前言在学习《Python从入门到精通（第2版）》的第15章GUI界面编程——15.2.4将.ui文件转换为.py文件时，按照书中步骤出错时的问题解决，希望对同样学习本书的同学有所帮助。问题问题出现当跟着书15.2.4执行步骤（2）时PyCharm报错 错误提示：pyuic5:error:nosuchoption:-m（pyuic5:错误：没有-m的参数）问题根源会出现这个问题的原因是书15.1.3中的步骤（5）配置工具PyUIC中的Arguments时出错 问题解决修改externaltools里PyUIC中的Arguments为 $FileName$-o$FileNameWithoutEx
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SAPWM高阶之下架策略M(SmallLargeQuantity) PartI：功能简述以及主数据设置 在SAPWM模块里，存储类型的下架策略M(Small/Largequantityincluded)是一个在SAP项目实践中不常用的策略。该策略的核心要义是：物料的库存存放在至少2个存储类型里，零散的小数量库存放在存储类型1里，而整托的大数量库存存放在存储类型2里。当业务人员下架的时候，SAP系统发现下架数量比较小，所以自动建议从存储类型1里下架，否则就从存储类型2里下架。 要想使用该下架策略，有如下三个要点：1)相关存储类型的下架策略维护成M。 注意:在相关的storagetype
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一、爬取目标大家好，我是@马哥python说，一枚10年程序猿。今天分享一期python爬虫案例，爬取目标是新浪微博的微博签到数据，字段包含：页码,微博id,微博bid,微博作者,发布时间,微博内容,签到地点,转发数,评论数,点赞数经过分析调研，发现微博有3种访问方式，分别是：PC端网页：https://weibo.com/移动端：https://weibo.cn/手机端：https://m.weibo.cn/最终决定，通过手机端爬取。这里，给大家分享一个爬虫小技巧。当目标网站既存在PC网页端，又有手机移动端，建议爬取移动端，原因是：移动端一般网页结构简单，并且反爬能力较弱，更方便爬虫爬取。二
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前言本博客的上一篇文章更新于2021年2月，距今已经有一年半了。这一年半我一切正常，没有经历任何糟糕的事情，一直没更新纯粹是因为太忙。一年半的高压下来，我的心态也变化了不少，这些不妨以后再写。说正事。最近开始接触深度学习，跑了几个程序以后发现笔记本的3050TiLaptop的4GB显存捉襟见肘，于是想配一台带有大显存的电脑。8000张图片，FCOS训练，一轮近半小时，谁吃得消；batchsize也只能取到4方案在选择显卡之前，首先应该考虑的是显卡插在哪里的问题。我刚接触电脑硬件是在2015年，那时很流行E3，E5洋垃圾也很香，但是随着制程和架构的升级，这些型号无论是IPC还是主频都太过时了，况
前言本博客的上一篇文章更新于2021年2月，距今已经有一年半了。这一年半我一切正常，没有经历任何糟糕的事情，一直没更新纯粹是因为太忙。一年半的高压下来，我的心态也变化了不少，这些不妨以后再写。说正事。最近开始接触深度学习，跑了几个程序以后发现笔记本的3050TiLaptop的4GB显存捉襟见肘，于是想配一台带有大显存的电脑。8000张图片，FCOS训练，一轮近半小时，谁吃得消；batchsize也只能取到4方案在选择显卡之前，首先应该考虑的是显卡插在哪里的问题。我刚接触电脑硬件是在2015年，那时很流行E3，E5洋垃圾也很香，但是随着制程和架构的升级，这些型号无论是IPC还是主频都太过时了，况
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
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