pip

背景 有很多朋友对Python处理excel很感兴趣，虽然我不是这方面的专家，如果用C# openxl 是分分钟搞定的事情，再次点用Npoi也行，Python则完全陌生。 目标 既然以学习为目标去完成这件事，那么就不必太复杂（复杂我也做不来），就假设我们是在做销售系统吧。如果不专业请轻喷。 一份Excel的产品单，一份客户单，一份订单，字段简单点。 从头开始生成 一，工具 既然使用Python，当然要介绍一下工具库： 主要有openpyxl、xlwt、xlrd、Pandas（这是真的可以）、xlsxwriter 先来分析对比一波 1、Openpyxl 优势：快速、高效地读写Excel，可控制大部分Excel元素，并且写入时可以贴入公式 劣势：对初学者非常不友好，属性超级多，并且按xml格式控制；再来样式只能定义一次，修改样式就得先复制一份再重新构造，工作量几何级上升 2、xlsxwriter 专门用于写数据的方法 优势：快速，可控制大部分样式，公式只能以字符串处理，写数据以xy定位或单元格命名为主 劣势：没有毒没有毒没有毒，所以，千万别用同一份excel文档进行处理（我就吃了这个亏，好好几十万条记录被清洗一空），暂时不知道怎么追加到原文档后添加新sheet 3、xlrd、xlwt 可读写的excel库 优势：基本上用来读excel数据，非常精准、数据类型清晰 劣势：写明显很慢

我们在写一个网站或者一个网页界面的时候，需要学习很多东西，对小白来说很困难！比如我要做一个简单的网页交互： 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 要懂后端，比如Python里面的Django或者Flask，或者是Java里面的SpringBoot 要懂前端，现在都叫大前端了(因为很复杂)，比如前端的框架Vue/React, 然后页面的美化框架Bootstrap ，还有html ,csss 和Javascript 三驾马车. 天啊，听听头都大呢！其实我就给老板做一个简单的交互的页面，而且我只会Python ,有没有很简单的办法可以做到呢。 今天小编在Github上逛的时候，找到一个非常酷的神器，名字叫remi ,目前收获了2300个赞。 star并不是很多， 但是这个库可是选入2018年的十大明星库 ，号称是一个独立的GUI库，而且最牛逼的就是这个库 竟然小于 100K ，是否很神奇呢，我们一起来体验看一下特性： 跟其他GUI库区别？ Kivy，PyQT和PyGObject都需要主机操作系统的本机代码，这意味着安装或编译大型依赖项

随着端侧算力日益增长，以及模型小型化方案日趋成熟，使得高精度的深度学习模型在移动端、嵌入式等终端设备上流畅运行成为可能。然而将深度学习融合到终端设备上依旧面临平衡复杂神经网络结构的精度和设备性能约束的挑战，往往需要模型开发者在深入理解模型结构的基础上，各种调参并进行细致全面的优化才能达到理想的效果。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu ​近期 Paddle Detection推出了一系列针对端侧设备的紧致高效模型，覆盖单阶段及两阶段等主流网络结构，在速度、精度上均取得了不错的表现。这里将模型迭代过程中的设计思路及用到的技巧做一个总结，供感兴趣的同学参考。 为方便大家快速练手，这里提供了一个基于MobileNetv3-YOLOv3的模型优化项目，使用了剪裁、蒸馏的优化策略，所有代码均可以在AI Studio跑通，大家也可以通过AI Studio在线调试。 https:// aistudio.baidu.com/aist udio/projectdetail

1976年，当时初出茅庐的比尔·盖茨发表了著名的《Open Letter to Hobbyists》，在这份公开信里，盖茨首次将软件的版权问题摆在了世人面前，而闭源软件的理念也便随之而兴起。客观上来讲，闭源确实保护了创作者的权益，但这也意味着能够接触到软件的人数有限，其维护、更新、升级等繁杂的工作执行效率可能会降低。 为了解决这些问题，1998年，Eric Raymond等人正式创立“Open Source Software”也就是我们现在所熟知的开源软件， 其能够允许任何人使用、拷贝、修改、分发 。众人拾柴火焰高，一场轰轰烈烈的开源软件运动便随之而开始了。 开源软件的开放性使得诸多的开发者可以加入其中，而当众人汇聚在一起，开源社区便应运而生。这些同样因热爱一款软件而聚集的人们， 在开放、透明、完整、平等的开源理念下，开源社区越发生机盎然，而这些在社区里活跃的人们也赢得了行业的尊重 。开发者与开源社区，似乎是天生的一对，相互成就，共同成长。 开发者与开源的互相成就 他们的故事从来都不缺乏传播者，与比尔·盖茨相似，似乎一些伟大的人物注定不愿意受到大学的拘束。1994年底，加州大学伯克莱分校计算机专业的Brian Behlendorf仅就读三年便心急不耐的告别了大学校园，与一群志同道合的开发者朋友组织重写了NCSA，而后来这个开源的程序在短短的几年里便占领了Web服务器近半的市场

效果预览 服务端方法getEnvinfo接口开发 1.依赖包安装（ssh协议工具包） pip install paramiko 2.主机配置 host = {'ip': ip, 'port': port, 'username': username, 'password': password} 3.远程执行命令并获取返回结果 #打开ssh客户端 ssh = paramiko.SSHClient() # 设置为接受不在known_hosts 列表的主机可以进行ssh连接 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect(hostname=host['ip'], port=host['port'], username=host['username'], password=host['password']) #获取内存信息 stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('sudo free -m|grep Mem') str_out = stdout.read().decode() totalmem = str(str_out).split(" ")[1].replace(" ","") freemem = str(str_out).split(" ")[2]

简介 fastHan是基于 fastNLP 与pytorch实现的中文自然语言处理工具，像spacy一样调用方便。 其内核为基于BERT的联合模型，其在13个语料库中进行训练，可处理 中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别 四项任务。fastHan共有base与large两个版本，分别利用BERT的前四层与前八层。base版本在总参数量150MB的情况下各项任务均有不错表现，large版本则接近甚至超越SOTA模型。 项目地址为： https:// github.com/fastnlp/fast Han 安装 fastHan的安装非常简便。它存在如下包的依赖： fastNLP>=0.5.0 pytorch>=1.0.0 执行指令 pip install fastHan 即可安装。 使用 fastHan的使用非常简单，只需要两步，加载模型、输入句子。 加载模型 ：执行以下代码即可加载模型： 用户首次初始化模型时模块将自动从服务器下载参数。模型默认初始化base版本，可修改model_type参数值为’large’加载large版本。 输入句子 ：输入模型的可以是单独的字符串，也可是由字符串组成的列表。如果输入的是列表，模型将一次性处理所有输入的字符串，所以请自行控制 batch size。模型对句子进行依存分析、命名实体识别的简单例子如下： 其中，target参数可在