摘要： import tkinter as tkimport sys # 输出重定向类 class RedirectStdout: def __init__(self, text_widget): self.text_widget = text_widget def write(self, message) 阅读全文

摘要： 最前先提醒下，如果项目没有专门的环境，建议搞个虚拟环境打包，这样打包的exe会小点。 丢一段虚拟环境命令方便复制： 新建虚拟环境：conda create -n your_env_name python=3.8 激活虚拟环境：conda acitvate your_env_name 在这个环境里安装 阅读全文

摘要： 一、中序 1. 递归 class Solution: def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]: if not root: return [] res = [] res.extend(self.inorderTraversal(r 阅读全文

摘要： 1. 定义一个函数创建logger并添加两个handler，设置日志文件路径为参数output_path文件夹下的log.txt import logging import os def get_loger(output_path): # 创建logger logger = logging.getL 阅读全文

摘要： 首先设置任意种子： SEED=666 对于pytorch torch.manual_seed(SEED) torch.cuda.manual_seed_all(SEED) np.random.seed(SEED) random.seed(SEED) torch.backends.cudnn.dete 阅读全文

摘要： 导入包。 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 实例化一个summaryWriter，设置记录保存在runs文件夹里。 writer = SummaryWriter('runs') 在运行中记录loss：比如每20个batch记录一次损失 阅读全文

摘要： 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 基本思想就是找两类数据的最大间隔。 一、目标函数 令数据集为 D，标签 y 为 +1、-1。 正确的分类可以用这个不等式描述： 当我们不希望有点落在边界时，公式改写为： 即将支持向量的函数间隔为 1，相当于对wT 、b 进行了缩放 阅读全文

摘要： 需要安装eventlet库 import time import eventlet # 最开始加上这条语句 eventlet.monkey_patch() #设置超时时间为10秒 with eventlet.Timeout(10,False): # 此处编写可能超时的语句，超时则会跳出这段语句 ti 阅读全文

摘要： 将python控制台信息和错误信息输出到日志。 这里设置输出文件夹为log，把日志的文件名设置为程序运行时间。 首先把在代码文件中加入以下代码 import time import os import sys class Logger(object): def __init__(self, stre 阅读全文

摘要： Transformer 自 Attention 机制提出后，加入 Attention 的 seq2seq 模型在各个任务上都有了提升，所以现在的 seq2seq 模型指的都是结合 RNN 和 Attention 的模型。 Transformer 模型使用了 self-Attention 机制，不采用 阅读全文