Successive Life客户端:简化Api查询的Ruby Gem工具

需积分: 5 0 下载量 48 浏览量 更新于2024-12-16 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Successive Life 客户端是一款旨在简化对 Successive Life Api 查询操作的工具。它是一个基于 Ruby 语言编写的 Gem 库,可以在 Ruby 应用程序中轻松使用。以下是详细的知识点梳理:" 1. Ruby Gem 简介 Ruby Gem 是一种用于分发 Ruby 程序和库的格式,类似于 Python 的 Egg 或者 Perl 的 CPAN 模块。通过 Gems,Ruby 程序员可以方便地分享和安装各种各样的功能模块。 2. Gemfile 与 Bundle 在 Ruby 中,Gemfile 是用来列出项目依赖的文件,它指定了项目所需的特定版本的 Gems。通过 Bundler 这个 Gem,用户可以统一管理项目依赖,确保不同环境中依赖的一致性。在文档中提到的 `$ bundle` 命令就是用来安装 Gemfile 中列出的所有依赖。 3. Successive Life 客户端安装与使用 Successive Life 客户端的安装分为两种方式:一种是通过项目依赖管理系统 Bundler,将 gem 'successive_life_client' 添加到 Gemfile 并执行 bundle 命令来安装;另一种是通过 gem 命令行工具直接安装,使用命令 $ gem install successive_life_client。 4. Successive Life 客户端用法 安装完客户端之后,就可以按照以下步骤进行操作: - 首先,通过指定的 API 端点初始化一个 SuccessiveLifeClient::Client 对象,文档中给出的 API 端点是 'https://104.131.83.243'。 - 使用 client.find_users.all 查询所有用户的信息。 - 如果已知用户 ID,可以使用 client.find_user(id) 来查询指定用户的信息。 - 在应用程序中调用 client.find_github_goals.all 方法可以找到所有与 GitHub 相关的目标。 5. Successive Life API 文档中虽然没有详细说明 Successive Life API 的具体细节,但从提供的方法名可以推测,该 API 可能支持对用户信息、GitHub 目标等进行查询。这通常涉及到 RESTful API 的设计,可能包含用户认证、资源的增删改查等操作。 6. Ruby 语言特性与实践 由于 Successive Life 客户端是用 Ruby 编写的,因此在使用这个 Gem 时,用户应当了解一些 Ruby 基础,比如类和对象的使用、方法的调用等。此外,文档中所展示的代码风格也符合 Ruby 的惯用法,例如使用小写字母和下划线命名变量(例如 client、id),以及在方法调用后使用 .all 来获取所有结果。 7. 网络编程基础 在 Ruby 中操作网络请求通常会使用一些流行的库,如 Net::HTTP、Faraday 或 Rest-client。从文档来看,SuccessiveLifeClient 类很可能是基于这些库构建的,以处理 HTTP 请求和响应。 8. DevOps 实践 对于使用 Successive Life 客户端的用户来说,他们可能需要具备一定的 DevOps 实践知识,如如何在不同开发环境中安装和管理软件依赖、如何利用版本控制系统(如 Git)来管理 Gemfile 等。 9. Gem 包管理 文档中提到的 "压缩包子文件的文件名称列表",即 successive_life_client-master,可能指向了这个 Gem 的源代码仓库地址。对于需要对 Gem 进行定制或者贡献的开发者来说,理解如何从源代码管理仓库中检出、构建和测试这个 Gem 是非常必要的。 10. 错误处理与调试 在实际应用中,任何网络请求都可能遇到问题,例如超时、服务不可用或者 API 端点变更等。因此,了解如何处理这些潜在的错误、进行调试是使用 Successive Life 客户端的一个重要方面。 综上所述,Successive Life 客户端为 Ruby 开发者提供了一个高效访问 Successive Life Api 的工具,通过它的安装与使用,可以提高开发效率,实现对用户数据和 GitHub 目标信息的快速查询。同时,这也涉及到 Ruby 编程语言的一些基础知识点以及网络编程实践。

if(Percentindex==1) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=0x00; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[5]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/50; } if(Percentindex==2) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[1]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/100; } if(Percentindex==3) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[2]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/200; } if(Percentindex==4) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[5]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/500; } if(Percentindex==5) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[1]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/1000; Percentindex=0; }

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逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

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2023-07-13 上传