Я работал над приложением с функцией планирования, и мне нужна была система всплывающих уведомлений, чтобы информировать пользователей о некоторых сроках. Есть несколько разных способов достижения этой цели.

Если вы используете Bootstrap, вы можете использовать его классы всплывающих уведомлений и немного JavaScript.

FastAPI - это известный и любимый (почти 70 тысяч звезд на GitHub) современный, быстрый, асинхронный веб-фреймворк для создания API на Python. Он создан для простоты использования и высокой производительности, но при этом надежен и готов к производству.

Моей команде очень понравился процесс разработки приложений с помощью FastAPI, и она нашла в нем полезный опыт обучения. Однако один из моментов оказался немного сложным: когда дело дошло до тестирования производительности, мы столкнулись с неожиданно низкими значениями запросов в секунду (RPS), что побудило нас к более глубокому исследованию, которое, в свою очередь, привело нас к более подробному изучению FastAPI Middlewares.

В PyTorch методы equal(), eq() и ne() используются для сравнения значений в тензорах и выполнения логических операций. Они позволяют определить равенство или неравенство элементов.

Метод equal может проверить, что два тензора совпадают, как показано ниже:

Когда вы используете имя в программе Python, например, имя переменной, имя функции и т.д., Python создает, изменяет или ищет это имя в пространстве имен. Пространство имен - это полный список имен, существующих в данном контексте.

Существует два типа пространств имен: глобальное пространство имен и локальное пространство имен.

В моем посте объясняются функции equal(), eq() и ne().

gt() может проверить, больше ли 1-й тензор 2-го тензора по элементам, как показано ниже:

Памятка:

• gt() можно вызывать как из torch, так и из тензора.
• Тензоры могут быть 0D или более D-тензорами.
  
• Одно или несколько комплексных чисел использовать нельзя.
  
• gt() и greater() - это одно и то же, потому что greater() - это сокращение от gt():
  

В этой статье представлена ​​разработка двухслойной нейронной сети (НС) только с использованием NumPy. Этот проект представляет собой практическое введение в основы глубокого обучения и архитектуры нейронных сетей. Основное внимание будет уделено поэтапному построению сети с целью обеспечить четкое и простое понимание ее базовой механики (математики, лежащей в основе НС).

Когда мы работаем с Python, иногда нам необходимо использовать функции операционной системы компьютера. Модуль «os» в Python помогает нам в этом. Он позволяет нам делать такие вещи, как определение текущего каталога, составление списка файлов и папок, создание или удаление папок и многое другое.

В этой статье мы рассмотрим некоторые полезные функции модуля «os», которые могут быть полезны для ваших проектов.

Мы будем использовать 'nmap' и Checkson для мониторинга демонов SSH на предмет CVE.

Мне не нужно говорить вам, насколько важно убедиться, что ваши системы не уязвимы для атак. Существует ряд дополнительных мер, которые вам следует реализовать. Вот (неполный) список:

Добро пожаловать в очередной урок из серии Tkinter, в котором мы узнаем, как создать конвертер температуры с помощью библиотеки Tkinter. Tkinter - это универсальная и полезная библиотека, которую мы можем использовать для создания GUI-приложений. В этой статье мы обсудим ее установку и использование для создания конвертера из Цельсия в Фаренгейт и из Фаренгейта в Цельсий. Итак, давайте начнём.

Функция split() может разделить 1D или более D тензор на 1 или несколько тензоров, как показано ниже. Установив размерность для второго аргумента, можно выбрать позицию разделения тензора: