终于抓住11月的尾部，赶在12月到来之前进行更新了，2018准备要跟我们说拜拜了，小伙伴们你们今年的目标实现了吗？，好了扯远了，今天趁着有时间更新一下博客，记录一下使用keras + tensorflow + cpu 如何进行图像识别以下的教程是基于Linux系统来实现的，有windows的同学可能需要改改，但是不建议使用windows来跑还有由于识别的图像比较多内存小于等于4G的同学要跑的话..

之前有阅读过tornado 底层的实现，tornado 为了解决C10K 问题(没听说过C10K问题的请查看: http://www.360doc.com/content/13/0522/18/1542811_287328391.shtml)，在Linux 平台下是使用了epoll（python2.6 开始支持epoll），unix 平台下 tornado 使用了kque , 由于flask 之前

Linux下如果是红帽6系列或者是centos6系列。平台上面的python一般都是2.6版本的，比较老旧如果想安装其他版本的python，安装过程其实是简单的，但是pip共存问题就需要考虑了。如果你的Linux平台的python是2.6，并且你已经安装了pip，此时你再安装2.7版本的python。如果你还是使用pip install xx 这种形式来安装模块，那么这样是会...

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使用urllib + Bs4#!/usr/bin/env python# _*_ coding:utf-8 _*_import urllib2from bs4 import BeautifulSoupdef agent():# 构造http 请求头headers = {'HOST': 'movie.douban.com',...

pytorch的torchvision内置了resnet主干网络,想要训练自定义分类数据集,只需要将全连接层的替换即可实现自定义数据集分类本次我们使用的是resnet18 做自定义数据集分类项目依赖numpy1.20.3opencv-contrib-python4.5.3.56opencv-python4.5.1.48opencv-python-headless4.5.1.48Pillow8.2.