forge

PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一，而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码，便于自己学习、调试或以后回顾。 本文将介绍这样的环境如何进行准备。了解更多： PyTorch 官方文档 JupyterLab 交互式笔记本 安装 Anaconda Anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 北外镜像源: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/ # 激活 base 环境 conda activate base 安装 JupyterLab JupyterLab: https://jupyterlab.readthedocs.io/ 应该已随 Anaconda 安装，如下查看版本： jupyter --version 不然，如下进行安装： conda install -c conda-forge jupyterlab 执行 jupyter lab 启动，浏览器会打开 http://localhost:8888/ ： 版本 < 3.0 建议安装 TOC 扩展 ： jupyter labextension install @jupyterlab/toc TOC

有工程师用 M1 版 Mac Mini 训练小架构深度学习模型，结果好像还可以。 选自vanpelt，作者：Chris Van Pelt，机器之心编译，机器之心编辑部。 众所周知，大多数 Mac 产品都是生产力工具，你甚至可以用它们训练神经网络。去年 11 月推出的，搭载 M1 芯片的 Mac 更是将这种生产力水平提到了一个新的高度。 那么，如果拎出来和专业的比一下，M1 版的 Mac 在训练模型方面是个什么水平？为了解答这个疑问，最近有人将 M1 版的 Mac Mini 与 Nvidia V100 放到一起比了一下。 M1 版 Mac Mini 的售价最低是 5000 元左右。此前，国外知名硬件评测网站 anandtech 发布了对这款产品的 详细测试 ，结果显示，在 CPU 性能测试中，M1 版 Mac Mini 的单线程和多线程都很优秀。在 GPU 性能测试中，它在多个基准测试中超越了之前的 Mac 系列产品，在某些情况下还能超越独显产品。 Nvidia V100 则是专业的 AI 训练卡，单精度浮点性能达到 15 TFLOPS，双精度浮点 7.5 TFLOPS，显存带宽 900GB/s，售价高达五位数。当然，你可以选择在 Colab 上租用。 评测者是「Weights and Biases」公司的联合创始人 Chris Van Pelt。Weights and Biases

1、模块说明 requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP库。 用python编写。 比urllib2模块更简洁。 Request支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自动响应内容的编码，支持国际化的URL和POST数据自动编码。 在python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得python进行网络请求时，变得人性化，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。 现代，国际化，友好。 requests会自动实现持久连接keep-alive 2、基础入门 1）导入模块 import requests 2）发送请求的简洁 　　示例代码：获取一个网页（个人github） import requests r = requests.get( ' https://github.com/Ranxf ' ) # 最基本的不带参数的get请求 r1 = requests.get(url= ' http://dict.baidu.com/s ' , params={ ' wd ' : ' python ' }) # 带参数的get请求 我们就可以使用该方式使用以下各种方法 1 requests.get(‘https://github.com/timeline.json’) # GET请求 2 requests

最近两年，在 互联网行业各大技术峰会 上，都能看到关于 工程效能 这个概念，从侧面也反映出了 研发效能 已经逐渐被各企业所重视！ 在以前，软件行业还处于野蛮发展时期时，互联网企业比拼的是家底，谁的家底雄厚，谁肯愿意烧钱，谁就能存活下来。而现在比拼的是什么？是研发能力，具体来讲就是从需求转化成软件或者服务的能力，这其中 研发效能的高低对于需求转化速率 起到了至关重要的作用。 在研发工作实践过程中，围绕提升研发效能，能尝试做的事，有很多很多。当然，我们今天分享的重点，并不是讨论关于什么是研发效能，而是，针对在实际实践如何提升研发效能过程中，分享两个非常有意思的工具。 1. 自动生成前端原型：Sketch2Code 我们知道，在做前端开发时，是先由产品人员确定好需求，再借助产品原型工具来实现产品GUI界面的设计，前端拿到原型再去开展具体的前端编码工作。 但是会发现即便市面上，已经有了类似 Axure 和 Modao 等原型工具，但是 画界面 的成本依然很高。这里介绍一种可以将图片GUI设计稿，甚至是 手画GUI设计稿转化成目标平台代码的一键自动化生成方案 。 直接上图： 在上面的例子中，先手绘GUI界面设计，然后通过 Sketch2Code 可以直接转换成目标平台的代码，如果你指定的目标平台是 Web ，那就直接生成 html ，如果你指定的目标平台是 iOS ，那就会生成 XCode

原始的方式打包 下载对应的版本号的 Release Electron 然后把对应的项目方便整理成这样的目录结构(Windows下) node_modules 重新安装，不然可能启动失败 把整文件夹给别人就可以了如果想改名子可以用 改名工具rcedit 应用程序打包成一个文件 为了缓解windows路径名过长的问题（就是有可能无法顺利的进行copy),以及隐藏代码可以把应用打包成asar文件 （就相当于把文件夹压缩一下，而此种压缩Electron不用解压可以直接读取) 全局安装asar npm install -g asar 生成asar文件 asar pack your-app app.asar 拷到对应的文件夹下 electron/resources/ └── app.asar 1和2如果要想生成对应的安装包可以借用第三方安装包生成工具进行生成如 Inno Setup 如果本地安装那就需要写一个js脚本文件来执行 var asar = require('asar'); var src = '../electronpicture/'; //工程目录 var dest = 'app.asar'; //输出 asar.createPackage(src, dest, function() { console.log('done.'); }) 借助第三方打包工具

requests 简介 Python标准库中提供了：urllib、urllib2、httplib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。 Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。 1、GET请求 1 # 1 、无参数实例 2 3 import requests 4 5 ret = requests. get ( ' https://github.com/timeline.json ' ) 6 7 print ret.url 8 print ret.text 9 10 11 12 # 2 、有参数实例 13 14 import requests 15 16 payload = { ' key1 ' : ' value1 ' , ' key2 ' : ' value2 ' } 17 ret = requests. get ( " http://httpbin.org/get " , params = payload) 18 19 print ret

自动化是美国在全球制造业舞台上竞争的关键，但我们仍有工作要做，以训练我们的员工熟练掌握先进的制造技能，例如机器人编程 ， 更多信息尽在振工链 。 为了能够更广泛地部署自动化以推动制造业的未来，我们必须使自动化更易于部署。但是，仅凭用户友好的自动化技术是远远不够的，因为我们需要一种方法来快速培训更多工人掌握实施自动化所需的技能。 美国制造业的未来要求我们结合技术和工人培训 /技能提高民主化的自动化。成功的例子之一是肯塔基州的Paintsville。 在煤炭国家的中部，凯西 ·沃克（Kathy Walker）在东肯塔基先进制造学院（eKAMI）建立了未来的模型。eKAMI正在向失业的煤矿工人传授美国制造业迫切需要的先进制造技能。 “我们正在提高该地区人民的技能，以从事先进制造业的工作。这个社区需要它，而美国制造业也需要它。” 沃克说。对eKAMI所教技能的高度要求的证明是，eKAMI已培训了100多名学生，并提供了100％的就业率。 大多数学生在毕业 16周课程之前都会接受工作邀请。当他们的高级制造课程教授有价值的技能时，READY感到非常高兴，因为有机会帮助eKAMI扩展课程范围，使其包括机器人技术，从而使eKAMI学生能够扩大对制造车间的影响。 “机器人太难编程了。因此，尽管机器人价格下降，但编程障碍使许多制造商无法实现自动化。这就是我们构建Forge / OS的原因

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。 一、爬取和分析相关依赖包 Python版本： Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas：数据分析并保存为csv文件 matplotlib：绘图 pyecharts：绘图 statsmodels：统计建模 wordcloud、scipy、jieba：生成中文词云 pylab：设置画图能显示中文 在以上安装或使用过程中可能读者会遇到安装或导入失败等问题自行百度，选择依赖包的合适版本 二、分析网页结构 通过Chrome搜索'python工程师'，然后右键点击检查或者F12,,使用检查功能查看网页源代码, 当我们点击下一页观察浏览器的搜索栏的url并没有改变 ，这是因为拉勾网做了反爬虫机制, 职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据.即可拿到我们想要的python职位相关的信息， 待爬取的python工程师职位信息如下： 为了能爬到我们想要的数据

目录 Setting up the contract option 1 Extending Generated Classes Code if option 1 was selected Scene Setup Test 关键操作图示 In this example we are going to go over how to use the built in RPC methods inside of Forge Networking Remastered. In this example we are going to make a scene that already has a cube in it, then if anyone presses the up arrow key it will move the cube up, if anyone presses the down arrow key, it will move the cube down. Setting up the contract option 1 In this option, we will create 2 RPC methods with no arguments. One RPC is to move the cube up and the other is to move the