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boohee app数据分析爬取

摘要： 1.分析通过charles来抓取薄荷app的数据包，分析数据包的链接地址搜索到的数据：http://food.boohee.com/fb/v1/search?q={要搜索的食材}&page={页数} 食材详情：https://food.boohee.com/fb/v1/foods/{食材的cod 阅读全文

posted @ 2019-08-16 16:06 cekong 阅读(497) 评论(0) 推荐(0)

[Vue warn]: Unknown custom element: <el-image>

摘要： el-image 是elementui2.8.0才添加的控件，需要先升级elementui vue项目升级element-ui 阅读全文

posted @ 2019-08-08 17:43 cekong 阅读(7533) 评论(0) 推荐(0)

vue打包项目通过FileZilla部署

摘要： 1.打包vue项目（npm run build）参考：前端框架Vue（10）——如何将 vue-cli 项目打包压缩（npm run build）后放到服务器 2.FileZilla前端部署：https://blog.csdn.net/guo623689478/article/details/83 阅读全文

posted @ 2019-08-06 15:01 cekong 阅读(571) 评论(0) 推荐(0)

vue+fa图标笔记

摘要： Vue.js - Font Awesome字体图标的使用详解（vue-fontawesome库） fa图标库 Font Awesome 图标|菜鸟教程 Font Awesome 图标|菜鸟教程阅读全文

posted @ 2019-08-06 14:08 cekong 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)

ssd笔记

摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 代码需要修改的地方：SSD-Pytorch训练和测试自己的数据集（新手必看） 0.数据 pytorch框架下ssd代码的解析 pyt 阅读全文

posted @ 2019-08-05 15:10 cekong 阅读(513) 评论(0) 推荐(0)

深度学习参数笔记

摘要：深度学习基础——Epoch、Iteration、Batchsize GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能，因此设置成16、32、64、128...时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27763696 在训练中动态的调整阅读全文

posted @ 2019-07-24 11:47 cekong 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)

NVIDIA驱动安装

摘要： 1.卸载驱动NVIDIA sudo apt-get --purge remove nvidia* sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo apt autoremove 2.安装（参考https://blog.csdn.net/qq_32408773/article/ 阅读全文

posted @ 2019-07-23 14:36 cekong 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)

下载大文件笔记

摘要： 1. Ubuntu下如何下载百度网盘里的大文件安装使用aria2下载百度网盘内容百度云使用Aria2下载 .启动aria2 sudo aria2c --conf-path=/etc/aria2/aria2.conf 2.wget下载 https://www.cnblogs.com/lsdb/p/ 阅读全文

posted @ 2019-07-18 09:46 cekong 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

vue中使用echart笔记

摘要： ECharts官网：https://www.echartsjs.com/examples/ vue中使用echart的例子：https://www.cnblogs.com/yesyes/p/7161923.html 具体参数设置可查看：https://www.echartsjs.com/option 阅读全文

posted @ 2019-07-15 11:01 cekong 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)

torch.no_grad

摘要： PyTorch里的requires_grad、volatile及no_grad requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反阅读全文

posted @ 2019-07-15 08:58 cekong 阅读(665) 评论(0) 推荐(0)

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