程序设计『Programing』 – 第 29 页

Django REST framework foreignkey 序列化

2019年12月3日没有评论

Django REST framework is a powerful and flexible toolkit for building Web APIs.

Some reasons you might want to use REST framework:

The Web browsable API is a huge usability win for your developers.
Authentication policies including packages for OAuth1a and OAuth2.
Serialization that supports both ORM and non-ORM data sources.
Customizable all the way down – just use regular function-based views if you don’t need the more powerful features.
Extensive documentation, and great community support.
Used and trusted by internationally recognised companies including Mozilla, Red Hat, Heroku, and Eventbrite.

之前虽然也用了Django REST framework 但是序列化函数基本都是自己写的，并没有用框架带的序列化函数。这次不想在搞的那么麻烦，于是使用Django REST framework带的序列化函数。

但是在序列化foreignkey的时候却发现只有id，其余的数据没有。

model定义：

class PlayerGoodsItem(models.Model):
    create = models.DateTimeField(default=timezone.now, help_text='创建时间')
    update = models.DateTimeField(auto_now=True, help_text='修改时间')
    goods_item = models.ForeignKey(GoodsItem, related_name='goodsitem_playergoodsitem', help_text='商品信息',
                                   on_delete=models.CASCADE)

序列化代码：

class PlayerGoodsItemSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = PlayerGoodsItem
        fields = "__all__"

人工智能『AI』

基于DFA的敏感词过滤

2019年11月28日没有评论

在计算理论中，确定有限状态自动机或确定有限自动机（英语：deterministic finite automaton, DFA）是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表{\displaystyle \Sigma }Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态

DFA算法

DFA（(Deterministic Finite automation)）确定性的有穷状态自动机: 从一个状态输入一个字符集合能到达下一个确定的状态。如图:

dfa_1.png

如上图当AB状态输入a得到状态aB,状态aB输入b得到状态ab; 状态AB输入b得到状态Ab,状态Ab输入a得到状态ab。

人工智能『AI』

jupyter notebook 调整字体以及matplotlib显示中文

2019年11月8日没有评论

原生的jupyter theme看起来比较蛋疼，尤其是字体和字号。为了修改这个配置可以安装 jupyter theme。

项目链接： https://github.com/dunovank/jupyter-themes 如果不喜欢英文可以参考这个链接：https://www.jianshu.com/p/6de5f6cce06d

上面的样式对应的配置命令：
jt  -f fira -fs 11 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T -t solarizedl

除此之外matplotlib 默认不支持中文显示，主要是字体问题，可以通过下面的代码配置来让matplotlib 支持中文

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
font = {'family' : 'MicroSoft YaHei',
'weight' : 'bold',
'size' : 10}
plt.rc("font", **font)

实际效果，另外还可以使用altair ，altair 默认支持中文显示 https://altair-viz.github.io

人工智能『AI』

基于RandomForestClassifier的titanic生存概率分析

2019年11月5日没有评论

The Challenge

The sinking of the Titanic is one of the most infamous shipwrecks in history.

On April 15, 1912, during her maiden voyage, the widely considered “unsinkable” RMS Titanic sank after colliding with an iceberg. Unfortunately, there weren’t enough lifeboats for everyone onboard, resulting in the death of 1502 out of 2224 passengers and crew.

While there was some element of luck involved in surviving, it seems some groups of people were more likely to survive than others.

In this challenge, we ask you to build a predictive model that answers the question: “what sorts of people were more likely to survive?” using passenger data (ie name, age, gender, socio-economic class, etc).

这个是kaggle上的一个基础项目，目的是探测泰坦尼克号上的人员的生存概率，项目地址：https://www.kaggle.com/c/titanic

网上基于这个项目其实可以找到各种各样的解决方案，我也尝试了不同的做法。但是实际的效果并不是十分好，个人尝试最好的成绩是0.78468，一次是基于深度神经网络，另外一次就是基于当前的随机森林的模型。

另外还可以看到一系列score为1的提交，这些不知道是怎么做到的，真是太tm牛了~~

人工智能『AI』

CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

2019年3月5日一条评论

自从装好tensorflow-gpu 之后其实一直没怎么用，今天跑代码的时候才发现安装的有问题：

测试代码如下：

from sklearn.datasets import load_sample_image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf

if __name__ == '__main__':
    # Load sample images
    china = load_sample_image("china.jpg")
    flower = load_sample_image("flower.jpg")
    dataset = np.array([china, flower], dtype=np.float32)
    batch_size, height, width, channels = dataset.shape
    # Create 2 filters
    filters = np.zeros(shape=(7, 7, channels, 2), dtype=np.float32)
    filters[:, 3, :, 0] = 1 # vertical line
    filters[3, :, :, 1] = 1 # horizontal line
    # Create a graph with input X plus a convolutional layer applying the 2 filters
    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, height, width, channels))
    convolution = tf.nn.conv2d(X, filters, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")
    with tf.Session() as sess:
        output = sess.run(convolution, feed_dict={X: dataset})
    plt.imshow(output[0, :, :, 1], cmap="gray") # plot 1st image's 2nd feature map
    plt.show()

后台开发『BackEnd』

由apscheduler引发的django.db.utils.InternalError: (1054, u”Unknown column ‘rms.go_datetime’ in ‘field list'”)

2019年3月1日没有评论

apscheduler.scheduler:INFO 2019-03-01 10:22:53,849 Adding job tentatively -- it will be properly scheduled when the scheduler starts
apscheduler.scheduler:INFO 2019-03-01 10:22:53,849 Adding job tentatively -- it will be properly scheduled when the scheduler starts
Do first job!
Traceback (most recent call last):
File "manage.py", line 10, in <module>
execute_from_command_line(sys.argv)
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 364, in execute_from_command_line
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\utils\functional.py", line 35, in __get__
res = instance.__dict__[self.name] = self.func(instance)
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\urls\resolvers.py", line 407, in url_patterns
patterns = getattr(self.urlconf_module, "urlpatterns", self.urlconf_module)
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\utils\functional.py", line 35, in __get__
res = instance.__dict__[self.name] = self.func(instance)
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\urls\resolvers.py", line 400, in urlconf_module
return import_module(self.urlconf_name)
File "C:\Python27\Lib\importlib\__init__.py", line 37, in import_module
__import__(name)
File "F:\PyCharmProjects\B\B\B\urls.py", line 433, in <module>
import td.jobs # NOQA @isort:skip
File "F:\PyCharmProjects\B\B\td\jobs.py", line 174, in <module>
deal_with_first_jobs()
File "F:\PyCharmProjects\B\B\td\jobs.py", line 88, in deal_with_first_jobs
send_wechat_mini_app_push_message(rmds)
File "F:\PyCharmProjects\B\B\td\push.py", line 201, in send_wechat_mini_app_push_message
for rmd in rmds:
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\db\models\query.py", line 250, in __iter__
self._fetch_all()
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\db\models\query.py", line 1121, in _fetch_all
self._result_cache = list(self._iterable_class(self))
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\db\models\query.py", line 53, in __iter__
results = compiler.execute_sql(chunked_fetch=self.chunked_fetch)
File "F:\PyCharmProjects\B\venv\lib\site-packages\django\db\models\sql\compiler.py", line 899, in execute_sql
raise original_exception
django.db.utils.InternalError: (1054, u"Unknown column 'rms.go_datetime' in 'field list'")

刚开始以为是代码写错了，后来发现并不是，出错的地方在jobs.py中所以其实并不是代码的问题，而是在jobs中为了能够在服务启动的时候发送上一次运行停止之后遗漏的任务导致的。所以如果使用了apscheduler可以尝试将jobs.py清空再次尝试。

业余爱好『Favourite』

Synology(群辉) NAS Mariadb 配置文件修改

2019年2月21日 2 条评论

其实官方提供了一个配置文档，但是实际在修改的时候还是发现一些问题：

在管理 DSM 5.0 或更新版本中的数据库时，MariaDB 套件的默认设置应该能够满足大多数用户的要求。但如必要，您可手动更改 MariaDB 设置以满足您的特定需求。

请按以下说明完成操作：

如果没有名为 my.cnf 的配置文件，请创建该文件。该文件应包含您要在 MariaDB 中更改的设置（请参见以下实例）。

将 my.cnf 文件置于 Synology NAS 的以下路径：/var/packages/MariaDB/etc

重启 Synology NAS 或执行 /usr/syno/bin/synopkg restart MariaDB 来应用新设置。更新 MariaDB 套件或重启 DSM 后，新设置将被保留。

例如，要提高传入 MariaDB 的文件的大小上限，您可在 my.cnf 配置文件中添加以下命令行：

[mysqld]
max_allowed_packet = 1073741824