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python字符串的魔法

print("hello,world.") 判断输入是否为数字 test = "2" v1 = test.isdecimal() #这个用的最多,可以判断小数 v2 = test.isdigit() v3 = test.isnumeric() #支持中文判断 print(v1,v2,v3) --- False False True 判断是否存在不可显示的字符 # 如果存在\t \n等则为False test = "sd\tfsdf" v = test.isprintalbe() print(v) --- False 判断是否全为空格 test = " " v = test.isspace() print(v) --- True 判断是否是标题 test = "Return True if all" v = test.istitle print(v) --- False 转换为标题 v2 = test.title() print(v2) --- Return True If All  将字符串中的每一个元素按指定分隔符进行拼接 # join会循环字符串,在每个字符后面加上指字的分隔符 t...

Keras上的VGGNet、ResNet、Inception与Xception

图像识别是当今深度学习的主流应用,而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架,所以搞图像识别,你也得强调速度,不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构,迅速达到图像识别技术前沿。 几个月前,我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积(预训练)神经网络模型(特别是VGG16)对图像进行分类的教程,这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的。 这些已集成到(先前是和Keras分开的)Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象(例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等),准确率非常高。 先前预训练的ImageNet模型和Keras库是分开的,需要我们克隆一个单独github repo,然后加到项目里。使用单独的github repo来维护就行了。 不过,在预训练的模型(VGG16、VGG19、ResNet50、Inception V3 与 Xception)完全集成到Keras库之前(不需要克隆单独的备份),我的教程已经发布了,通过下面链接可以查看集成后的模型地址。我打算写一个新的教程,演示怎么使用这些最先进的模型。 h...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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