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  • Python 基于redis实现一个简单的分布式锁 Python 基于Redis实现一个分布式可重入锁 在前面实现了简单分布式锁是用来解决分布式场景下的并发数据问题,分布式可重入锁是用来解决并发场景下同一线程下再次或多次获得...

    1、简述出现背景

    Python 基于Redis实现一个简单的分布式锁
    Python 基于Redis实现一个分布式可重入锁
    在前面实现了简单分布式锁是用来解决分布式场景下的并发写数据问题,分布式可重入锁是用来解决并发场景下同一线程下再次或多次获得锁的问题。
    那么分布式读写锁又是解决什么问题的呢?
    首先来理解下概念,读写锁其实可以拆分为读锁和写锁,又称共享锁和排它锁,没错,和MySQL中的共享锁、排它锁几乎是同一个东西。那可能就有同学要问了,既然MySQL有,还用Redis实现干什么,因为Redis足够快。
    它们的作用分开来讲就是:读锁允许其他读锁存在,可以进行并发的读数据。写锁会阻塞其他的读锁和写锁,在写数据时,阻塞所有读写操作,目的是尽最大的可能保证数据一致性。

    2、简述原理

    简述一下分布式读写锁实现原理:分为两种情况,第一种是先加了读锁,那么后面再来的读锁,都可以获得锁,不影响所有的读操作,但当出现写锁想获得锁时,就必须等读锁释放后,才能加上写锁,此时便会阻塞所有读写操作。第二种是先加了写锁,那么会阻塞所有的读写操作,直到写锁释放锁,才能被其他读锁或写锁获得锁继续向下执行。

    3、代码参考

    # read_write_lock.py
    import time
    import threading
    import redis
    import os, sys
    
    class ReadWriteLock(object):
        def __init__(self, cache_key, cache_type, time_out=20):
            self.redis_con = self.__get_redis_con()
            self.cache_key = cache_key
            self.cache_type = cache_type
            self.time_out = time_out
    
        def __get_redis_con(self):
            pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
            redis_con = redis.Redis(connection_pool=pool)
            return redis_con
    
        def get_lock(self, val):
            val = val + ':' + self.cache_type
            while True:
                res = self.redis_con.set(self.cache_key, val, nx=True, ex=self.time_out)
                if res:
                    # 表示获得锁成功,跳出循环
                    break
                else:
                    # 此时说明已经存在数据
                    # 表示等待锁的过程,但是有一种情况是:如果检测到锁为读锁,来的操作也是读操作,那么不阻塞
                    if self.cache_type == 'read':
                        check_type = str(self.redis_con.get(self.cache_key).decode()).split(':')[1]
                        if check_type == 'read':
                            break
                time.sleep(0.1)
    
        def del_lock(self, val):
            val = val + ':' + self.cache_type
            old_val = self.redis_con.get(self.cache_key)
            if old_val == val.encode():
                self.redis_con.delete(self.cache_key)
    
    
    SUMS = 0
    
    def test_lock(name, num, val):
        try:
            if num % 2 == 0:
                lock = ReadWriteLock('new_key', 'write')
            else:
                lock = ReadWriteLock('new_key', 'read')
            print('%s 开始工作' % name)
            print('%s 准备获取锁并加锁' % name)
            lock.get_lock(val)
            print('%s 得到锁,继续工作' % name)
            global SUMS
            if num % 2 == 0:
                SUMS += 15
                print('+++++++++++++++++++写操作++++++++++++++++')
            else:
                print('**********************读操作******************')
            time.sleep(2)
            print(SUMS)
        except Exception as e:
            print('发生异常:%s' % str(e))
        finally:
            print('%s 操作完成,准备释放锁'%name)
            lock.del_lock(val)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.time()
        tasks = []
        for num in range(1,4):
            t = threading.Thread(target=test_lock, args=('任务%d'%num, num, 'lock%d'%num))
            tasks.append(t)
            t.start()
        [item.join() for item in tasks]
        print('总耗时:', time.time() - start_time)
    

    4、运行测试

    python read_write_lock.py
    

    结果:

    任务1 开始工作
    任务1 准备获取锁并加锁
    任务2 开始工作
    任务2 准备获取锁并加锁
    任务3 开始工作
    任务3 准备获取锁并加锁
    任务2 得到锁,继续工作
    +++++++++++++++++++写操作++++++++++++++++
    15
    任务2 操作完成,准备释放锁
    任务3 得到锁,继续工作
    **********************读操作******************
    任务1 得到锁,继续工作
    **********************读操作******************
    15
    任务3 操作完成,准备释放锁
    15
    任务1 操作完成,准备释放锁
    总耗时: 4.038355827331543
    
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  • Python可以说是目前最火的语言之一了,人工智能的兴起让Python一夜之间变得家喻户晓,Python号称目前最最简单易学的语言,现在有不少高校开始将Python作为...1、语言类型Python是一种基于解释器的语言,解释器会逐行...

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    Python可以说是目前最火的语言之一了,人工智能的兴起让Python一夜之间变得家喻户晓,Python号称目前最最简单易学的语言,现在有不少高校开始将Python作为大一新生的入门语言。本萌新也刚开始接触Python,发现Python与其他语言确实有很大的区别。Python是由C语言实现的,因此想把Python与C语言做一个简单的比较。

    1、语言类型

    Python是一种基于解释器的语言,解释器会逐行读取代码;首先将Python编译为字节码,然后由大型C程序解释。

    C是一种编译语言,完整的源代码将直接编译为机器代码,由CPU直接执行。

    2、内存管理

    Python使用自动垃圾收集器进行内存管理。

    在C语言中,程序员必须自己进行内存管理。

    3、应用

    Python是一种通用编程语言,一个多范式。它主要支持面向对象编程,程序编程,函数编程。

    C是结构化编程语言。允许使用函数,选择(if / else等),迭代(循环)。它主要用于硬件相关的应用程序。

    4、速度

    Python编程语言因为历史原因,有一个GIL锁,导致其对多线程支持不够好,运行速度较慢;而C语言很快,C语言是比较底层的语言,运行效率上要优于Python。

    5、复杂度不一样

    在Python中,不需要声明变量类型。而在C中,必须声明变量类型。

    Python程序更易于学习,编写和阅读。而C程序语法比Python更难。

    Python中的测试和调试更容易;而在C中测试和调试更难。

    知识点扩展

    大的区别。Python是由C语言实现的,因此想把Python与C语言做一个简单的比较。

    一、C语言是编译型语言,经过编译后,生成机器码,然后再运行,执行速度快,不能跨平台,一般用于操作系统,驱动等底层开发。

    Python是编译型还是解释型这个界限并不明显,但大致上可以理解为解释型语言,执行速度慢,由于Python虚拟机,Python是可以跨平台的,Python高度集成适合于软件的快速开发。

    二、

    1567564977301036.png

    C语言中需要事先定义变量类型,以int类型为例,当定义一个int型变量后,就会在内存中开辟4个字节,再来进行初始化,由于长度是指定的,在运算过程中需要考虑,溢出,精度等问题。

    Python中的数据类型:

    1.Number:数字

    ·Int

    ·Float

    ·Bool

    ·Complex

    2.String:字符串

    3.List:列表

    4.Tupel:元组

    5.Sets:集合

    6.Dictionary:字典

    Python不需要事先定义变量类型,以a=3为例,在内存中存放一个整数3,然后再用变量a指向3,变量a是没有类型的,我们所说的类型是指变量所指的内存中对象的类型。

    从数据类型上就可以看出Python的友好性,基本数据类型变少了,没有烦人的指针,不需要考虑数据溢出和精度的问题,当在程序中需要使用某个变量时,就能够直接使用,而不需要在程序开头定义变量。除此之外,Python还提供了str,list,dict这些强大的数据类型,让程序开发变的更为简单。

    三、Python还提供了一个交互界面,输入python进入交互界面,输入exit()退出交互界面,类似于Linux终端,输入一行命令,执行一行,为学习Python提供了很大的便利。

    四、在运算符和优先级上面,两者并没有大的区别,但在python中没有自加和自减运算符,在逻辑运算符上Python也区别于C语言,Python中是and,or,not ,而C语言中则是&&,||,!

    五、Python中通过缩进来表示语句体,C语言通过{}来表示语句体,并且在Python中每一条语句结尾后没有分号,判断语句if else,这两者没有区别,循环语句while也没有,只是for循环,Python通过for in来表示。

    六、Python有很多内置函数(build in function),不需要写头文件,Python还有很多强大的模块,需要时导入便可。C语言在这一点上远不及Python,大多时候都需要自己手动实现。

    七、C语言中的函数,有着严格的顺序限制,如果要调用函数,该函数需要在本次调用之前就需要被实现,或者在程序开头事先声明,而Python中则没有这个限制,Python中还有高阶函数这一概念,即函数名也可当作函数参数,函数名也是一种变量,指向内存中的某个函数,这种写法可以大大减少代码长度。

    python中还提供了可变参数和关键字参数,这样使得函数的功能大大提高,原来需要写多个函数,现在只需要一个函数就可以实现这些功能。

    八、C语言是面向过程的语言,很多时候都需要自己手动实现函数来完成某一功能。Python中引入了类和对象,是面向对象编程的语言,面向对象使得代码的可重用性大大提高,数据的封装性也更好。面向对象与面向过程的具体比较就不多说了,但有两句非常重要的话:类是抽象的,而对象是具体的。

    九、python中既有函数也有方法,常常让人疑惑,我个人觉得也没有必要区分的非常清楚,但是两者还是有较大的区别:函数是自由的,而方法是受限的。在编程的时候需要分清楚调用的是方法还是函数。

    总结:Python可以说是非常“简单”的语言,高度集成,代码量少,简单是相对其他语言而言。但编程从来都不是一个简单活,需要我们不断学习,掌握底层实现原理,才是正道。

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  • Python 基于SVM和KNN算法的红酒分类

    千次阅读 2021-01-22 17:00:54
    文章目录Python 机器学习之红酒分类问题前言一、问题和目标是什么1.原题2.题目分析二、算法简介三、代码实现1.算法流程框架2.第三方库调用3.源代码总结参考网站 前言 又是一门考试后的大作业,没错就是数据挖掘,...

    Python 机器学习之红酒分类问题


    前言

    又是一门考试后的大作业,没错就是数据挖掘,老师提供了红酒分类问题和乳腺癌诊断问题两个问题供大家选择,都是非常经典的机器学习案例。同时老师也提议大家选择难度较大的红酒分类问题,然而我当时写的时候一眼相中的就是红酒分类问题,因为数学建模竞赛里最喜欢出这类题目了。
    话不多说,开始分享!

    一、问题和目标是什么

    1.原题

    红酒分类问题
    某研究获取了若干红酒的类别数据,存放于wine数据.txt 中。
    每个样本的第一个属性是类别(1或2或3),其余按顺序均有如下13个属性,此处略……就是样本属性。
    请自行从数据集中选出100个样本作为训练样本,其余样本作为测试样本。
    并选择两种分类器进行分类(选择范围包括但不限于决策树、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络网络、支持向量机)。要求

    1. 对两种分类器都尝试A. 对数据进行降维后再分类 以及 B.直接分类 两种方式。
    2. 比较四种组合(分类器1降维后分类、分类器1直接分类、分类器2降维后分类、分类器2直接分类)在测试样本上的准确率。
    3. 实验报告中说明训练样本和测试样本如何选择
    4. 为了使得数据适应所选择的分类器,要进行适当的数据预处理

    2.题目分析

    显然这是一个三分类问题,可以使用支持向量机、神经网络等分类算法,不过要注意的是这里提供的数据都是数值型不带标签的,不宜使用贝叶斯,决策树等算法。
    针对题目要求作出如下分析:

    1. 降维要降到几维呢,一般来说都是2、3维,为了方便画图呈现效果就选择2维;
    2. 对于数据的预处理操作,是否进行标准化处理视分类器特性而定;
    3. 对于数据的划分,100个样本训练集中要覆盖到每一类的样本,这里我采用的是平均划分。读者也可以按照特定区域内的随机划分,不过这样实现起来也相应会复杂一些。
      导入数据集可知,前59个样本全是第1类,中间71个样本为第2类,最后48个样本是第3类,故按照100:178比例划分为训练数据集,第1类数据量为33,第2类为40,第3类为27,剩余为测试数据集。

    二、算法简介

    选取的SVM模型和KNN模型代表着两个极端,在机器学习中SVM支持向量机以算法模型健壮性著称,核心算法强大,而KNN则是公认最简单的机器学习算法,算法原理简单。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,其中的核函数、最大间隔分类超平面技术让SVM格外强大。
    而KNN算法原理简单,概括讲就是当预测一个新的值x的时候,根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别,这一点在研读python相关模块的源代码后也可以看出,KNN在模型构建的时候几乎没有做任何事情,因为KNN是一种非参的,惰性的算法模型。
    着重说KNN,引用百度百科介绍:

    核心思想
    KNN算法的核心思想是,如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合 [3] 。
    算法流程
    总体来说,KNN分类算法包括以下4个步骤:
    ①准备数据,对数据进行预处理 。
    ②计算测试样本点(也就是待分类点)到其他每个样本点的距离 。
    ③对每个距离进行排序,然后选择出距离最小的K个点 。
    ④对K个点所属的类别进行比较,根据少数服从多数的原则,将测试样本点归入在K个点中占比最高的那一类
    优点
    KNN方法思路简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练 。
    缺点
    该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数 。
    该方法的另一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点

    三、代码实现

    1.算法流程框架

    在这里插入图片描述

    2.第三方库调用

    import numpy as np
    from sklearn import svm
    from sklearn.datasets import load_wine
    from sklearn.decomposition import PCA
    from matplotlib import pyplot as plt
    from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    

    第三方库简介:
    1.svm中的SVC实现多分类器;
    2.load_wine导入数据集,没想到吧,其实老师所给数据集和这个库里面的数据是相同的,只不过老师自己改了一下标签编号,将0-2的标签序号改成了1-3而已;
    3.PCA实现降维;
    4.matplotlib.pyplot绘制散点图;
    5.accuracy_score输出预测结果准确率,classification_report生成分类报告(包含F值、召回率等);
    6.StandardScaler标准化数据
    7.KNeighborsClassifier实现K近邻算法

    3.源代码

    def pca_show(pca_data, target):  # 绘制PCA降维后图像
        color = ['r', 'g', 'b']  # 图像点颜色
        marker = ['s', 'x', 'o']  # 图像点样式
        for lb, c, m in zip(np.unique(target), color, marker):  # 绘制数据点
            plt.scatter(pca_data[target == lb, 0],
                        pca_data[target == lb, 1],
                        c=c, label=lb, marker=m)
        plt.title('Result')
        plt.xlabel('PC1')
        plt.ylabel('PC2')
        plt.legend(loc='upper right')
        plt.show()
    
    
    def data_split(data, target):
        """
        数据集前59个样本全是第1类,中间71个样本为第2类,最后48个样本是第3类
        分布区间为 0:58 , 59:129, 130:177 左右都是闭区间
        按照100:178比例划分数据集,第1类数据量为59*100/178 = 33,同理第2类为40,第3类为27
        故训练集区间为 0:33,59:99,130:157  左闭右开
        测试集区间为 33:59,99:130,157:177  左闭右开
        """
    
        def cell_concatenate(data_tuple):  # data_tuple内的数据连接
            return np.concatenate(data_tuple, axis=0)
    
        # 数据分解
        train_data = cell_concatenate((data[0:33, :], data[59:99, :], data[130:157, :]))  # 训练集
        train_target = cell_concatenate((target[0:33], target[59:99], target[130:157]))  # 样本类别
        test_data = cell_concatenate((data[33:59, :], data[99:130, :], data[157:, :]))  # 测试集
        test_target = cell_concatenate((target[33:59], target[99:130], target[157:]))  # 样本类别
        # print(train_data.shape)
        # print(test_data.shape)
        return train_data, train_target, test_data, test_target
    
    
    def svm_classifier(train_X, train_Y, test_X, test_Y, title):
        print("SVM分类器", title)
        svm_clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000.)
        svm_clf.fit(train_X, train_Y) # 训练数据集
        predict_Y = svm_clf.predict(test_X) # 预测
        print("训练准确率为{:.3f}%".format(accuracy_score(test_Y, predict_Y) * 100))
        print(classification_report(test_Y, predict_Y))
    
    
    def knn_classifier(train_X, train_Y, test_X, test_Y, title):
        print("KNN分类器", title)
        knn = KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=10, metric='minkowski',
                                   metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=2, p=2,
                                   weights='uniform')
        knn.fit(train_X, train_Y) # 加载数据集
        predict_Y = knn.predict(test_X)
        print("训练准确率为{:.3f}%".format(accuracy_score(test_Y, predict_Y) * 100))
        print(classification_report(test_Y, predict_Y))
        # if "PCA" in title:
        #     pca_show(test_X,predict_Y)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        wine_dataset = load_wine()  # 导入红酒数据集,数据为字典形式,数据集在data键中,标签在target键中
        print("初始化完成")
        sc = StandardScaler()  # 数据标准化处理
        wine_data_std = sc.fit_transform(wine_dataset['data'])
        pca = PCA(n_components=2)  # PCA降维降至2维
        pca.fit(wine_data_std)  # PCA训练
        wine_data_pca = pca.fit_transform(wine_data_std)
        pca_show(wine_data_pca, wine_dataset['target']) # 展示数据图像
    
        # 原始数据划分后的训练、测试数据集
        train_X, train_Y, test_X, test_Y = data_split(wine_dataset['data'], wine_dataset['target'])
        # 标准化后的训练、测试数据集
        train_X_std, train_Y_std, test_X_std, test_Y_std = data_split(wine_data_std, wine_dataset['target'])
        # 降维后的训练、测试数据集
        pca_train_X, pca_train_Y, pca_test_X, pca_test_Y = data_split(wine_data_pca, wine_dataset['target'])
    
        svm_classifier(train_X, train_Y, test_X, test_Y, title="原始数据")
        svm_classifier(train_X_std, train_Y_std, test_X_std, test_Y_std, title="标准化后数据")
        svm_classifier(pca_train_X, pca_train_Y, pca_test_X, pca_test_Y, title="PCA降维后数据")
        knn_classifier(train_X, train_Y, test_X, test_Y, title="原始数据")
        knn_classifier(train_X_std, train_Y_std, test_X_std, test_Y_std, title="标准化后数据")
        knn_classifier(pca_train_X, pca_train_Y, pca_test_X, pca_test_Y, title="PCA降维后数据")
    
    

    总结

    总体来讲,此案例难度不大,只要掌握了基本的算法原理,能够正确调用第三方库实现相应算法即可,API的学习务必参考官方文档或者是第三方库的项目源代码。主要麻烦在于数据处理和结果对比分析,这就需要读者独立完成,我只提供了大部分可使用的函数和方法框架,细节还需大家自己完善。
    欢迎和我讨论交流,错误之处望批评和指正。看到这里的就顺便点个赞吧,这对我很重要!

    参考网站

    基于SVM分类器的红酒数据分析
    KNN红酒数据集分类—机器学习
    主成分分析PCA数据降维原理及python应用(葡萄酒案例分析)

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  • C语言作为Linux的基础语言是初学者的首选,因为CS世界是以Linux等UNIX家族系统为主的世界,它们的编译环境基本都默认gcc,很多系统都是基于C或者C类语言出来的(Linux用的C,mac用的OC,都是C家族语言)C语言不...

    C语言作为Linux的基础语言是初学者的首选,因为CS世界是以Linux等UNIX家族系统为主的世界,它们的编译环境基本都默认gcc,很多系统都是基于C或者C类语言写出来的(Linux用的C,mac用的OC,都是C家族语言)

    C语言不需要复杂的环境安装,就能轻松入门。

    Python反过来只是一个普通的跨平台脚本语言,虽然容易学习,但至少要有IDE环境,并且对系统要有一定的了解,所以并不适合没有任何CS基础的人作为基础语言!

    分享之前我还是要推荐下我自己建的C/C++开发学习群:【二四八,八九四,四三零】,都是学C/C++开发的,如果你正在学习C/C++ ,小编欢迎你加入,今天分享的这个案例已经上传到群文件,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有C/C++软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的C/C++零基础资料和C/C++进阶教程,欢迎进加入前面我写过一篇文章谈了自己的C/C++学习经验(我学C/C++的经验),里面谈到"技巧宛如一颗一颗珍珠",后台有好几个小伙伴留言,能不能分享一些技巧. 其实我的企鹅号里面多多少少分享过一些,今天我分享一些自己私藏的非常不错的技巧和代码给大家,希望对大家有用!

    C/C++游戏编程比较系统的学习路线

    c语言入门 程序设计-算法-运算符-顺序 分支 循环结构。C语言精通 数组-函数字串符

    -指针-构造类型-预处理-存储管理-文件操作-数据结构。c++入门 面对对象编程-类和对象-运算符重载

    -派生于继承,异常处理技术-C++语言 11标准-数据结构-(双向链表-双向队列-树-图)。c++精通

    stl标准模板库(容器-迭代器-算法)正则表达式-boost标准模板库-socket网络编程-大型企业项目实战:

    -员工信息管理系统-推箱子-俄罗斯方块-服务器-播放器-人工智能。windows高级工程师:win32/mfc

    -windows高级编程-QT框架编程-大型企业级项目实战项目(人脸识别-车牌识别-局域网远程监控-等项目)

    linux系统应用程序开发-linux内核构架研究-linux顶级网络服务器开发及搭建。大型企业项目实战

    (linux内核高级虚拟内存驱动设计-linux网络间谍系统软件-linux内核网络数据劫持-linux网络阅读系统开发

    等等)上述学习6个月时间左右,如果一天高效率用6个小时学习,加油奋吧,骚年们!

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  • -)HoHo),前端后台都懂点是必须的,但是Python很菜,Scrapy更菜,没错,这就是FullStackDeveloper的特点,什么都懂点,什么都不精,我们的特点就是上手快,忘得也很快,不过配合强大的搜索引擎,些小东西出来是...
  • 基于python手写深度学习网络系列(6) 误差反向传播实现手写数字识别网络 通过计算图进行了解: 计算图就是将计算过程用图形表示出来,图形指的是数据结构图,通过多个节点和边表示。 从左向右传播是正向传播,...
  • 什么要用C语言写Python模块,是Python不够香么?还是觉得头发还茂盛?都不是。因为C语言模块有几个显而易见的好处:可以使用Python调用C标准库、系统调用等;假设已经有了一堆C代码实现的功能,可以不用重写,岂不...
  • 这篇文的目的在于记录一下看到并实践了的一些内容:今天分享的是基于SODA大赛公开数据集当中,一卡通数据集的简单清洗,数据的获取可以直接去SODA官网溜一圈看一下,数据内容如下: 根据数据说明:0代表一卡通...
  • 功夫不负有心人,找到了基于TensorFlow2.0的中文手写字识别模型,其采用CASIA-HWDB数据集,设计了神经网络达到了相当不错的识别率。 项目地址如下: https://github.com/jjcheer/ocrcn_tf2 按照操作流程,下载数据,...
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  • 就是执行一些需要以守护进程方式执行的程序,比如一个后台任务,我最常用的是用来启动和管理基于 Tornado 写的 Web 程序。 除此之外,Supervisor 还能很友好的管理程序在命令行上输出的日志,可以将日志重定向到...
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  • CPython当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。...IPythonIPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也...
  • 其他答案:去最近的证券公司问一问即可,他们肯定会推荐自己有多好的按键精灵炒股:按键精灵硬件模拟原理是什么?用python如何实现?你这涉及驱动级模拟技术,按键精灵是自己做驱动解决的。高级的“系统级”,也就是...
  • python3 和 python2 是不兼容的,而且差异比较大,python3是不向下兼容的,但是绝大多数组件和扩展都是基于python2的。目前实际应用中大部分暂不考虑 Python3,有的时候注意兼容 2/3 的代码。用 Pyt...
  • 1、对《软件工程》这门课的初步理解,以及希望学完这门课后,学会什么和能够做什么? 其实,刚开始接触这门学科时,我对这门学科并不了解,想着也是一门教会我们怎么实现程序、要经常代码的学科。所以希望是能够...
  • 什么写这个程序,为什么不给这个程序配备gui?原因很简单,因为我是一个命令行控,Linux习惯了不习惯了鼠标,总觉得点着不如敲命令快,各位在看这篇文章就说明和本人有相同的爱好.这个用python写的翻译工具是通过google...
  • 基于Python的Redis开发

    千次阅读 2018-12-17 15:51:32
    什么是NoSQL? NoSQL = not only sql 非关系型数据库的泛称 用于超大规模的数据存储 存储数据不需要固定模式 可以快速横向扩展 为什么要用NoSQL? 高并发读写,海量数据下,读取性能优异 高容量存储和高效...
  • 这是个人对selenium.webdriver写的一些常用操作的二次封装,也就相当于重写了,不再使用自带的框架,用自己写的框架完成。这样的话使代码更简洁,用自己的思想完成代码的编写。 首先在根目录下创建子目录名为...
  • 基于python的while循环

    2018-01-22 20:32:22
    # 为什么要用循环? 循环可以使需要重复执行的代码只一遍即可 a = 10 # 只要条件成立,就去执行条件后的代码块内容,条件不成立,直接跳过 while a == 10: # 第一种结束while循环的方式,更改循环的条件,让条件...
  • PyQt5是基于Digia公司强大的图形程式框架Qt5的python接口,由一组python模块构成。PyQt5本身拥有超过620个类和6000函数及方法。在可以运行于多个平台。PyQt5拥有双重协议,自由开发者可以选择免费的GPL版本,仅当你...
  • 基于python的基本函数

    2018-01-23 12:23:24
    # 什么是函数? 函数就是将一段代码在一起,如果需要使用,直接调用即可 # 就是封装一段功能代码的代码块,这段代码可以被多次使用 # def define:定义 # 函数名称命名规范: 单词全部小写,多个单词之间用_连接,...

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