Generate jwt with user information
来源： https://stackoverflow.com/questions/64107875/generate-jwt-with-user-information
slim
How can I add a custom filter to my Twig templates inside of Slim?
问题 Using the example from http://twig.sensiolabs.org/doc/advanced.html#creating-an-extension: within my main Slim file that creates the view: $filter = new Twig_SimpleFilter( 'stripslashes', function ( $string ) { return stripslashes( $string ); }); $loader = new \Twig_Loader_String(); $twig = new Twig_Environment($loader); $twig->addFilter($filter); $app->view($twig); $app->view()->setData( array( 'nav' => $nav, 'sidenav' => $sidenav, )); Results in: Call to undefined method Twig_Environment:
How can I add a custom filter to my Twig templates inside of Slim?
问题 Using the example from http://twig.sensiolabs.org/doc/advanced.html#creating-an-extension: within my main Slim file that creates the view: $filter = new Twig_SimpleFilter( 'stripslashes', function ( $string ) { return stripslashes( $string ); }); $loader = new \Twig_Loader_String(); $twig = new Twig_Environment($loader); $twig->addFilter($filter); $app->view($twig); $app->view()->setData( array( 'nav' => $nav, 'sidenav' => $sidenav, )); Results in: Call to undefined method Twig_Environment:
【英语竞赛】基础词汇
2020.08.10 p47-48 whale vt. 猛揍；使惨败 vi. 捕鲸 n. 鲸；巨大的东西 whip vt. 抽打；搅拌 n. 鞭子；抽打 vi. 抽打；急走 wholly adv. 完全地 wreck n. 失事；残骸；[口]失去健康的人 vt. 破坏(destroy) veteran n. 经验丰富的人; 老兵 /'vet(ə)r(ə)n/ vibrate v. 振动 /vaɪ’breɪt/ volt n. 伏特 voltage 电压 well-being 健康，幸福 well-off 顺利的；富裕的 weary adj. 疲倦的；令人厌烦的(tired) v. 厌烦；疲倦 webcast 网播 2020.08.11 p45-46 trace vt. 追踪，查探；描绘；回溯 n. 痕迹，踪迹 tractor n. 拖拉机；牵引机 trademark n. (注册)商标 transmission n. 传送, 传播 trash vt. 捣坏; 破坏; 弄脏 n. 拙劣的材料，垃圾 tray n. 盘子, 托盘 trifle n. 琐事；少量；蛋糕 vi. 开玩笑/'traɪfl/ trim vt. 修剪，减少，装饰 adj. =slim neat n. 修剪，装饰 triumph n. 胜利 vi. 获胜; 克服/'traɪʌmf/ toll 伤亡人数，损害，通行费
总结：Docker
基础环境要求 要求系统版本不低于 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 检查了下，满足的机器为transfer的机器：10.62.253.69，暂时使用这台机器操作。 登录镜像仓库 docker login : 登陆到一个Docker镜像仓库，如果未指定镜像仓库地址，默认为官方仓库 Docker Hub docker logout : 登出一个Docker镜像仓库，如果未指定镜像仓库地址，默认为官方仓库 Docker Hub 拉取需要的基础镜像 docker pull docker-registry.qiyi.virtual/docker/openjdk:11-jdk-slim 生成镜像文件 Dockerfile案例： FROM docker-registry.qiyi.virtual/docker/openjdk:8u212-jdk-alpine MAINTAINER weiwei WORKDIR /data/weiwei/firstDocker #指定工作目录，CMD命令默认就是在这个目录下找要执行的文件的 ADD ./hubble-biz-host-2.2.3-001-SNAPSHOT.jar /data/weiwei/firstDocker #将要执行的文件拷贝到这个目录下 CMD ["java","-jar","hubble-biz
Docker-第2部分：Docker术语
原文作者：Jeff Hale 原文地址： https://towardsdatascience.com/learn-enough-docker-to-be-useful-1c40ea269fa8 翻译：付新圆 在本系列的第1部分 《Docker-第1部分：什么是Docker？》 我们探讨了Docker容器的概念以及Docker容器的重要性，文章的最后我们把Docker类比成了一个披萨，并把它拆解开来解释Docker容器的结构和用途。在本文中，将分享Docker生态系统中的常用的术语。 遵循本系列第一篇文章中的食品主题，这里我们将甜甜圈想象成一个Docker容器。 Docker生态系统术语 为了方便大家理解，我将Docker术语分为两类：基础术语和进阶术语。 Docker 基础术语 Docker平台 Docker平台是 Docker的软件，可在任何Linux服务器上的容器中打包和运行应用程序。Docker平台捆绑了代码文件和依赖项，支持可移动性和可重复性来促进平台扩展。 Docker引擎 Docker引擎是客户端服务器应用程序。Docker公司将Docker引擎分为两种产品。 Docker Community Edition（CE） 是免费的，并且主要基于开源工具。 Docker Enterprise * *提供了附加的其他支持，管理和安全功能。 图：引擎让事情运转
用无监督学习生成吊炸天Spotify播放列表
在本系列之前的博文里（见： https:// towardsdatascience.com/ tagged/music-by-numbers ），我们探索了音乐串流巨头Spotify如何建立算法，仅基于波形就能描述任何歌曲的音乐特征（见： https:// developer.spotify.com/d ocumentation/web-api/reference/tracks/get-audio-features/ ）。 这些算法可以计算一些明显的音乐成分，如歌曲的速度和调子。然而，他们也有更为细微的度量项目：歌曲有多欢快？它冷淡还是高能？它是不是舞曲？ 为了展示该工作如何进行，我用一些电子乐内容建立了一个播放列表，从Kendrick Lamar到Black Sabbath，从Beatles到Billie Eilish都含在内，当然也有Despacito。 让我们看看Spotify是怎样用多种音频特征指标给这些歌曲分类的。这些指标的完整描述见： https:// towardsdatascience.com/ analysing-the-greatest-show-on-earth-e234f611e110 。 用有稳定、不间断节拍的歌曲被认为是更适合跳舞——因此Rap歌曲如Real Slim Shady和 Humble此项得分较高。 正如我们在前篇博文里注意到的
Tensorflow 2.0之TF-slim
TensorFlow-Slim image classification model library TF-slim is a new lightweight high-level API of TensorFlow ( tensorflow.contrib.slim ) for defining, training and evaluating complex models. This directory contains code for training and evaluating several widely used Convolutional Neural Network (CNN) image classification models using TF-slim. It contains scripts that will allow you to train models from scratch or fine-tune them from pre-trained network weights. It also contains code for downloading standard image datasets, converting them to TensorFlow's native TFRecord format and reading
（原）faster rcnn的tensorflow代码的理解
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址： 论文： https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn： https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分：rpn网络和rcnn网络。rpn网络用于保留在图像内部的archors，同时得到这些archors是正样本还是负样本还是不关注。最终训练时通过nms保留最多2000个archors，测试时保留300个archors。另一方面，rpn网络会提供256个archors给rcnn网络，用于rcnn分类及回归坐标位置。 Network为基类，vgg16为派生类，重载了Network中的_image_to_head和_head_to_tail。 下面只针对vgg16进行分析。 faster rcnn网络总体结构如下图所示。 1. 训练阶段： SolverWrapper通过construct_graph创建网络、train_op等。 construct_graph通过Network的create
用 Python 可以实现侧脸转正脸？我也要试一下！
作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 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 近几年来GAN图像生成应用越来越广泛，其中主要得益于GAN 在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。 GAN 由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器组成，其中生成器试图产生欺骗判别器的真实样本，而判别器试图区分真实样本和生成样本。这种对抗博弈下使得生成器和判别器不断提高性能，在达到纳什平衡后生成器可以实现以假乱真的输出。 其中GAN 在图像生成应用最为突出，当然在计算机视觉中还有许多其他应用，如图像绘画，图像标注，物体检测和语义分割。在自然语言处理中应用 GAN 的研究也是一种增长趋势， 如文本建模，对话生成，问答和机器翻译。 然而，在 NLP 任务中训练 GAN 更加困难并且需要更多技术，这也使其成为具有挑战性但有趣的研究领域。 而今天我们就将利用CC-GAN训练将侧脸生成正脸的模型，其中迭代20次结果如下： 实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的模块如下