摘要:上一节由于训练数据集样本量较小,模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%,本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后,模型的分类精度将提高到 80%~85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据,做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强(augment)样本。数据增强的目标是,模型在训练时不会两次查看完全相同的图片。这有助于模型观察到数据的更多内容,从而具有更强的泛化能力。
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摘要:tensorflow学习笔记,开始step by step 从入门到实践
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摘要:前面我们分三章来说明了使用django template与jquery的差别,通过jquery如何来实现前后端的分离,同时再9章节使用vue.js 我们浅尝辄止的介绍了JQuery到vue的切换,由于监控界面没有数据提交,无法很好的体现处我说的vue的优势,所以笔者增加本章节来进一步的对比两者异同点
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摘要:前一章节介绍了List页面的JQuery技术栈的迁移,这一章节我们花一些篇幅来说说修改/查看页面的技术栈迁移。相对于List的获取数据,修改页面涉及到数据Post提交到后台更新数据库。我们仍旧小步迭代的方式推进,修改/查看页面的技术迁移。
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摘要:前一章节介绍了List页面的JQuery技术栈的迁移,这一章节我们花一些篇幅来说说修改/查看页面的技术栈迁移。相对于List的获取数据,修改页面涉及到数据Post提交到后台更新数据库。我们仍旧小步迭代的方式推进,修改/查看页面的技术迁移。
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摘要:通过本章节内容,我们阐述了如何实现服务端与客户端分离的写法,并仍然采用稳步的渐进式改造方案,采用小步快跑的方式完成本次迭代。最后,我们在功能不变的前提下,完成了技术栈的迁移,把基于模板页渲染的django变成了基于模板框架js异步渲染的主流编程模式,下一章节我们将演示如何如何把编辑页面也进阶到前端渲染。
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摘要:本章节我们介绍一个统计测试代码覆盖率的利器Coverage,Coverage.py (以下简称 Coverage)是 Python 测试界最为流行的一个库之一,用来统计测试覆盖率。测试覆盖率可以从一个角度衡量代码的质量,覆盖率越高,说明测试越充分,代码出现 bug 的几率相对也就越小。当然需要明确的是,测试覆盖率仅仅只是衡量代码质量的一个角度,即是否有代码未经过单元测试验证,不能说100% 的覆盖率的代码就没有 bug 了。
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摘要:本章节我们再来说说测试,单元测试和功能测试。单元测试我们在数据验证章节简单提过了,本章我们进一步如何用单元测试来测试view的功能代码;同时,也涉及一下基于selenium的功能测试做法。笔者过去的项目上常规的功能测试都是由测试人员通过人工点击按钮的方式来完成的,这里我们利用selenium来完成,大家体会一下当功能测试可以回归的时候是啥赶脚。
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摘要:本章我们详细的说明了如何实现客户端操作,读者可以自己试一试增加处理操作,从而实现对未处理状态的任务进行作业分解。客户端的操作会存在两种一种就是直接改变任务的状态,另外一种就是类似查看详情操作,这个种操作我们需要通过模板把数据加载处理,任务分解和下达之类的操作,更新完数据后重新加载数据即可。django对于这两种模式可以都是使用url和view组合来完成,这样在技术上两种模式就不存区别了,大大提高了开发效率。
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摘要:这个章节我们将演示用户端界面的开发,当前演示界面还是采用先实现基本功能再逐步完善的“敏捷”模式。首先聚焦在功能逻辑方面实现普通用户与系统的交互,普通用户通过url能查看到当前任务的执行情况列表。总结,编程过程的每一个成功的一小步最终累积成一个完整的功能的编程模式和思路是我们面对不确定性(新技术、新框架、新业务、复杂业务)非常好的一种方式,通过每一小步的成功推进编码进程,同时及时获得反馈,运行错误反馈让我们及纠偏,运行正确继续推进。从而避免走到最后推倒重来的情况。笔者的编程生涯里,身边无数次发生的让人抓耳挠腮的实战案例。
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摘要:本小节通过讲述如何数据校验以及为了提高数据验证代码的重用性,我们把验证尽量放到model层进行,好处就是为了再对外提供webAPI等其它接口时,不会再有大量的重复性开发工作。同时,也演示了编写单元测试对代码改进方面的好处。通过单元测试我们能发现很多传统通过功能测试或者集成测试才会发现的问题,从而在开发过程中就能优化我们的代码结构和设计,所以用好单元测试对于企业应用开发来说是“事半功倍”的效果。
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摘要:从上面的代码可以看出,完成data属性与组件的绑定后后面编码无须再关注控件id或者class,所有的代码只关注data属性值即可,这一分层逻辑带了极大的好处,编写业务的时候把精力集中关注业务即可,不用再担心是否哪儿少了一个赋值操作语句,页面的布局与css等则可以放到另外的时间去完成。Vue.js前端页面的处理模式给企业开发方面带来了实质性的“一大步”。
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摘要:本章我们把admin迁移到了django-simpleui,组件很好的兼容性,迁移非常简单方便就完成了,然后,完成了监控界面的集成,这样在基于django-admin就实现了一个简单的管理软件原型出现。后面我们会演示通过django-admin和django-simpleui逐步的完成和丰富这个原型的功能。
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摘要:本章我们演示代码是如何“进化”的,实战的企业日常开发过程中,系统功能总伴随着业务的不断增加,早期简单的代码慢慢的越来越复杂,敏捷编程中的“禅”——简单设计、快速发布、获得反馈、快速开发的迭代循环过程,如何保证迭代过程持续交互合格的代码,代码重构和单元测试是非常重要的手段。
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摘要:本章节我们讲述了如何通过admin.py来快速的完成页面功能的构建,并通过自定义action快速的实现了任务分解功能,并根据业务进展也逐步的完善了查看页面以内联表的方式显示作业详情。
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摘要:1.1. 编辑界面 默认任务的编辑界面,对于model属性包含“choices”会自动显示下来列表供选择,“datetime”数据类型也默认提供时间选择组件,如下图: 注意:“auto_now_add=True”的属性默认不会显示在编辑界面,外键字段会自动加载关联表数据,如上图操作员属性。 1.1.
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摘要:Django Admin笔者使用下来可以说是Django框架的开发利器,业务model构建完成后,我们就能快速的构建一个增删查改的后台管理框架。对于大量的企业管理业务开发来说,可以快速的构建一个可发布的基本的原型,也可以直接通过后台管理快速开发基本的管理系统,提高产品迭代的效率和开发周期。现在就让我
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摘要:本章开始我们正式进入到实战项目开发过程,如何从需求分析获得的实体数据转到模型设计中来,变成Django项目中得模型层
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摘要:随着国家工业2025战略的推进,工业互联网发展将会提速,将迎来一个新的发展时期,越来越多的企业开始逐步的把产线自动化,去年年底投产的小米亦庄的智能工厂就是一个热议的新闻。小米/华为智能工厂只能说是中国制造2025的一个代表,产业转型和制造升级,笔者从事的企业领域就越到越来越多的(制造)企业开始悄悄的自动化/智能化。这里肯定有国家政策推动的大背景,同时,也有着企业自身不断提高生产率的“刚需”。
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摘要:本章节是一个新的系列文章的开始,我们同样采用实战案例的方式和一些关键技术支出穿插的方式来介绍企业开发过程中常遇到的问题和实践经验总结。开篇第一章就介绍ORM和SQL获取数据的不同方式,主要是笔者近些年来使用Django的ORM实实在在的带来了开发效率的提升和业务变更的方便性,尤其企业开发过程中遇到的林林总总的“奇怪”需求面前,Python开发体系已经给笔者很多惊喜...。
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