先看运行结果前言今天给大家介绍Python实现课堂随机抽选提问并语音播报学生姓名实战案例，废话不多说直接开整~开发工具Python版本：3.8相关模块：tkinter模块time模块random模块环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。核心功能设计总体来说，我们这款课堂点名器实现的思路大致是，可以自定义设置班级学生姓名或者默认通过学号进行学生随机点名抽取，随机抽取到的学生将以语音播报的形式进行展示出来。拆解需求，接下来我们可以通过以下几步进行实现：排版布局设计读取学生名单，如果不存在文件就使用模拟数据随机打乱学生名单实现对学生姓名的随机点名抽取语音播报功能用来
目录引言设置引言在进行深度学习实验的时候，可能经常会发现，虽然输入的数据都是一样的，但是输出的结果总是会有不同的波动，这主要是由于在神经网络中，很多网络层参数的初始化会涉及到随机，这个就会导致最终的结果会有一些差距，因此如果我们想要固定某一个结果，并复现这个结果，我们就需要提前设置固定的随机种子设置一般来说，我们可以通过对每一层的网络层设置固定的随机种子，保持结果可复现，但是显然这是比较麻烦的一件事，所以我们可以通过tf.random.set_seed()来全局固定CPU上的随机性，但是当我们使用GPU训练时，则无法起作用，需要通过tensorflow-determinism库来实现在GPU上
目录引言设置引言在进行深度学习实验的时候，可能经常会发现，虽然输入的数据都是一样的，但是输出的结果总是会有不同的波动，这主要是由于在神经网络中，很多网络层参数的初始化会涉及到随机，这个就会导致最终的结果会有一些差距，因此如果我们想要固定某一个结果，并复现这个结果，我们就需要提前设置固定的随机种子设置一般来说，我们可以通过对每一层的网络层设置固定的随机种子，保持结果可复现，但是显然这是比较麻烦的一件事，所以我们可以通过tf.random.set_seed()来全局固定CPU上的随机性，但是当我们使用GPU训练时，则无法起作用，需要通过tensorflow-determinism库来实现在GPU上
常用的标准库数学模块importmathceil--上取整对一个数向上取整（进一法），取相邻最近的两个整数的最大值。importmathres=math.ceil(4.1)print(res)#5floor--下取整对一个数向下取整（退一法），取相邻最近的两个整数的最小值。importmathres=math.floor(-3.9)print(res)#-4四舍五入将常用的内置函数--round。pow--幂运算计算一个数字的N次方。importmath"""调用的数学模块中的方法和内置的主要区别就是内置返回整数，数学模块返回小数"""#数学模块res=math.pow(2,3)print(r
常用的标准库数学模块importmathceil--上取整对一个数向上取整（进一法），取相邻最近的两个整数的最大值。importmathres=math.ceil(4.1)print(res)#5floor--下取整对一个数向下取整（退一法），取相邻最近的两个整数的最小值。importmathres=math.floor(-3.9)print(res)#-4四舍五入将常用的内置函数--round。pow--幂运算计算一个数字的N次方。importmath"""调用的数学模块中的方法和内置的主要区别就是内置返回整数，数学模块返回小数"""#数学模块res=math.pow(2,3)print(r
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
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
Meltdown漏洞，是一个处理器硬件级别的漏洞，谷歌的ZeroProject团队、密歇根大学的Kocher在2018年的一篇顶会论文中介绍了这个漏洞。该漏洞被命名为“熔断”，有种高温岩浆熔断围墙的感觉，突破用户空间和内核空间的边界限制。它和Spectre系列漏洞有一定关系，也可以被称为SpectreV3，不过目前的学术界将两者清晰的划分为不同种类：乱序执行类、预测执行类。本文将从论文内容、漏洞利用过程两个方面进行介绍。论文内容介绍论文的标题为：《Meltdown:ReadingKernelMemoryfromUserSpace》，获取链接，因为是会议论文，所以作者在youtube上发布了一个
Meltdown漏洞，是一个处理器硬件级别的漏洞，谷歌的ZeroProject团队、密歇根大学的Kocher在2018年的一篇顶会论文中介绍了这个漏洞。该漏洞被命名为“熔断”，有种高温岩浆熔断围墙的感觉，突破用户空间和内核空间的边界限制。它和Spectre系列漏洞有一定关系，也可以被称为SpectreV3，不过目前的学术界将两者清晰的划分为不同种类：乱序执行类、预测执行类。本文将从论文内容、漏洞利用过程两个方面进行介绍。论文内容介绍论文的标题为：《Meltdown:ReadingKernelMemoryfromUserSpace》，获取链接，因为是会议论文，所以作者在youtube上发布了一个
写在前面的话 大多数标签在展示文本内容的时候都会默认把文本中的空白和换行符去掉，这的确大大的使得文本的排版更加美观了，也怎加了区域的利用率，可是就有一些需求是需要原原本本的展示出原汁原味的文本格式。那该如何展示出文本的内在格式呢？无外乎把不该去掉的空格展示出来，把不该合并的换行让它换行起来。 那么white-space 作用具体是什么呢？在MDN上的解释为：空白字符是否以及如何它们该如何合并。行是否采用软换行（软换行可以理解为受到父容器宽度的影响，为了避免不超出父容器而自发的换行）。white-space的关键值white-space:normalwhite-space:nowrapw
