展示方式普通进度条带时间的普通进度条tqdm库alive_progress库PySimpleGUI库progressbar库1. 普通进度条for i in range(1, 101):print("\r", end="")print("进度: {}%: ".format(i), "▓" * (i // 2), end="")sys.stdout.flush()time.sleep(0.05)2.

注意力机制说白了就是要通过训练得到一个加权，自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。因此肯定需要给每个input定义tensor，然后通过tensor间的乘法来得到input之间的关系。那这么说是不是给每个input定义1个tensor就够了呢？不够啊！如果每个input只有一个相应的q，那么q1和q2之间做乘法求取了a1和a2的关系之后，这个结果怎么存放怎么使用呢？而且a1和

github远程仓库已经创建, 我们要做的就是和远程仓库建立联系并上传代码到自建的分支上, 并修改上传者的身份信息.这个是在使用过程中总结的使用步骤, 希望遇到同样问题给大家有个比较完成的提示, 同时作为自我知识积累的沉淀.

安装Centos6.7虚拟机后，虚拟机要访问外网，设置NAT网络安装VMWare Fusion成功后，Mac OS会新增两张网卡vmnet1以及vmnet8，其中vmnet1是Host-only模式，vmnet8是NAT模式，这里选择vmnet8使用NAT进行网络设置。注意：下面内容修改的过程中，需要把VMware关闭步骤一：在mac实体机中修改VMWare的vmnet8配置文件/...

conda在Linux上创建虚拟环境

随着任务的增多, 需要顺序的自动执行, 这个时候就需要有一款合适的框架, 对工作流进行执行和监控, 所以在这里选择了airflow的使用.根据以上的步骤, 可以很快的安装和搭建起airflow, 后期就是对其部署和使用了, 部署和使用待下期更新~~~.

python中max的使用当max中使用key的时候结果展示总结max(dict_data) # 返回字典中key最大的项，返回值为keymax(dict_data,key=dict1.get) # 返回字典中value最大的项，返回值是value最大的那个key也就是说，max(dict)返回的总是字典的键，根据max()函数的key参数后面所传入的值，判断要比较的项是 key 还是 value