小编Tia*_*ing的帖子

在我的HTML文件中,我有:

  <table>
      {% for user in user_data_html %}
      <tr>
         <td>
            <input id="firstname" name="firstname" type="text" value='{{ user.FirstName }}' />  
         </td>
         <td>
             <input name="submit" type="submit" value='update' />
         </td>
     </tr>
     {% else %}
     <tr><td>no user found</td></tr>
     {% endfor %}
 </table>

我想通过单击每行中的更新按钮来修改网页中的用户名.但我总是在后端使用以下python代码获得第一个"firstname":

firstname = request.form['firstname']

我怎么解决这个问题？

随着我的html样式类列表继续增长,如:

<button type="button" class="btn btn-default btn-sm ...">
</button>

我想知道是否有更简单的方法来表示这个列表,例如:

.list_of_css = "btn"+ "btn btn-default"+"btn-sm"+...

所以我可以简单地使用:

<button type="button" class="list_of_css">
</button>

我正在尝试使用 effectivenet 来自定义训练我的数据集。

我发现所有其他代码/数据/配置都是一样的。effectivenet.tfkeras.EfficientNetB0 可以提供约 90% 的训练/预测精度，而 tf.keras.applications.efficientnet.EfficientNetB0 只能提供约 70% 的精度。

但我想两者应该是高效网络的相同实现，或者我在这里遗漏了一些东西？

我正在使用最新的effectivenet和 Tensorflow 2.3.0

with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([
        efficientnet.tfkeras.EfficientNetB0( #tf.keras.applications.efficientnet.EfficientNetB0
            input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3),
            weights='imagenet',
            include_top=False
        ),
        L.GlobalAveragePooling2D(),
        L.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['binary_crossentropy']
)
model.summary()