实际上,由于python是动态语言,支持多继承,因此接口在语言层面,是没有的东东. 然后,在架构设计上,我们又需要这么一个东西,来规范开发人员的行为. 因此就有了zope.interface的诞生. 定义接口 继承 zope.interface.Interface即可,如下: import zope.interface class IFoo(zope.interface.Interface): """Foo blah blah""" x = zo

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

1:在Python接口自动化中,对于soap协议的xml的请求我们可以使用Suds Client来实现,其soap协议传参的类型基本上是有2种: 第一种是传参,不需要再创建啥, 第二种就是ns0类型的,如果直接以dict类型传进去的话是,里面的程序是无法将对应的参数一一对应上的,所以我们这边需要创建一个工厂,然后把这些工厂当做参数传入进去.下面就进行一步步解释一下这个步骤 Service ( BssUserManageServiceService ) tns="http://service.bo

简介 post请求我在python接口自动化(八)--发送post请求的接口(详解)已经讲过一部分了,主要是发送一些较长的数据,还有就是数据比较安全等.我们要知道post请求四种传送正文方式首先需要先了解一下常见的四种编码方式: HTTP 协议规定 POST 提交的数据必须放在消息主体(entity-body)中,但协议并没有规定数据必须使用什么编码方式. 浏览器行为:Form表单提交 1.form表单常用属性 action:url 地址,服务器接收表单数据的地址 method:提交服务器的ht

前言 有些登录的接口会有验证码,例如:短信验证码,图形验证码等,这种登录的验证码参数可以从后台获取(或者最直接的可查数据库) 获取不到也没关系,可以通过添加Cookie的方式绕过验证码 前面在“python接口自动化-session_自动发文” 中其实已经用到,这里再陈述一遍 一.Cookie介绍 1. cookie 特点 1·保存在客户端,一般由浏览器负责存储在本地. 2·通常是加密存储的,不过由于存储在本地,很难保证数据不被非法访问,并不怎么安全,所以cookies中不宜保存敏感信息,如密码

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/

1 背景说明 最近希望利用开源库来解析C++头文件,并做一些自动翻译.自动注释之类的工作.经过两天的调研,发现clang最有希望满足需求.clang提供了三套接口来共外部使用,liblang最适合作为独立工具开发使用.不过提供的原生接口是C++的,成本略高,本文记录下libclang的Python接口使用方法. 相关文档及下载链接如下: clang(llvm) 接口官方文档:http://clang.llvm.org/docs/Tooling.html clang(llvm) 下载页面(源码/二

Python接口 在Python中所谓的接口,有两种,一种是通过url访问的api接口 一种是一个对象的接口 构造接口 class Ijiekou: """ 定义一个约束接口 """ def f1(self,nid): raise Exception('所有继承此接口类的类必须实现(存在)f1方法') class oduixiang1(Ijiekou): """ 继承接口实现了f1方法 ""&qu

参考链接: http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6139044.html http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143?locationNum=6&fps=1 http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102 搭建一个完整的运行环境,

在Windows上用了一个学期的caffe了.深感各种不便,于是乎这几天在ubuntu上配置了caffe和它的python接口,现在记录配置过程,亲测可用: 环境:ubuntu16.04 , caffe , ipython notebook 参考博客(Ipython notebook安装):http://blog.csdn.net/duxu24/article/details/52353555 参考博客(caffe安装):http://blog.csdn.net/u010417185/artic

前言 requests库的好,只有用过的人才知道,最近这个库的作者又出了一个好用的爬虫框架requests-html.之前解析html页面用过了lxml和bs4, requests-html集成了一些常用爬虫库的优点,依然是为人类服务:HTML Parsing for Humans. 目前只支持python3.6 环境准备 requests-html的GitHub地址https://github.com/kennethreitz/requests-html,使用pip就能直接安装了. pip i

原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/6891710.html python接口自动化 -参数关联(一)https://www.cnblogs.com/111testing/p/9612496.htmlpython接口自动化-token参数关联登录(二)https://www.cnblogs.com/111testing/p/9612786.html 前言 前面一篇实现了参数的关联,那种只是记流水账的完成功能,不便于维护,也没什么可读性,接下来这篇可以

原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/6886610.html 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/7259993.html 前言 我们用自动化发帖之后,要想接着对这篇帖子操作,那就需要用参数关联了,发帖之后会有一个帖子的id,获取到这个id,继续操作传这个帖子id就可以了 (博客园的登录机制已经变了,不能用账号和密码登录了,换

前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的. 如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!! elapsed官方文档 elapsed方法的官方文档地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.ht