Python修改Windows系统代理
我们知道在Windows系统下,在设置里可以配置网络代理,那可不可以通过程序自动化修改呢?
答案是可以!Python语言就可以!
Python是通过`winreg`标准库修改注册表达到修改Windows系统代理的目的。
直接上代码:
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我们知道在Windows系统下,在设置里可以配置网络代理,那可不可以通过程序自动化修改呢?
答案是可以!Python语言就可以!
Python是通过`winreg`标准库修改注册表达到修改Windows系统代理的目的。
直接上代码:
Django下新建了一个app,名为test,并在其下的`models.py`中编写好了模型,但是执行迁移`python manage.py makemigrations`却提示`No changes detected`,也就是没有检测到模型的更改。
再把app的名字也加上
提示又变为`No installed app with label ‘test’`,看来是没有找到这个app。
阿里云可以通过API自动化管理ECS实例,包括创建、启动、停止、释放、分配IP等操作,对于自动化的运维来说非常方便。
官方文档中给出了通过Python SDK创建和批量创建ECS的示例代码,虽有点小问题,但基本上可以用。
首先是硬盘类型的选择,`cloud_ssd`基本不可用了,会报错,改为企业级固态,即`cloud_essd`,代码如下
Python下载并解压zip文件,这在不同的机器上做机器学习和深度学习时是很有用的。
在本地创建好数据集后,上传到公共空间上,自己和其他人就可以在别的机器上直接下载并解压使用,省时省力。
代码如下:
PyTorch图片识别注意点
1. 图片尺寸要统一;
2. 图片格式要统一,全部jpg或全部png,不然Tensor维度不一样会报错;
3. `NeuralNetwork`的第一个`nn.Linear`函数,第一个参数要与图片尺寸保持一致,不然会报错 mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied;
4. `NeuralNetwork`的最后一个`nn.Linear`函数,第二个参数要与分类的个数保持一致,不然会报错`target2 is out of bound`;
Google Colab默认使用的是CPU训练,Xeon双核的,性能较弱,也有免费的GPU和TPU实例可以选,怎么使用呢?
如果要更改运行时类型,依次点击菜单栏`代码执行程序`->`更改运行时类型`,硬件加速器改为GPU。TPU实例对免费用户来说几乎不可用。
改完之后重新运行代码即可。
查看所使用的GPU
仿照PyTorch官网的衣服的例子自己写了个图片识别模型,算是自己的第一个PyTorch模型,记录下过程。
一路踩坑是免不了的。
自定义Dataset
官网给出的`CustomImageDataset`的代码大体可用,需要根据自己的图片存入路径和csv文件格式稍做修改。
Chrome扩展开发之点击a链接。
在开发Chrome扩展时,a链接元素在获取后直接点击或触发点击是无效的,需加个`[0]`。
参考以下代码
PyAutoGUI是Python的一个库,可以完成一些自动化的(测试)工作,功能和注意点如下。
功能
1. 获取屏幕尺寸
2. 获取光标位置
最近在学习使用Burp Suite,Pro版试用期早过了,目前用的是Community版。
在使用过程中发现一个问题,Proxy会拦截图片、css、js等静态资源,要点好多次Forward,严重拖慢测试速度。
虽然网上有人说Burp Suite默认是不拦截静态资源的,Options中也有相关配置,但不知道什么原因,静态资源就是被拦截了。