原创 Python API實現IPFS的文件上傳、下載功能

由於IPFS提供的SDK只有go和js的,但實際應用中使用的Python開發,於是想到使用http請求來實現,go-ipfs內置了API請求接口,地址爲: API server listening on /ip4/127.0.0.1/tc

原创 windows centos 使用 GPG 進行文件加密、解密功能 python 代碼實現

1.安裝必備環境 下載地址:地址    2.安裝Python環境 由於使用的Python SDK調用,需安裝對應的包: pip install python-gnupg 3.代碼 生成密鑰: gpg = gnupg.GPG()

原创 centos 搭建 IPFS 私有網絡 作爲服務運行

ipfs私有網絡搭建準備工作: 準備IPFS節點 創建密鑰 配置私有網絡地址。 將 ipfs 作爲服務運行 一、準備IPFS節點。 本人測試的使用的3臺臨時阿里雲服務器,系統爲centos7.2,使用後已刪除ECS實例 下載 ipfs 官

原创 flask_login 實現多用戶角色登錄 多表 登錄 管理員 普通用戶 登錄

由於官方的flask_login 是基於用戶ID來存儲當前登錄用戶的,如官方demo: 如果有多個用戶角色,比如有父賬戶和子賬戶,在同一個瀏覽器下,父賬號登陸了,此時訪問子賬號的後臺,也是登錄狀態,因爲是基於ID來查詢用戶的,當然也可以

原创 docker中安裝centos 部署測試項目

  宿主機中安裝docker  yum install docker -y 拉取centos官方鏡像 dcker pull centos   查看鏡像列表,創建容器[將宿主機的81端口映射到容器的80端口,容器名爲 my_ce

原创 docker中文件遷移

從宿主機拷文件到容器裏面 容器名爲testCentos,現在要將宿主機/home/test.txt 文件 拷貝到容器裏面的/dockerHome/路徑下面    docker cp /home/test.txt testCento

原创 tensorflow serving 配合docker 部署模型的多版本

docker 安裝  ; tensorflow serving 服務搭建,可參數另一篇文章      docker tensorflow 部署多模型 ckpt模型文件轉pb文件 參考: tensorflow官方文檔 常規的配置文件(多模型

原创 python2中urllib.unquote亂碼的原因與解決方法

發現問題 Python中的urllib模塊用來處理url相關的操作,unquote方法對應javascript中的urldecode方法,它對url進行解碼,把類似"%xx"的字符替換成單個字符,例如:“%E6%B3%95%E5%9B%B

原创 centos7 配置 深度學習環境 (gtx1060)

  目錄 一、安裝gtx1060顯卡驅動 二、安裝CUDA 10.0 三、安裝cuDNN 四、安裝GPU版tensorflow 五、測試是否安裝成功 一、安裝gtx1060顯卡驅動 到英偉達官網下載驅動  點擊跳轉 選擇合適的驅動進行下載

原创 8張圖學習大型網站技術架構(轉)

原鏈接:點擊跳轉 1 大型網站架構演化 2 大型架構模式 3 大型網站核心架構要素 4 瞬時響應:網站的高性能架構 5 萬無一失:網站的高可用架構 6 永無止境:網站的伸縮性架構 7 隨機應變:網站的可擴展性架構 8 固若金

原创 scrapy 爬取新浪微博 博客主列表及微博內容

代碼地址:GitHub 參考:博客 通過scrapy框架爬取指定賬號的信息和微博 方式:提取網頁版的微博接口 1.重寫start_request方法 def start_requests(self): weibo

原创 中文語料 自動分詞、標註詞性 工具

基於已有的第三方網站在線語料切分,分析其獲取規則,製作的小小的工具 參數均爲 須標註的文章或字符串,返回值均爲 標註好詞性的內容 鏈接如下: 語料庫在線 傳媒語言語料庫在線分詞標註系統 請合理使用,勿頻繁使用它們的接口! #!/usr/

原创 寫代碼水平的幾個發展階段(轉)

來自大佬的總結,提醒自己!   原文鏈接 目錄 懵懂 會用 會看 會寫 會想 總結 懵懂 剛開始學習編程或學習一種新技術的時候,會有種霧裏看花的感覺,似懂非懂,就算記住了也不會用。要突破這個階段的方法就是“練習”,通過各種項目讓自己熟練起

原创 flask-sqlalchemy 中查詢出的數據轉換爲 字典

        近期,將以前寫的代碼修改了一次,由於以前是用SQL語句查詢數據,改爲model操作後,發現查詢出的結果不是字典格式,故查找了許久的資料,終於找到了解決辦法..... def model_to_dict(result):