jinja2.exceptions.TemplateNotFound: bootstrap/base.html的错误wen'ti 10C

app.py文件

from flask import Flask
from flask_bootstrap import Bootstrap

app = Flask(__name__)
bootstrap = Bootstrap(app)


@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello World!'


@app.route('/user/<name>')
def user(name):
    return render_template('user.html', name=name)


if __name__ == '__main__':
    app.run()

在user.html文件中有高亮提示,并且有Unresolved template reference提示
在user.html中的高亮显示
Unresolved template reference提示如下图

图片说明

文件结构如下,templates文件夹与app.py文件同级,所以不是这个问题
文件结构如图显示

程序能正常运行,当访问127.0.0.1:5000/user/时就会出现
Internal Server Error
The server encountered an internal error and was unable to complete your request. Either the server is overloaded or there is an error in the application.
并且报错:jinja2.exceptions.TemplateNotFound: bootstrap/base.html

我在网上找了很多解决方案都没有用,希望有哪位大侠能帮忙解决

2个回答

可以参考这个,jianshu.com/p/7923d6bfe8b4,应该是你的模板没有app.register_blueprint(demo,url_prefix='/demo')

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done -- Found PythonInterp: /usr/bin/python (found version "2.7.12") -- Found PY_jinja2: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Jinja2-2.7.3-py2.7.egg/jinja2 -- PX4 ECL: Very lightweight Estimation & Control Library v1.9.0-rc1-5-g54ac147 -- Building and including px4_io-v2_default -- ROMFS: px4fmu_common -- ROMFS: Adding rc.board_defaults -- ROMFS: Adding rc.board_sensors -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/hanlu/src/Firmware/build/px4_fmu-v2_default [1/690] git submodule platforms/nuttx/NuttX/nuttx [4/690] git submodule platforms/nuttx/NuttX/apps [5/690] git submodule src/lib/ecl [10/690] git submodule src/drivers/gps/devices [16/690] git submodule mavlink/include/mavlink/v2.0 [24/690] Performing configure step for 'px4io_firmware' -- PX4 config file: /home/hanlu/src/Firmware/boards/px4/io-v2/default.cmake -- PX4 config: px4_io-v2_default -- PX4 platform: nuttx -- PX4 lockstep: disabled -- PX4 version: v1.9.0-216-gbef7a9b -- cmake build type: MinSizeRel -- The CXX compiler identification is GNU 4.9.3 -- The C compiler identification is GNU 4.9.3 -- The ASM compiler identification is GNU -- Found assembler: /opt/gcc-arm-none-eabi-4_9-2015q3/bin/arm-none-eabi-gcc -- Check for working CXX compiler using: Ninja -- Check for working CXX compiler using: Ninja -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- Check for working C compiler using: Ninja -- Check for working C compiler using: Ninja -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Found PythonInterp: /usr/bin/python (found version "2.7.12") -- Found PY_jinja2: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Jinja2-2.7.3-py2.7.egg/jinja2 -- PX4 ECL: Very lightweight Estimation & Control Library v1.9.0-rc1-5-g54ac147 -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/hanlu/src/Firmware/build/px4_fmu-v2_default/external/Build/px4io_firmware [25/690] Performing build step for 'px4io_firmware' [1/200] git submodule platforms/nuttx/NuttX/nuttx [5/200] git submodule platforms/nuttx/NuttX/apps [39/200] Building CXX object src/platforms/common/CMakeFiles/px4_platform.dir/module.cpp.obj FAILED: /opt/gcc-arm-none-eabi-4_9-2015q3/bin/arm-none-eabi-g++ -DCONFIG_ARCH_BOARD_PX4_IO_V2 -D__CUSTOM_FILE_IO__ -D__DF_NUTTX -D__PX4_NUTTX -D__STDC_FORMAT_MACROS -isystem ../../../../../platforms/nuttx/NuttX/include/cxx -isystem NuttX/nuttx/include/cxx -isystem NuttX/nuttx/include -I../../../../../boards/px4/io-v2/src -I. -Isrc -Isrc/lib -Isrc/modules -I../../../../../src -I../../../../../src/include -I../../../../../src/lib -I../../../../../src/lib/DriverFramework/framework/include -I../../../../../src/lib/matrix -I../../../../../src/modules -I../../../../../src/platforms -I../../../../../src/platforms/common -INuttX/nuttx/arch/arm/src/armv7-m -INuttX/nuttx/arch/arm/src/chip -INuttX/nuttx/arch/arm/src/common -INuttX/apps/include -Iexternal/Install/include -mcpu=cortex-m3 -mthumb -Os -DNDEBUG -g -fdata-sections -ffunction-sections -fomit-frame-pointer -fno-signed-zeros -fno-trapping-math -freciprocal-math -fno-math-errno -fno-strict-aliasing -fvisibility=hidden -include visibility.h -Wall -Wextra -Werror -Warray-bounds -Wcast-align -Wdisabled-optimization -Wdouble-promotion -Wfatal-errors -Wfloat-equal -Wformat-security -Winit-self -Wlogical-op -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Wunknown-pragmas -Wunused-variable -Wno-implicit-fallthrough -Wno-missing-field-initializers -Wno-missing-include-dirs -Wno-unused-parameter -fdiagnostics-color=always -fno-builtin-printf -fno-strength-reduce -Wformat=1 -Wunused-but-set-variable -Wno-format-truncation -fcheck-new -fno-exceptions -fno-rtti -fno-threadsafe-statics -Wreorder -Wno-overloaded-virtual -D__STDC_VERSION__=199901L -nostdinc++ -std=gnu++11 -MMD -MT src/platforms/common/CMakeFiles/px4_platform.dir/module.cpp.obj -MF src/platforms/common/CMakeFiles/px4_platform.dir/module.cpp.obj.d -o src/platforms/common/CMakeFiles/px4_platform.dir/module.cpp.obj -c ../../../../../src/platforms/common/module.cpp In file included from ../../../../../src/platforms/px4_module.h:44:0, from ../../../../../src/platforms/common/module.cpp:43: ../../../../../src/platforms/px4_atomic.h: In instantiation of 'class px4::atomic<bool>': ../../../../../src/platforms/px4_module.h:421:42: required from here ../../../../../src/platforms/px4_atomic.h:72:2: error: non-constant condition for static assertion static_assert(__atomic_always_lock_free(sizeof(T), 0), "atomic is not lock-free for the given type T"); ^ compilation terminated due to -Wfatal-errors. 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编译错误 大佬们帮看下 跪谢
执行make 报错 内容如下 [ 4%] Building CXX object libraries/fc/CMakeFiles/fc.dir/src/rpc/state.cpp.o /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/src/rpc/state.cpp: 在成员函数‘fc::rpc::request fc::rpc::state::start_remote_call(const string&, fc::variants)’中: /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/src/rpc/state.cpp:47:69: 错误:对‘fc::rpc::request::request(<brace-enclosed initializer list>)’的调用没有匹配的函数 request request{ "2.0", _next_id++, method_name, std::move(args) }; ^ /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/src/rpc/state.cpp:47:69: 附注:备选是: In file included from /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/src/rpc/state.cpp:1:0: /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/include/fc/rpc/state.hpp:7:11: 附注:fc::rpc::request::request() struct request ^ /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/include/fc/rpc/state.hpp:7:11: 附注: 备选需要 0 实参,但提供了 4 个 /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/include/fc/rpc/state.hpp:7:11: 附注:fc::rpc::request::request(const fc::rpc::request&) /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/include/fc/rpc/state.hpp:7:11: 附注: 备选需要 1 实参,但提供了 4 个 /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/include/fc/rpc/state.hpp:7:11: 附注:fc::rpc::request::request(fc::rpc::request&&) /mnt/disktwo/steem/libraries/fc/include/fc/rpc/state.hpp:7:11: 附注: 备选需要 1 实参,但提供了 4 个 make[2]: *** [libraries/fc/CMakeFiles/fc.dir/src/rpc/state.cpp.o] 错误 1 make[1]: *** [libraries/fc/CMakeFiles/fc.dir/all] 错误 2 make: *** [all] 错误 2 编译安装步骤; git clone https://github.com/steemit/steem cd steem git checkout stable git submodule update --init --recursive mkdir build cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make -j$(nproc) steemd make -j$(nproc) cli_wallet 编译要求的依赖包autoconf , automake,cmake, g++ git libbz2-dev libsnappy-dev libssl-dev libtool make pkg-config, python3 ,python3-jinja2 doxygen libncurses5-dev libreadline-dev perl 系统centos 网上没找到合适的答案,快被这个问题搞疯了 我感觉是哪个安装包有点问题 大佬们觉得会是哪里除了问题?
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小弟最近刚开始学习flask开发,其中有一项是向用户发送验证邮件,以下是小弟一开始写的模板(其中包括确认链接): ``` {% extends "base.html" %} {% block title %}confirm{% endblock %} {% block page_content %} <div class="page_header"> Please Confirm </div> <div class="Page_content"> Dear {{ user.username }} welcome to this world ! to confirm your account please click on the following link: {{ url_for('auth.confirm'),token=token,_external=True}} Sincerely MR.Wang Note:replies to this email address are not monitored. </div> {% endblock %} ``` 这个模板通过视图函数调用,以下是相关的视图函数: ``` def register(): form = RegistrationForm() if form.validate_on_submit(): user = User(email=form.email.data,username=form.username.data,password=form.password.data) db.session.add(user) db.session.commit() token = user.generate_confirmation_token() send_mail('835437406@qq.com','Confirm Your Account','auth/email/confirm',token=token,user=user) flash('A Confirmation email has been sent to you by email') flash('you can now login') return redirect(url_for('main.index')) return render_template('auth/registerform.html',form=form) ``` 然后我填写完注册信息,提交,然后就报错了,以下是错误提示: jinja2.exceptions.TemplateSyntaxError: expected token 'end of print statement', got '=' 而当我把之前的jinja2模板换成一个既简单的形式时: ``` <b>hello world!</b> ``` 再次注册并提交,邮件就发送成功了。 所以在下想问一下,到底是哪里出了问题,如何解决
如何创建一个带有指定版本Python和JupyterLab的环境?
&emsp;&emsp;请问要如何在Anaconda中创建一个同时拥有Python 3.7.4与JupyterLab 1.1.4的环境? &emsp;&emsp;我在cmd中通过以下命令创建了一个Python 3.7.4环境: ```batch D:\Anaconda3\envs>conda create -n dp python=3.7 WARNING: A directory already exists at the target location 'D:\Anaconda3\envs\dp' but it is not a conda environment. Continue creating environment (y/[n])? y Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: D:\Anaconda3\envs\dp added / updated specs: - python=3.7 The following NEW packages will be INSTALLED: ca-certificates anaconda/pkgs/main/win-64::ca-certificates-2019.8.28-0 certifi anaconda/pkgs/main/win-64::certifi-2019.9.11-py37_0 openssl anaconda/pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1d-he774522_2 pip anaconda/pkgs/main/win-64::pip-19.2.3-py37_0 python anaconda/pkgs/main/win-64::python-3.7.4-h5263a28_0 setuptools anaconda/pkgs/main/win-64::setuptools-41.4.0-py37_0 sqlite anaconda/pkgs/main/win-64::sqlite-3.30.0-he774522_0 vc anaconda/pkgs/main/win-64::vc-14.1-h0510ff6_4 vs2015_runtime anaconda/pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.16.27012-hf0eaf9b_0 wheel anaconda/pkgs/main/win-64::wheel-0.33.6-py37_0 wincertstore anaconda/pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py37_0 ``` &emsp;&emsp;Python 3.7.4被成功安装,但当继续安装JupyterLab时,会出现以下问题: ```batch D:\Anaconda3\envs>activate dp D:\Anaconda3\envs>conda.bat activate dp (dp) D:\Anaconda3\envs>conda install jupyterlab Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: | Found conflicts! Looking for incompatible packages. ... UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other: Package tornado conflicts for: jupyterlab -> tornado[version='!=6.0.0,!=6.0.1,!=6.0.2'] Package jinja2 conflicts for: jupyterlab -> jinja2[version='>=2.10'] Package notebook conflicts for: jupyterlab -> notebook[version='>=4.3|>=4.3.1'] Package nodejs conflicts for: jupyterlab -> nodejs[version='<10'] Package sqlite conflicts for: python=3.7 -> sqlite[version='>=3.25.3,<4.0a0|>=3.26.0,<4.0a0|>=3.27.2,<4.0a0|>=3.28.0,<4.0a0|>=3.29.0,<4.0a0'] Package openssl conflicts for: python=3.7 -> openssl[version='>=1.1.1a,<1.1.2a|>=1.1.1b,<1.1.2a|>=1.1.1c,<1.1.2a'] Package pip conflicts for: python=3.7 -> pip Package jupyterlab_launcher conflicts for: jupyterlab -> jupyterlab_launcher[version='>=0.10.0,<0.11.0|>=0.11.0,<0.12.0|>=0.11.2,<0.12.0|>=0.13.1,<0.14.0|>=0.4.0|>=0.6.0,<0.7.0'] Package subprocess32 conflicts for: jupyterlab -> subprocess32 Package futures conflicts for: jupyterlab -> futures Package jupyterlab_server conflicts for: jupyterlab -> jupyterlab_server[version='>=0.2.0,<0.3.0|>=1.0.0,<2.0.0'] Package vc conflicts for: python=3.7 -> vc[version='14.*|>=14.1,<15.0a0'] ``` &emsp;&emsp;这个是什么问题?如何解决?感觉默认的base环境很庞大,很多东西用不到。但想要使用JupyterLab又不得不安装……
flask web教程 第十一章,添加博客文章 报错UndefinedError: 'Permission' is undefined
我根据github源码来的怎么还出错了,已经更新了数据库。访问首页就报错了 Traceback (most recent call last) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1997, in __call__ return self.wsgi_app(environ, start_response) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1985, in wsgi_app response = self.handle_exception(e) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1540, in handle_exception reraise(exc_type, exc_value, tb) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\_compat.py", line 33, in reraise raise value File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1982, in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1614, in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1517, in handle_user_exception reraise(exc_type, exc_value, tb) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\_compat.py", line 33, in reraise raise value File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1612, in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\app.py", line 1598, in dispatch_request return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args) File "E:\zt_6.27\pictureme\app\main\views.py", line 20, in index return render_template('index.html', form=form, posts=posts) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\templating.py", line 134, in render_template context, ctx.app) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask\templating.py", line 116, in _render rv = template.render(context) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\jinja2\environment.py", line 1008, in render return self.environment.handle_exception(exc_info, True) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\jinja2\environment.py", line 780, in handle_exception reraise(exc_type, exc_value, tb) File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\jinja2\_compat.py", line 37, in reraise raise value.with_traceback(tb) File "E:\zt_6.27\pictureme\app\templates\index.html", line 2, in top-level template code {% import "bootstrap/wtf.html" as wtf %} File "E:\zt_6.27\pictureme\app\templates\base.html", line 1, in top-level template code {% extends "bootstrap/base.html" %} File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask_bootstrap\templates\bootstrap\base.html", line 1, in top-level template code {% block doc -%} File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask_bootstrap\templates\bootstrap\base.html", line 4, in block "doc" {%- block html %} File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask_bootstrap\templates\bootstrap\base.html", line 20, in block "html" {% block body -%} File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\flask_bootstrap\templates\bootstrap\base.html", line 23, in block "body" {% block content -%} File "E:\zt_6.27\pictureme\app\templates\base.html", line 58, in block "content" {% block page_content %}{% endblock %} File "E:\zt_6.27\pictureme\app\templates\index.html", line 11, in block "page_content" {% if current_user.can(Permission.WRITE) %} File "E:\zt_6.27\pictureme\flask\lib\site-packages\jinja2\environment.py", line 430, in getattr return getattr(obj, attribute) jinja2.exceptions.UndefinedError: 'Permission' is undefined 求大神解答一下!!!!
Tensorflow测试训练styleGAN时报错 No OpKernel was registered to support Op 'NcclAllReduce' with these attrs.
在测试官方StyleGAN。 运行官方与训练模型pretrained_example.py generate_figures.py 没有问题。GPU工作正常。 运行train.py时报错 尝试只用单个GPU训练时没有报错。 NcclAllReduce应该跟多GPU通信有关,不太了解。 InvalidArgumentError (see above for traceback): No OpKernel was registered to support Op 'NcclAllReduce' with these attrs. Registered devices: [CPU,GPU], Registered kernels: <no registered kernels> [[Node: TrainD/SumAcrossGPUs/NcclAllReduce = NcclAllReduce[T=DT_FLOAT, num_devices=2, reduction="sum", shared_name="c112", _device="/device:GPU:0"](GPU0/TrainD_grad/gradients/AddN_160)]] 经过多番google 尝试过 重启 conda install keras-gpu 重新安装tensorflow-gpu==1.10.0(跟官方版本保持一致) ``` …… Building TensorFlow graph... Setting up snapshot image grid... Setting up run dir... Training... Traceback (most recent call last): File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1278, in _do_call return fn(*args) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1263, in _run_fn options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1350, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'NcclAllReduce' with these attrs. Registered devices: [CPU,GPU], Registered kernels: <no registered kernels> [[Node: TrainD/SumAcrossGPUs/NcclAllReduce = NcclAllReduce[T=DT_FLOAT, num_devices=2, reduction="sum", shared_name="c112", _device="/device:GPU:0"](GPU0/TrainD_grad/gradients/AddN_160)]] During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 191, in <module> main() File "train.py", line 186, in main dnnlib.submit_run(**kwargs) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\submission\submit.py", line 290, in submit_run run_wrapper(submit_config) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\submission\submit.py", line 242, in run_wrapper util.call_func_by_name(func_name=submit_config.run_func_name, submit_config=submit_config, **submit_config.run_func_kwargs) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\util.py", line 257, in call_func_by_name return func_obj(*args, **kwargs) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\training\training_loop.py", line 230, in training_loop tflib.run([D_train_op, Gs_update_op], {lod_in: sched.lod, lrate_in: sched.D_lrate, minibatch_in: sched.minibatch}) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\tflib\tfutil.py", line 26, in run return tf.get_default_session().run(*args, **kwargs) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 877, in run run_metadata_ptr) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1100, in _run feed_dict_tensor, options, run_metadata) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1272, in _do_run run_metadata) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1291, in _do_call raise type(e)(node_def, op, message) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'NcclAllReduce' with these attrs. Registered devices: [CPU,GPU], Registered kernels: <no registered kernels> [[Node: TrainD/SumAcrossGPUs/NcclAllReduce = NcclAllReduce[T=DT_FLOAT, num_devices=2, reduction="sum", shared_name="c112", _device="/device:GPU:0"](GPU0/TrainD_grad/gradients/AddN_160)]] Caused by op 'TrainD/SumAcrossGPUs/NcclAllReduce', defined at: File "train.py", line 191, in <module> main() File "train.py", line 186, in main dnnlib.submit_run(**kwargs) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\submission\submit.py", line 290, in submit_run run_wrapper(submit_config) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\submission\submit.py", line 242, in run_wrapper util.call_func_by_name(func_name=submit_config.run_func_name, submit_config=submit_config, **submit_config.run_func_kwargs) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\util.py", line 257, in call_func_by_name return func_obj(*args, **kwargs) File "E:\MachineLearning\stylegan-master\training\training_loop.py", line 185, in training_loop D_train_op = D_opt.apply_updates() File "E:\MachineLearning\stylegan-master\dnnlib\tflib\optimizer.py", line 135, in apply_updates g = nccl_ops.all_sum(g) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\nccl\python\ops\nccl_ops.py", line 49, in all_sum return _apply_all_reduce('sum', tensors) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\nccl\python\ops\nccl_ops.py", line 230, in _apply_all_reduce shared_name=shared_name)) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\nccl\ops\gen_nccl_ops.py", line 59, in nccl_all_reduce num_devices=num_devices, shared_name=shared_name, name=name) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py", line 787, in _apply_op_helper op_def=op_def) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 454, in new_func return func(*args, **kwargs) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 3156, in create_op op_def=op_def) File "d:\Users\admin\Anaconda3\envs\tfenv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1718, in __init__ self._traceback = tf_stack.extract_stack() InvalidArgumentError (see above for traceback): No OpKernel was registered to support Op 'NcclAllReduce' with these attrs. Registered devices: [CPU,GPU], Registered kernels: <no registered kernels> [[Node: TrainD/SumAcrossGPUs/NcclAllReduce = NcclAllReduce[T=DT_FLOAT, num_devices=2, reduction="sum", shared_name="c112", _device="/device:GPU:0"](GPU0/TrainD_grad/gradients/AddN_160)]] ``` ``` #conda list: # Name Version Build Channel _tflow_select 2.1.0 gpu absl-py 0.8.1 pypi_0 pypi alabaster 0.7.12 py36_0 asn1crypto 1.2.0 py36_0 astor 0.8.0 pypi_0 pypi astroid 2.3.2 py36_0 attrs 19.3.0 py_0 babel 2.7.0 py_0 backcall 0.1.0 py36_0 blas 1.0 mkl bleach 3.1.0 py36_0 ca-certificates 2019.10.16 0 certifi 2019.9.11 py36_0 cffi 1.13.1 py36h7a1dbc1_0 chardet 3.0.4 py36_1003 cloudpickle 1.2.2 py_0 colorama 0.4.1 py36_0 cryptography 2.8 py36h7a1dbc1_0 cudatoolkit 9.0 1 cudnn 7.6.4 cuda9.0_0 decorator 4.4.1 py_0 defusedxml 0.6.0 py_0 django 2.2.7 pypi_0 pypi docutils 0.15.2 py36_0 entrypoints 0.3 py36_0 gast 0.3.2 py_0 grpcio 1.25.0 pypi_0 pypi h5py 2.9.0 py36h5e291fa_0 hdf5 1.10.4 h7ebc959_0 icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 icu 58.2 ha66f8fd_1 idna 2.8 pypi_0 pypi image 1.5.27 pypi_0 pypi imagesize 1.1.0 py36_0 importlib_metadata 0.23 py36_0 intel-openmp 2019.4 245 ipykernel 5.1.3 py36h39e3cac_0 ipython 7.9.0 py36h39e3cac_0 ipython_genutils 0.2.0 py36h3c5d0ee_0 isort 4.3.21 py36_0 jedi 0.15.1 py36_0 jinja2 2.10.3 py_0 jpeg 9b hb83a4c4_2 jsonschema 3.1.1 py36_0 jupyter_client 5.3.4 py36_0 jupyter_core 4.6.1 py36_0 keras-applications 1.0.8 py_0 keras-base 2.2.4 py36_0 keras-gpu 2.2.4 0 keras-preprocessing 1.1.0 py_1 keyring 18.0.0 py36_0 lazy-object-proxy 1.4.3 py36he774522_0 libpng 1.6.37 h2a8f88b_0 libprotobuf 3.9.2 h7bd577a_0 libsodium 1.0.16 h9d3ae62_0 markdown 3.1.1 py36_0 markupsafe 1.1.1 py36he774522_0 mccabe 0.6.1 py36_1 mistune 0.8.4 py36he774522_0 mkl 2019.4 245 mkl-service 2.3.0 py36hb782905_0 mkl_fft 1.0.15 py36h14836fe_0 mkl_random 1.1.0 py36h675688f_0 more-itertools 7.2.0 py36_0 nbconvert 5.6.1 py36_0 nbformat 4.4.0 py36h3a5bc1b_0 numpy 1.17.3 py36h4ceb530_0 numpy-base 1.17.3 py36hc3f5095_0 numpydoc 0.9.1 py_0 openssl 1.1.1d he774522_3 packaging 19.2 py_0 pandoc 2.2.3.2 0 pandocfilters 1.4.2 py36_1 parso 0.5.1 py_0 pickleshare 0.7.5 py36_0 pillow 6.2.1 pypi_0 pypi pip 19.3.1 py36_0 prompt_toolkit 2.0.10 py_0 protobuf 3.10.0 pypi_0 pypi psutil 5.6.3 py36he774522_0 pycodestyle 2.5.0 py36_0 pycparser 2.19 py36_0 pyflakes 2.1.1 py36_0 pygments 2.4.2 py_0 pylint 2.4.3 py36_0 pyopenssl 19.0.0 py36_0 pyparsing 2.4.2 py_0 pyqt 5.9.2 py36h6538335_2 pyreadline 2.1 py36_1 pyrsistent 0.15.4 py36he774522_0 pysocks 1.7.1 py36_0 python 3.6.9 h5500b2f_0 python-dateutil 2.8.1 py_0 pytz 2019.3 py_0 pywin32 223 py36hfa6e2cd_1 pyyaml 5.1.2 py36he774522_0 pyzmq 18.1.0 py36ha925a31_0 qt 5.9.7 vc14h73c81de_0 qtawesome 0.6.0 py_0 qtconsole 4.5.5 py_0 qtpy 1.9.0 py_0 requests 2.22.0 py36_0 rope 0.14.0 py_0 scipy 1.3.1 py36h29ff71c_0 setuptools 39.1.0 pypi_0 pypi sip 4.19.8 py36h6538335_0 six 1.13.0 pypi_0 pypi snowballstemmer 2.0.0 py_0 sphinx 2.2.1 py_0 sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0 sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0 sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0 sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0 sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0 sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0 spyder 3.3.6 py36_0 spyder-kernels 0.5.2 py36_0 sqlite 3.30.1 he774522_0 sqlparse 0.3.0 pypi_0 pypi tensorboard 1.10.0 py36he025d50_0 tensorflow 1.10.0 gpu_py36h3514669_0 tensorflow-base 1.10.0 gpu_py36h6e53903_0 tensorflow-gpu 1.10.0 pypi_0 pypi termcolor 1.1.0 pypi_0 pypi testpath 0.4.2 py36_0 tornado 6.0.3 py36he774522_0 traitlets 4.3.3 py36_0 typed-ast 1.4.0 py36he774522_0 urllib3 1.25.6 pypi_0 pypi vc 14.1 h0510ff6_4 vs2015_runtime 14.16.27012 hf0eaf9b_0 wcwidth 0.1.7 py36h3d5aa90_0 webencodings 0.5.1 py36_1 werkzeug 0.16.0 py_0 wheel 0.33.6 py36_0 win_inet_pton 1.1.0 py36_0 wincertstore 0.2 py36h7fe50ca_0 wrapt 1.11.2 py36he774522_0 yaml 0.1.7 hc54c509_2 zeromq 4.3.1 h33f27b4_3 zipp 0.6.0 py_0 zlib 1.2.11 h62dcd97_3 ``` 2*RTX2080Ti driver 4.19.67
为什么在使用catalyst 时候一直有提示错误ImportError: cannot import name 'run_algorithm'?
如题: 以下为我的环境: py 3.6 aiodns==1.1.1 aiohttp==3.5.4 alabaster==0.7.12 alembic==0.9.7 appnope==0.1.0 asn1crypto==0.24.0 astroid==2.2.5 async-timeout==3.0.1 attrdict==2.0.1 attrs==19.1.0 Babel==2.6.0 backcall==0.1.0 bcolz==1.2.1 bleach==3.1.0 boto3==1.5.27 botocore==1.8.50 Bottleneck==1.2.1 cchardet==2.1.1 ccxt==1.17.94 certifi==2019.3.9 cffi==1.12.3 chardet==3.0.4 click==6.7 cloudpickle==1.0.0 contextlib2==0.5.5 cryptography==2.6.1 cycler==0.10.0 cyordereddict==1.0.0 Cython==0.27.3 cytoolz==0.9.0.1 decorator==4.4.0 defusedxml==0.6.0 docutils==0.14 empyrical==0.2.2 enigma-catalyst==0.5.21 entrypoints==0.3 eth-abi==1.3.0 eth-account==0.2.3 eth-hash==0.2.0 eth-keyfile==0.5.1 eth-keys==0.2.2 eth-rlp==0.1.2 eth-typing==2.1.0 eth-utils==1.6.0 hexbytes==0.1.0 idna==2.8 idna-ssl==1.1.0 imagesize==1.1.0 inflection==0.3.1 intervaltree==2.1.0 ipykernel==5.1.0 ipython==7.5.0 ipython-genutils==0.2.0 isort==4.3.19 jedi==0.13.3 Jinja2==2.10.1 jmespath==0.9.4 jsonschema==3.0.1 jupyter-client==5.2.4 jupyter-core==4.4.0 keyring==18.0.0 kiwisolver==1.1.0 lazy-object-proxy==1.4.1 Logbook==0.12.5 lru-dict==1.1.6 lxml==4.3.3 Mako==1.0.7 MarkupSafe==1.1.1 matplotlib==3.1.0 mccabe==0.6.1 mistune==0.8.4 mkl-fft==1.0.12 mkl-random==1.0.2 more-itertools==7.0.0 multidict==4.5.2 multipledispatch==0.4.9 nbconvert==5.5.0 nbformat==4.4.0 networkx==2.1 numexpr==2.6.4 numpy==1.16.0 numpydoc==0.9.1 packaging==19.0 pandas==0.24.2 pandas-datareader==0.6.0 pandocfilters==1.4.2 parsimonious==0.8.1 parso==0.4.0 patsy==0.5.1 pexpect==4.7.0 pickleshare==0.7.5 prompt-toolkit==2.0.9 psutil==5.6.2 ptyprocess==0.6.0 pycares==3.0.0 pycodestyle==2.5.0 pycparser==2.19 pycryptodome==3.8.2 pyflakes==2.1.1 Pygments==2.4.0 pylint==2.3.1 pyOpenSSL==19.0.0 pyparsing==2.4.0 pyrsistent==0.14.11 PySocks==1.7.0 python-dateutil==2.8.0 python-editor==1.0.4 pytz==2019.1 pyzmq==18.0.0 QtAwesome==0.5.7 qtconsole==4.5.1 QtPy==1.7.1 Quandl==3.4.5 redo==2.0.1 requests==2.21.0 requests-file==1.4.3 requests-ftp==0.3.1 requests-toolbelt==0.8.0 rlp==1.1.0 rope==0.14.0 s3transfer==0.1.13 scipy==1.2.1 six==1.12.0 snowballstemmer==1.2.1 sortedcontainers==1.5.9 Sphinx==2.0.1 sphinxcontrib-applehelp==1.0.1 sphinxcontrib-devhelp==1.0.1 sphinxcontrib-htmlhelp==1.0.2 sphinxcontrib-jsmath==1.0.1 sphinxcontrib-qthelp==1.0.2 sphinxcontrib-serializinghtml==1.1.3 spyder==3.3.4 spyder-kernels==0.4.4 SQLAlchemy==1.2.2 statsmodels==0.9.0 tables==3.4.2 testpath==0.4.2 toolz==0.9.0 tornado==6.0.2 traitlets==4.3.2 typed-ast==1.3.4 typing-extensions==3.7.2 urllib3==1.24.3 wcwidth==0.1.7 web3==4.4.1 webencodings==0.5.1 websockets==5.0.1 wrapt==1.11.1 wurlitzer==1.0.2 yarl==1.1.0 在运行catalyst 的时候会提示: runfile('/Users/mac/Desktop/UPF/Master Thesis/py/crypocurrency/trading.py', wdir='/Users/mac/Desktop/UPF/Master Thesis/py/crypocurrency') Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-10-5dde7acc5e52>", line 1, in <module> runfile('/Users/mac/Desktop/UPF/Master Thesis/py/crypocurrency/trading.py', wdir='/Users/mac/Desktop/UPF/Master Thesis/py/crypocurrency') File "/Users/mac/miniconda3/envs/catalyst/lib/python3.6/site-packages/spyder_kernels/customize/spydercustomize.py", line 827, in runfile execfile(filename, namespace) File "/Users/mac/miniconda3/envs/catalyst/lib/python3.6/site-packages/spyder_kernels/customize/spydercustomize.py", line 110, in execfile exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace) File "/Users/mac/Desktop/UPF/Master Thesis/py/crypocurrency/trading.py", line 6, in <module> from catalyst import run_algorithm File "/Users/mac/Desktop/UPF/Master Thesis/py/crypocurrency/catalyst.py", line 1, in <module> from catalyst import run_algorithm ImportError: cannot import name 'run_algorithm' 我在网上找了很久的解决方案但是都没有一个能解决到的。 会不会是因为在安装catalyst的时候就已经出了这个问题所导致的? 以下为我在安装的时候发生的错误。 请各位大神帮帮忙! ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall. Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
Python安装了Flask以后无法使用run()函数
``` from flask import Flask app=Flask(__name__)#导入和设置Flask @app.route('/')#调用一种特殊类型的函数,称之为装饰器。 #在这里指明了想要页面从何处提供。斜杠表示想要它从URL的根目录下提供 def hello_world(): return 'Hello World!' #这个函数告诉Flask,想把哪些数据发送给那个页面 if(__name__=='__main__'): app.run() #调用一个名为run()的Flask函数 ``` 上面是我的Python代码,下面是我的报错信息 ``` Traceback (most recent call last): File "F:\大学\python\Flaskhello.py", line 13, in <module> app.run() File "F:\大学\python\lib\site-packages\flask\app.py", line 938, in run cli.show_server_banner(self.env, self.debug, self.name, False) File "F:\大学\python\lib\site-packages\flask\cli.py", line 629, in show_server_banner click.echo(message) File "F:\大学\python\lib\site-packages\click\utils.py", line 218, in echo file = _default_text_stdout() File "F:\大学\python\lib\site-packages\click\_compat.py", line 675, in func rv = wrapper_func() File "F:\大学\python\lib\site-packages\click\_compat.py", line 436, in get_text_stdout rv = _get_windows_console_stream(sys.stdout, encoding, errors) File "F:\大学\python\lib\site-packages\click\_winconsole.py", line 295, in _get_windows_console_stream func = _stream_factories.get(f.fileno()) io.UnsupportedOperation: fileno ``` 这是我在DOS界面多次安装了Flask以后的语句 ``` C:\Users\DELL>pip install flask Requirement already satisfied: flask in f:\大学\python\lib\site-packages (1.0.2) Requirement already satisfied: Werkzeug>=0.14 in f:\大学\python\lib\site-packages (from flask) (0.15.2) Requirement already satisfied: click>=5.1 in f:\大学\python\lib\site-packages (from flask) (7.0) Requirement already satisfied: itsdangerous>=0.24 in f:\大学\python\lib\site-packages (from flask) (1.1.0) Requirement already satisfied: Jinja2>=2.10 in f:\大学\python\lib\site-packages (from flask) (2.10.1) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in f:\大学\python\lib\site-packages (from Jinja2>=2.10->flask) (1.1.1) ```
我想问问jinja2怎么读
请问各位大神这个模板框架名称怎么读?起这样的名字有什么含义吗?谢谢
没有web开发经验,要学flask,怎么办
新找了一个工作,公司让我回家看看flask,但我之前没有任何web经验。 现在我学过的有python,http协议,html,之前一直在学算法,linux,socket这些比较底层的东西。 所以一下子面对一堆没听过的术语,jinja2,bootstrap,,,凌乱了,请教一下应该哪里切入好。是不是缺了哪方面的知识?或者介绍看看哪方面的书好? 在线等
Flask jinja模板中使用两个form如何区分表单内按钮按下
模板中按钮按下时想做一下特殊处理,但是不知道如何判定按钮被按下,因为不止一个button,所以不能都使用submit类型,
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私有的数
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
此博客仅为我业余记录文章所用,发布到此,仅供网友阅读参考,如有侵权,请通知我,我会删掉。 补充 有不少读者留言说本文章没有用,因为天气预报直接打开手机就可以收到了,为何要多此一举发送到邮箱呢!!!那我在这里只能说:因为你没用,所以你没用!!! 这里主要介绍的是思路,不是天气预报!不是天气预报!!不是天气预报!!!天气预报只是用于举例。请各位不要再刚了!!! 下面是我会用到的两个场景: 每日下
面试官问我:什么是消息队列?什么场景需要他?用了会出现什么问题?
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸,打败了无数
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外
大学四年自学走来,这些珍藏的「实用工具/学习网站」我全贡献出来了
知乎高赞:文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合,涉及面非常广,小白和老手都可以进来看看,或许有新收获。
《阿里巴巴开发手册》读书笔记-编程规约
Java编程规约命名风格 命名风格 类名使用UpperCamelCase风格 方法名,参数名,成员变量,局部变量都统一使用lowerCamelcase风格 常量命名全部大写,单词间用下划线隔开, 力求语义表达完整清楚,不要嫌名字长 ...
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试点思维导图,也整理了很多我的文档,欢迎Star和完善,大家面试可以参照考点复习,希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢? 因为你们的丙丙啊,昨天有牌面了哟,直接被微信官方推荐,知乎推荐,也就仅仅是还行吧(心里乐开花)
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca
Python爬虫精简步骤1 获取数据
爬虫的工作分为四步: 1.获取数据。爬虫程序会根据我们提供的网址,向服务器发起请求,然后返回数据。 2.解析数据。爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。 3.提取数据。爬虫程序再从中提取出我们需要的数据。 4.储存数据。爬虫程序把这些有用的数据保存起来,便于你日后的使用和分析。 这一篇的内容就是:获取数据。 首先,我们将会利用一个强大的库——requests来获取数据。 在电脑上安装
Python绘图,圣诞树,花,爱心 | Turtle篇
1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle() circle.shape('circle') circle.color('red') circle.speed('fastest') circle.up() square = turtle.Turtle()
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
2020年1月17日,国家统计局发布了2019年国民经济报告,报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏,但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题:老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧! 更多有趣分析教程,扫描下方二维码关注vx公号「裸睡的猪」 即可查看! 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日,国家统计局发布
听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏(1~14攻略)
第零关 进入传送门开始第0关(游戏链接) 请点击链接进入第1关: 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。(只能看到一堆大佬做完的留名,也能看到菜鸡的我,在后面~~) 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ......
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!
别低估自己的直觉,也别高估自己的智商
所有群全部吵翻天,朋友圈全部沦陷,公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创,只发新闻,可能有人注意到了。我不是懒,是文章写了却没发,因为大家的关注力始终在这次的疫情上面,发了也没人看。当然,我...
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。   再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。   下文是原回答,希望能对你能有所启发。   如果我说,这个世界上人真的分三六九等,
为什么听过很多道理,依然过不好这一生?
记录学习笔记是一个重要的习惯,不希望学习过的东西成为过眼云烟。做总结的同时也是一次复盘思考的过程。 本文是根据阅读得到 App上《万维钢·精英日课》部分文章后所做的一点笔记和思考。学习是一个系统的过程,思维模型的建立需要相对完整的学习和思考过程。以下观点是在碎片化阅读后总结的一点心得总结。
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合
如何优雅地打印一个Java对象?
你好呀,我是沉默王二,一个和黄家驹一样身高,和刘德华一样颜值的程序员。虽然已经写了十多年的 Java 代码,但仍然觉得自己是个菜鸟(请允许我惭愧一下)。 在一个月黑风高的夜晚,我思前想后,觉得再也不能这么蹉跎下去了。于是痛下决心,准备通过输出的方式倒逼输入,以此来修炼自己的内功,从而进阶成为一名真正意义上的大神。与此同时,希望这些文章能够帮助到更多的读者,让大家在学习的路上不再寂寞、空虚和冷。 ...
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计
Linux 命令(122)—— watch 命令
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Linux 命令(121)—— cal 命令
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