pip

官网给的解释如下 ： 自从 0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。 如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市 下面介绍如何安装 需要这些地图的朋友，可以装 pip 命令行: pip install echarts-countries-pypkg # 世界地图 pip install echarts-china-provinces-pypkg # 中国省级地图 pip install echarts-china-cities-pypkg # 中国城市地图 效果图 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4260256/blog/4493096

一、作业一： ** 飞代码运行成功截图 ** ####请在下面cell中上传飞桨安装成功的截图#### 安装教程可参考：https://www.paddlepad dle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.htm 1.查看python版本 python - - version 2.检查 Python 对应的 pip 的版本，确认是 9.0.1+ python - m ensurepip python - m pip - - version 3.执行命令安装 python - m pip install paddlepaddle - i https : // mirror . baidu . com / pypi / simple #或 python - m pip install paddlepaddle - i https : // pypi . tuna . tsinghua . edu . cn / simple 4.验证 再ipython中输入 import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check() 。 如果出现 Your Paddle Fluid is installed successfully! ，说明您已成功安装。 5.上传截图 启动AI

Tensorflow模型量化4 --pb转tflite小结(uint8量化) 实验环境：tensorflow-gpu1.15+cuda10.0 模型的fp16量化和int8量化我之前有写，参考： 龟龟：Tensorflow模型量化实践2--量化自己训练的模型​zhuanlan.zhihu.com 这次发现uint8量化时有参数设置，所以准备是从头再梳理一遍 2.参与量化的模型： 训练tensorflow-object-detection API 得到的ssdlite_mobilenet _ v2模型，导出为frozen_inference_graph.pb 3.获取输入输出节点 进行frozen_inference_graph.pb模型解析，得到输入输出节点信息 代码入下： """ code by zzg """ import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session() as sess: with open('frozen_inference_graph_resnet.pb','rb') as f: graph_def = tf

一、目录结构： pip.conf文件： [global] index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com requirements.txt文件： Django== 2.2.2 django-simpleui== 4.0.3 PyMySQL== 0.9.3 xlrd== 1.2.0 XlsxWriter== 1.1.8 xlwt== 1.3.0 uWSGI== 2.0.18 uwsgitop== 0.1 Dockerfile文件： FROM ubuntu: 18.04 # 基础镜像 MAINTAINER yangjianliang < 526861348@qq.com > # 作者 RUN sed -i s@ /archive.ubuntu.com /@ /mirrors.aliyun.com /@g /etc /apt /sources.list # 设置apt源为阿里云源 RUN apt-get clean && \ apt-get update && \ apt-get upgrade -y # 检查软件包并升级 RUN apt-get update && \ apt-get install -y \ python3 && \ apt

前言 老司机带你去看车，网上的几千条的二手车数据，只需几十行代码，就可以统统获取，保存数据到我们本地电脑上 知识点： 1.python基础知识 2.函数 3.requests库 4.xpath适合零基础的同学 环境： windows + pycharm + python3 爬虫流程： 1.目标网址 2. 发送请求，获取响应 3. 解析网页 提取数据 4. 保存数据 加企鹅群695185429即可免费获取，资料全在群文件里。资料可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等 步骤： 1.导入工具 import io import sys import requests # pip install requests from lxml import etree # pip 2.获取汽车详情页面的url，解析网站 def get_detail_urls(url): # 目标网址 # url = 'https://www.guazi.com/cs/buy/o3/' # 发送请求，获取响应 resp = requests.get(url,headers= headers) text = resp.content.decode( ' utf-8 ' ) # 解析网页 html = etree.HTML(text) ul = html.xpath( ' //ul[

pip install elasticsearch https://blog.csdn.net/yjclsx/article/details/81302041 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4308764/blog/4284199

“酒”一直在我们中华民族的传统文化中占据着不可或缺的位置，更有“无酒不成席、无酒不成礼”之说。而当今“全球酒坛”百花齐放，成千上万的酒品琳琅满目，我们如何了解这些酒的特点和它们身后的故事呢？“百瓶App”的产品研发团队就敏锐的发现了这一独特的需求，力争为“酒圈”的消费者提供更贴心、人性化的体验，并通过百度 飞桨 开源深度学习平台的助力，完成了“百瓶App”中的 “扫酒标识酒”的功能 ，让各类酒友都变成识酒达人。 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 “扫酒标识酒”基于百度 飞桨 的AI技术方案 “扫酒标识酒”功能主要用到图像分类的技术，百度 飞桨 作为源于产业实践的开源深度学习平台，在图像分类方面同样有着极其丰富的AI解决方案资源。 其中 飞桨 图像分类套件 P addleCla s 提供了丰富的图像分类模型资源 ，覆盖ResNet_vd、MobileNetV3等23种系列的分类网络结构以及对应的117个分类预训练模型，用户可根据自己的需求