我刚刚开始学习WebPack模块，我正在考虑将我的Django应用程序的整个JS基础架构移动到模块中。似乎一种直接的方法是为每个Django模板(或View)创建一个webpack模块，并有一个<script>。每个页面上的标记。但是，我正在尝试找到一种将Django模板变量的内容传递给这些webpack模块的方法。以前我可以内联这些变量:<script>//Samplecode..vararr=[];{%forsinvars%}arr.push(s);{%endfor%}</script>现在，我只有:<scriptsrc="temp
随着对CCA的深入研究，是时候对CCA进行一下总结了。本菜鸡主要研究方向为故障诊断，故会带着从应用角度进行理解。典型相关分析基本原理从字面意义上理解CCA，我们可以知道，简单说来就是对不同变量之间做相关分析。较为专业的说就是，一种度量两组变量之间相关程度的多元统计方法。关于相似性度量距离问题，在这里有一篇Blog可以参考参考。首先，从基本的入手。当我们需要对两个变量X，YX，YX，Y进行相关关系分析时，则常常会用到相关系数来反映。学过概率统计
1.首先检查自己的环境变量是否配置正确点击setting 点击PythonInterpreter点击AddInterpreter 找到这个界面，点击右方三个点，然后选择正确的python安装位置，点击OK配置完毕之后再试一次从这里下载 如果还不行的话可以换其他方法2.从cmd或PycharmTerminal中pip下载pipinstall“库名”#例如pipinstallbs43.如果长时间未响应，判断是网络原因的话，可以从国内的源内下载。方法如下同样打开cmd或pycharm的Terminal，输入以下代码
pytest框架自带一个测试报告，内容也相对全面，但是可读性差点，allure生成的测试报告，可改造性强，看起来也美观。使用过程在此总结一下。一、生成allure测试报告1.下载安装allure-pytest插件，我一般都是在pycharm里直接安装：File--Setting--Project--PythonInterpreter--右侧"+"--输入"allure-pytest"--选中--点击左下角"InstallPackage"。有问
前言一个需求需要利用Python+第三方库wxauto用于微信上自动获取聊天信息，从而根据自己需求对信息自动进行二次处理，比如自动回复，再比如自动发送文件或者其他。这边使用Python的第三方库`wxauto`来进行开发，而不是`itchat` ---记录于2022年07月 ---2023年1月再次测试可用使用Python3的第三方库wxauto,它适用于Windows的微信客户端官网:https://github.com/cluic/wx
在mmdetection中有时候训练模型会出现ValueError:needatleastonearraytoconcatenate的错误，详情如下图所示。很多人都说是mmdet/dataset下coco.py或voc.py中CLASSES设置与数据集对应不上，博主不以为然。因为在mmdetection2中，不需要到mmdet/dataset中修改CLASSES，只需要在训练配置文件中中设置一下就行了。config解释器会通过继承自动修改CLASSES的值，具体可见下图，或参考mmdetection2的使用教程
stable-diffusion用途：输入文字描述，输出对应图片Thechickenwiththehairpartedinthemiddleandthesuspendersisplayingbasketball（梳着中分头，穿着吊带裤的鸡，打篮球.。）1.环境与感受介绍这几天跑省外出差被隔离，不过随身带了个主机和显示器（笔记本太差跑不了项目程序，只能随身带主机，一言难尽…）,正巧又刷到stable-diffusion开源的消息，
我正在启动一个项目并按照我没有成功包含javascript的文档进行操作。这是我的设置:STATIC_URL='/static/'STATICFILES_DIRS=(os.path.join(BASE_DIR,"static"),)STATIC_ROOT='/static/'TEMPLATE_DIRS=(os.path.join(BASE_DIR,'templates'),)所以我在我的项目中创建了一个带有javascript文件的静态文件夹。myproject/static/app.js我的urls.py:urlpatt
大家好，我是带我去滑雪！ 本期使用爬取到的有关房价数据集data.csv，使用支持向量回归（SVR）方法预测房价。该数据集中“y1”为响应变量，为房屋总价，而x1-x9为特征变量，依次表示房屋的卧室数量、客厅数量、面积、装修情况、有无电梯、、房屋所在楼层位置、有无地铁、关注度、看房次数共计9项。数据集data.csv可在文末获取。 （ps，往期出过一个利用SVR预测房价，但代码没有分开讲，许多童鞋复制代码运行
文章目录开源算法选择win10下搭建darknet环境模型训练数据增强修改cfg文件标注数据集整理训练开源算法选择darknet源码github地址win10下搭建darknet环境注：每一步比如cuda、cudnn安装环境变量配置等等网上都有详细讲解，如果是完全零基础开始可以结合我的步骤与网上每一步的讲解，或者留言我看到后会尽快回复下载visualstudio2017community（只安装C++和windowsSDK即可，大概需要15个G空间）注：先下载vs2017再下载cu