【Django框架】——23 Django视图 05 HttpResponse对象
视图在接收请求并处理后，必须返回HttpResponse对象或⼦对象。HttpRequest对象由Django创建，HttpResponse对象由开发⼈员创建。
解决module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘...‘系列
针对：TensorFlow版本1到2的代码不同
【ctf】Crypto初步基础概要
这里是关于密码的整体概要，不管你是否喜欢ctf，只要你喜欢安全的，都可以进行学习和交流，也欢迎各位师傅的指点。
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JS 常见加密
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万字攻略全面了解selenium_selenium教程
一起学习下python爬虫4小分队（scrapy、beautifulsoup、selenium以及pyppeteer）之一的Selenium库，主要用于模拟浏览器运行，是一个用于web应用测试的工具。Selenium直接运行在浏览器中，看起来就像人在操作一样（也可无窗口模式运行）。支持的浏览器包括I
【使用selenium和python，完成自动填写提交网页信息，python脚本，含定时和发送邮件】
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Selenium怎么上传文件，比你想的方式还多
一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第4天，点击查看活动详情。Selenium 封装了现成的文件上传操作。但是随着现代前端框架的发展，文件上传的方式越来越多样。而有一些文件上传的控件，要做自动化控制会更复杂一些，这篇文章主要讨论在复杂情况下，如何通过自动化完成文件上传。
TensorFlow安装并在Pycharm搭建环境
TensorFlow手把手安装教学，还有Pycharm环境配置。含有丰富图片，适合新手教程！
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vscode中配置本地jupyter notebook,彻底解决Failed to start the Kernel问题。
使用Pytorch框架自己制作做数据集进行图像分类（一）
网上有很多直接利用已有数据集（如MNIST， CIFAR-10等），直接进行机器学习，图像分类的教程。但如何自己制作数据集，为图像制作相应标签等的教程较少。故写本文，分享一下自己利用Pytorch框架制作数据集的方法技巧。开发环境：Pycharm + Python 3.7.9torch 1.10.2
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PyQt5制作一个简单的登录界面
最近在学习GUI设计，分享做的一些小项目。这篇文我们讲一下如何制作一个简单的登录界面。这里写目录标题一、效果图二、简述制作过程：三、源码及材料：1、源码：2、图片素材：一、效果图如下:二、简述制作过程：1、QtDesigner里绘制UI界面并设置属性布局根据个人喜好，部件颜色、字体、背景属性在sty
BP神经网络
BP(Back Propagation) 算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，了解BP算法可以让我们更理解神经网络深度学习模型训练的本质，属于内功修行的部分。
Python 正则表达式详解（建议收藏！）
目录匹配字符串单字符匹配. 匹配任意一个字符\d 匹配单个数字\D 匹配非数字的\s 匹配特殊字符，如空白，空格，tab等\S 匹配非空白\w 匹配单词、字符，如大小写字母，数字，_ 下划线\W 匹配非单词字符[ ] 匹配[ ]中列举的字符正则表达式是对字符串提取的一套规则，我们把这个规则用正则里面
Python爬虫 自动爬取图片并保存
一、准备工作用python来实现对百度图片的爬取并保存，以情绪图片为例，百度搜索可得到下图所示f12打开源码在此处可以看到这次我们要爬取的图片的基本信息是在img - scr中二、代码实现这次的爬取主要用了如下的第三方库import reimport timeimport requestsfrom
聊天尬死名场面，你遇到过吗？教你一键获取斗图表情包，晋升聊天达人
大家好呀，我是辣条。写这篇文章的灵感来源于之前和朋友的聊天，真的无力吐槽了，想发适合的表情包怼回去却发现收藏的表情包就那几个，就想着是不是可以爬取一些表情包，再也不用尬聊了。先给大家看看我遇到的聊天最尬的场面：斗图吧图片采集抓取目标工具使用重点内容学习项目思路分析整理需求简易源码分享抓取目标网站：斗
python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统
~~~~~~~~ 最近，课程设计要求做关于知识图谱的调研工作。调研过程中，在网络上发现诸多同学自行构建知识图谱的相关内容，就考虑自己自行搭建一个。经过调研和基于自己技术的考量，最终还是打算做基于知识图谱的电影知识智能问答系统(主要是数据集比较好构建)。虽然比较
【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏
我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，你应该了解并尝试许多其他回归算法。一方面可以系统学习回归算法，另外一方面在面试中也常用到这
论文阅读笔记：ShuffleNet
背景由于深度学习模型结构越来越复杂，参数量也越来越大，需要大量的算力去做模型的训练和推理。然而随着移动设备的普及，将深度学习模型部署于计算资源有限基于ARM的移动设备成为了研究的热点。ShuffleNet[1]是一种专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构，主要采用了pointwise group
