编程技术

讲讲如何写论文和发论文

有几个同学发站内信问我如何在本科和硕士期间写论文、发论文,我觉得还是开个楼大家一起讨论讨论吧。【正文】在开始打算写论文之前,你首先需要确定自己的研究内容,也就是你打算写点啥,比如是做物理层还是做上层。我主要做的上层,就是MAC层的无线资源管理。更高层的路由什么的我也看过,但是没写过paper。确定了研究内容之后,如果你对所研究的内容不是太了解(例如你是个初学者或者是转专业学生,就像我当年一样)你需要首先给自己扫扫盲,可以找几本基础的书先看看。例如我做MAC

系统 2019-08-29 22:04:47 2315

编程技术

免费图标下载:100个手绘的PSD图标

日期:2012-5-3来源:GBin1.com今天我们分享来自于FreshyIcons的100个免费的超棒像素图标,主要包含了相关文件和文件夹内容。这些图标都提供单独的PSD文件,大家可以自由的修改图标样式和大小以满足自己的应用场景,希望大家喜欢!本地下载来源:免费图标下载:100个手绘的PSD图标免费图标下载:100个手绘的PSD图标

系统 2019-08-12 09:29:30 2315

编程技术

偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)

本文地址为:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型。所谓泛化能力,是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能。这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念:欠拟合和过拟合。如果一个模型在训练数据上表现非常好,但是在新数据集上性能很差,就是过拟合,反之,如果在训练数据集和新数据集上表现都很差,就是欠拟合,如下图所示其中蓝

系统 2019-08-12 01:32:41 2315

Python

python中几种自动微分库解析

前言简单介绍下python的几个自动求导工具,tangent、autograd、sympy;在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分,微分主要有这么四种:手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法,这里分别简单走马观花(helloworld式)的介绍下下面几种微分框架;sympy强大的科学计算库,使用的是符号微分,通过生成符号表达式进行求导;求得的导数不一定为最简的,当函数较为复杂时所生成的表达式树异常复杂;autograd自动微分先将符号微分用

系统 2019-09-27 17:57:01 2314

Python

python面试题

python面试题【持续更新】1.如何判断一个python对象的类型?printtype(2017)printtype('junxi')2.python里面如何生存随机数?importrandomnum=random.random()int_num=random.randint(1,10)print'随机选取一个0-1之间的数',numprint'随机选取一个1-10之间的整数',int_num3.写出IP的python正则表达式importreimpor

系统 2019-09-27 17:56:21 2314

Python

python多进程详解

目录python多进程序.multiprocessing一、Processprocess介绍例1.1:创建函数并将其作为单个进程例1.2:创建函数并将其作为多个进程例1.3:将进程定义为类例1.4:daemon程序对比结果二、Lock三、Semaphore四、Event五、Queue六、Pipe七、Pool例7.1:使用进程池(非阻塞)例7.2:使用进程池(阻塞)例7.3:使用进程池,并关注结果例7.4:使用多个进程池python多进程序.multipro

系统 2019-09-27 17:54:15 2314

Python

Python 看门狗功能实现

前言:用python实时实现监控一个文件夹功能,将监控到的Excel(笔者目前用于解析excel文件)解析写到mysql中,起功能和sparkStreaming中的textFileStream功能,个人感觉python代码更好看。毕竟java代码看起来比较繁琐,scala代码简洁,可是它也是借鉴python发展而来啊。python实现看门狗功能代码:#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importtimefromwatc

系统 2019-09-27 17:52:09 2314

Python

Python的异常处理机制和常见异常类型

异常1.定义:运行时检测到的错误。2.现象:当异常发生时,程序不会再向下执行,而转到函数的调用语句。3.常见异常类型:–名称异常(NameError):变量未定义。–类型异常(TypeError):不同类型数据进行运算。–索引异常(IndexError):超出索引范围。–属性异常(AttributeError):对象没有对应名称的属性。–键异常(KeyError):没有对应名称的键。–为实现异常(NotImplementedError):尚未实现的方法。–

系统 2019-09-27 17:50:45 2314

Python

Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例

本文实例讲述了Pythonscipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考,具体如下:二维图像卷积运算一代码importnumpyasnpfromscipyimportsignal,miscimportmatplotlib.pyplotaspltimage=misc.ascent()#二维图像数组,lena图像w=np.zeros((50,50))#全0二维数组,卷积核w[0][0]=1.0#修改参数,调整滤波器w[49][25]=1.

系统 2019-09-27 17:50:25 2314

Python

python中同步、多线程、异步IO、多线程对IO密集型的影响

目录1、常见并发类型2、同步版本3、多线程4、异步IO5、多进程6、总结1、常见并发类型I/O密集型:蓝色框表示程序执行工作的时间,红色框表示等待I/O操作完成的时间。此图没有按比例显示,因为internet上的请求可能比CPU指令要多花费几个数量级的时间,所以你的程序可能会花费大部分时间进行等待。CPU密集型:IO密集型程序将时间花在cpu计算上。常见并发类型以及区别:2、同步版本我们将使用requests访问100个网页,使用同步的方式,request

系统 2019-09-27 17:50:10 2314

Python

Python程序中的进程操作-进程间数据共享

目录一、进程之间的数据共享1.1Manager模块介绍1.2Manager例子一、进程之间的数据共享展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中。但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。1.1Manage

系统 2019-09-27 17:49:06 2314

Python

Python中输出ASCII大文字、艺术字、字符字小技巧

复制代码代码如下:displaytextinlargeASCIIartfonts显示大ASCII艺术字体这种东西在源码声明或者软件初始化控制台打印时候很有用。例如下图:这是查看HTML源码中截图而来,看到这种字体的网站名称,很cool,下面就介绍一下Python中如何输出这种字符字。复制代码代码如下:$sudoapt-getinstallfiglet$figletorangleliu__________________||___|(_)__/_\|'__/

系统 2019-09-27 17:48:33 2314

Python

成功解决Python中出现的TypeError: object of type

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/79039704本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/79039704成功解决Python中出现的TypeError:objectoftype‘zip’hasnolen()不罗嗦,直接解决问题!目录解决问题解决思路解决方法解决问题TypeError:objectoftype‘z

系统 2019-09-27 17:47:50 2314

Python

【面试】python常见问题

python2和python3的区别fun(*args,**kwargs)中的*args,**kwargs什么意思?谈下python的GIL列出5个python标准库一句话解释什么样的语言能够使用装饰器python的内建数据类型有哪些简述__init____new__和__init的区别简述with方法打开处理文件列出python中可变数据类型和不可变数据类型装饰器python为什么不需要编译,你是怎么理解python解释器的你写代码的时候会考虑对代码进行

系统 2019-09-27 17:47:35 2314

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《Fluent Python》---一个关于memoryview例子的理解过程

近日,在阅读《FluentPython》的第2.9.2节时,有一个关于内存视图的例子,当时看的一知半解,后来查了一些资料,现在总结一下,以备后续查询;示例复述添加了一些额外的代码,便于更好理解memoryview>>>importarray>>>numbers=array.array('h',[-2,-1,0,1,2])>>>memv=memoryview(numbers)>>>len(memv)5>>>memv[0]-2>>>memv_oct=memv.

系统 2019-09-27 17:47:26 2314