YACS

PHP web 服务器
授权协议 LGPL
开发语言 PHP
所属分类 服务器软件、 应用服务器
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 贝礼骞
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

YACS 是一个强大的 PHP 脚本,可以让你维护一个动态的 Web 服务器。

特性:

- Runs on your own server, or on a shared web site
- Post articles with web forms, by e-mail, or remotely (w:bloggar)
- Embed images and photos in articles --automatic resize
- Each section can be a weblog, a discussion board, a book of cooking recipes,
etc, or even a plain list of articles
- Overlay interface for PHP developers, to add extra functionality to articles,
such as polls or cooking recipes
- Display the content tree in Freemind
- Comments, with quoting
- Archives per week and per month
- The home page is updated automatically on article publishing
- Categories, sub-categories, etc. --Build your own Yahoo! or DMOZ...
- Real-time meetings with community members
- Private discussions and messages
- Search on any word --text of articles is fully indexed
- Multiple authors --actually, a community of contributors
- Articles are visible only on publication after review by editors
- Articles and sections can have dead-line to limit visibility over time
- A straightforward control panel, and a set of configuration panels
- File upload to articles , sections or categories
- Attach links to articles, sections or categories
- A comprehensive set of UBB-like codes are available to beautify your posts
- Integrated support of TinyMCE and of FCKEditor
- Fully customizable skins
- Easy integration of Google Maps
- Add a comprehensive web interface to existing collections of files
- Support audio-on demand and video-on demand
- Automatic web slideshow for shared photos
- RSS syndication
- Easy installation
- XML-RPC interface (implementing the Blogger API and metaWeblog API)

  • yacs介绍、安装、使用 1.yacs介绍 yacs的作者大名鼎鼎的Ross Girshick,faster-rcnn的作者。github地址:https://github.com/rbgirshick/yacs yacs是一个轻量级用于定义和管理系统配置的开源库,是科学实验软件中常用的参数配置。在机器学习、深度学习模型训练过程中的超参数配置(卷积神经网络的深度,初始学习率等)。科学实验的重现性至

  • 参考   yacs--Python代码运行时的配置系统 - 云+社区 - 腾讯云 yacs 是Ross Girshick 开发的一个工具。https://github.com/rbgirshick/yacs Ross Girshick是目标检测界的领军人物,在2015年提出faster RCNN。 yacs安装: D:\PycharmProjects\gitRepository2018\git_y

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  • YACS学习笔记 序:学习YACS 1 是在github上看到一个深度学习模板项目的一个部分,准备研究一下,顺便消磨时间。 介绍 YACS 是作为一个轻量级库创建的,用于定义和管理系统配置,例如在为科学实验设计的软件中常见的配置。这些“配置”通常涵盖诸如用于训练机器学习模型的超参数或可配置模型超参数之类的概念,例如卷积神经网络的深度。由于您从事科学工作,因此可重复性至关重要,因此您需要一种可靠的方

  • 提示:最近学习中用到了python,oop的编程思路还不太适应。用到了两个模块,为此记录下笔记。 前言 用到了两个模块一个为argparse,另一个为yacs。 argparse 模块的用处是可以自己编写命令,定义自己需要的一些参数,只需要很简单的几句语句。一般在你自己的项目文件中用上了 argparse 模块之后,在命令行中利用,我认为这种方式在windows中的作用不大(界面友好,点运行就能跑

  • 在阅读Detectron2的源代码是发现,代码中对模型的配置大量使用了yacs这个模块。 yacs是一个python库,用于为一个系统构建config文件 安装 $ pip install yacs 导入 from yacs.config import CfgNode as CN 使用 创建配置节点 需要创建CN()这个作为容器来装载我们的参数,这个容器可以嵌套 from yacs.confi

  • 1 介绍        很多模型需要设置超参数,当超参数过多时,不方便管理,于是出现了很多类似yaml,yacs的包。YACS是一个轻量级库,用于定义和管理系统配置,例如那些在为科学实验设计的软件中常见的配置。这些“配置”通常涵盖诸如用于训练机器学习模型的超参数或可配置模型超参数(如卷积神经网络的深度)之类的概念。由于您正在进行科学研究,因此重复性至关重要,因此您需要一种可靠的方法来序列化实验配置

  • 官方库地址:GitHub 安装:pip install yacs 这个方法比argparse库好用的地方在于你可以建很多个yaml文件,文件里用不同的参数,当一个实验做完继续做下一个实验时重新建立一个文件即可,而不需要更改argparse的参数或者在命令行修改了,附上我写的argparse的链接 yacs的使用比较简单,这里我们先看一个实例,然后在介绍一些yacs库的方法 一、实例 新建两个文件c

  • 分别考虑原数组 a [ ] a[] a[] 中所有的正数,负数以及 0 的数量: 设 a [ ] a[] a[] 中正数的数量为 c n t 1 cnt1 cnt1 个,把 a [ ] a[] a[] 中所有正数保存在 b z [ ] bz[] bz[] 数组中, 负数数量为 c n t 2 cnt2 cnt2 个,保存在 b f [ ] bf[] bf[] 数组中, 0 的数量为 c n t 0

  • 例一 新建一个experiment.yaml的文件 # my_project/experiment.yaml SYSTEM: NUM_GPUS: 2 TRAIN: SCALES: (1, 2) 然后新建一个python文件 from config import get_cfg_defaults # local variable usage pattern, or: # from con

  • 平分数字(一) 题目描述 给定 n 个整数:a1,a2,⋯ ,an​,请判定能否将它们分成两个部分(不得丢弃任何数字),每部分的数字之和一样大。 输入格式 第一行:单个整数 n; 第二行:n 个整数,表示 a1,a2,⋯ ,an。 输出格式 若能否平分,输出 Matched,否则输出 No 数据范围 对于 50%的数据,1≤n≤18; 对于 100% 的数据,1≤n≤24; −10,000,000

  • 题目描述 有 n 块积木排成一排,小爱需要给每块积木染色,颜色有 m 种,请问有多少种方法,能使相邻两块积木的颜色均不相同? 输入格式 输入两个正整数n,m 输出格式 输出满足条件的方案数模10^9+7的结果 数据范围 对于 30% 的数据,1≤n,m≤10 对于 60% 的数据,1≤n,m≤10^4 对于 100% 的数据,1≤n≤10^15,1≤m≤10^9 样例数据 输入: 3 2 输出:

  • 题目描述 小爱有一座天平,还有 n 个砝码,这些砝码的重量分别为 w_1,w_2​,…,wn​。称重时,砝码与物品可以放在同一边,也可以放在不同边。当砝码与物品放在同一边时,砝码起到了减法的效果。 请计算这些砝码,能够称出多少种重量。 输入: 3 1 4 10 输出:12 上海市计算机学会竞赛平台 | YACS dp[i][j], 代表前 i 个砝码,能否凑成重量 j ; 因为题目中说到,砝码放到

  • 例一 新建一个experiment.yaml的文件 # my_project/experiment.yaml SYSTEM: NUM_GPUS: 2 TRAIN: SCALES: (1, 2) 然后新建一个python文件 from config import get_cfg_defaults # local variable usage pattern, or: # from confi

  • 上海市计算机学会竞赛平台 | YACS 首先本题是一定有解的。我们可以每次只选择a中的一个元素,让它不停加1或者减1变成b数组中对应的值。 其次,本题中“需要保证a数组中的每一个元素都大于等于0”这个条件可以忽视。因为对于任意把a变成b的一系列操作,我们可以先执行其中加1的部分,然后再执行减1的部分,这样就能保证操作过程中每个元素都大于等于0. 然后,因为本题涉及的操作是连续若干个数字的加减,我们

  •       yacs是一个python库,用于定义和管理系统配置,比如那些通常可以在为科学实验设计的软件中找到的配置。这些“配置”通常包括用于训练机器学习模型的超参数      之前有很多经典的工作用它进行参数配置,不过现在貌似开始有些过时 像这样 from yacs.config import CfgNode as CN import yaml import argparse # define

  • 这道题so easy哈,我的方法也不特殊,很普通,只用了一个while()。代码量不长,也就10行,我也就不一一分开讲了,直接一段上: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ string s,p,t=""; cin>>s>>p; int k=s.size()/p.size(); while(

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