"""问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱的问题"""'''进程同步'''#多进程抢占输出资源importosimporttimeimportrandomfrommultiprocessingimportProcessdefwork(n):print(f'{n}:{os.getpid()}isrunning')#time.sleep(random.random())time.sleep(2)print(f"{n}:{os.g
系统 2019-09-27 17:56:01 2378
一、关联规则关联规则，顾名思义，就是寻找事物之间的关联关系。比如《啤酒与尿布》中，在某个特定时间段，会出现啤酒与尿布同时出现在购物篮中的现象，且出现频率非常高。调研发现这是一群爱喝啤酒的奶爸群体。如果可以通过类似的方式挖掘更多特定的群体需求，就可以进行交叉销售或捆绑销售来提升销售额和利润。Apriori算法就是经典的寻找物品的关联算法。二、Apriori算法原理1、基础概念项集：包含0个或者多个项的集合称为项集频繁项集：那些经常一起出现的物品集合2、关联规
系统 2019-09-27 17:55:14 2378
Python面向对象编程——组合与重用性组合与重用性软件重用的重要方式除了继承之外还有另外一种方式，即组合。组合指的是，在一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，称为类的组合。>>>classEquip:#武器装备类...deffire(self):...print('releaseFireskill')...>>>classRiven:#英雄Riven的类,一个英雄需要有装备,因而需要组合Equip类...camp='Noxus'...def__init
系统 2019-09-27 17:53:46 2378
要理解深度学习，需要熟悉很多简单的数学概念：张量，张量运算，微分，梯度下降等。首先给出一个神经网络的示例，引出张量和梯度下降的概念。该示例神经网络的问题是，将手写数据的灰度图像划分到10个类别中，使用MNIST数据集。fromkeras.datasetsimportmnistfromkerasimportmodelsfromkerasimportlayersfromkeras.utilsimportto_categorical#train_images,t
系统 2019-09-27 17:53:39 2378
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第5章使用表格形式的数值数据第22单元转置和重排Reshape(d0,d1…)可以改变现有数组的形状，其参数定义了新的维度属性T的值就是数组的转置视图：array.TTranspose()根据多维数组的参数来排列多维数组的部分或所有轴第23单元索引和切片数组能实现布尔索引：可以使用布尔值数组作为索引，其结果是原始数组中布尔索引为True的项构成的数组。通常，布尔数组是广播的结果。布尔索引既可以在
系统 2019-09-27 17:53:09 2378
前几天遇到一个问题,需要把网页中的一部分内容挑出来,于是找到了urllib和HTMLParser两个库.urllib可以将网页爬下来,然后交由HTMLParser解析,初次使用这个库,在查官方文档时也遇到了一些问题,在这里写下来与大家分享.一个例子复制代码代码如下:fromHTMLParserimportHTMLParserclassMyHTMLParser(HTMLParser):defhandle_starttag(self,tag,attrs):pr
系统 2019-09-27 17:52:26 2378
因为比赛原因，需要上传docker镜像文件，没办法，又自学了一把docker，研究了一天，总算大概知道是怎么一回事了，其实说得明白点就是通过写一个Dockerfile把你的程序里需要用到的所有依赖项封装起来，此外再把你的程序也一并封装进去，就这些东西构成一个image镜像文件，然后把这个镜像文件push到云端，其他人就可以用了，就这么一回事，难点在于怎么写这个Dockerfile，这个挺废时间的，因为被指定使用CentOS构建环境，其实如果不是为了比赛，可
系统 2019-09-27 17:51:15 2378
createtime:2019年7月6日#!usr/bin/python#coding=utf-8importcv2importnumpy#从摄像头采集图像#参数是0,表示打开笔记本的内置摄像头,参数是视频文件路径则打开视频cap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:#getaframe#capture.read()按帧读取视频#ret,frame是capture.read()方法的返回值#其中ret是布尔值，如果读取帧正确，返回Tr
系统 2019-09-27 17:50:03 2378
首先感谢这位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相关作业：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273本来想要进deeplearning.ai的官网看作业的，因为我是在网易云上面看的课所以没有作业，然而GFW把我关了，我现在用的新机器代理还没设置好。照例来一句GTMDGFW！然后本来想把jupyternotebook直接上传到博客，但是转换成html不支持，转成m
系统 2019-09-27 17:47:54 2378
本文实例为大家分享了python实现图片中文字分割的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、原始图片（包含数字）：结果图：2、原始图片（包含文字）：结果图：3、代码如下：importcv2importnumpyasnppath='test.jpg'root='output\\'#图像resizedsize=36img=cv2.imread(path)data=np.array(img)height=data.shape[0]width=data.shape[
系统 2019-09-27 17:47:28 2378
本文针对Python3中基本数据类型进行实例介绍，这些对于Python初学者而言是必须掌握的知识，具体内容如下：首先，Python中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。在Python中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的“类型”是变量所指的内存中对象的类型。Python3中有六个标准的数据类型：Numbers（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Sets（集合）Dictionaries（字
系统 2019-09-27 17:46:52 2378
用法本脚本用于批量扫描端口1.在同目录下创建输入文件,属性inputFile为输入文件名2.属性th为线程数3.属性port为探测的目标端口4.属性arg为默认的命令不推荐扫描全端口,速度非常慢.脚本中有常见端口,可直接使用默认命令下端口对应服务可能存在不准确的情况,可加-sV对版本进行详细探测,或对本脚本的输出使用此脚本进行专门的探测代码#依赖python-nmap,openpyxl包importnmapimportopenpyxlimportIPyfr
系统 2019-09-27 17:57:13 2377
前言在数据相关的测试中，我们经常会需要去构造数据，随机生成数据。大部分人的写法会是用random随机生成：比如我们要生成随机的姓名，我们要构造下面的一段代码：defrandom_first_name():name=['赵','钱','孙','李','周','吴','郑','王','冯','陈','褚','卫','蒋','沈','韩','杨','朱','秦','尤','许','何','吕','施']returnrandom.choice(name)defra
系统 2019-09-27 17:56:23 2377
不管是用import还是用frommmmmimport*的方式导入模块，当程序运行之后，回头在看那个存储着mmmm.py文件的目录中（关于mmmm.py文件可以看上一讲），多了一个文件:qw@qw-Latitude-E4300:~/Documents/ITArticles/BasicPython/codes$lsmmm*mmmm.pymmmm.pyc在这个目录下面，除了原来的那个mmmm.py之外，又多了一个mmmm.pyc文件，这个文件不是我写的，是哪里
系统 2019-09-27 17:55:00 2377
参考文章：【Tensorflow2.0】Tensorflow2.0的安装教程tensorflow2.0安装以及教程最全Tensorflow2.0入门教程持续更新TensorFlow2.0教程-安装TensorFlow2.0以下是本电脑安装tensorflow2.0的过程。安装anaconda3.6或者其他版本创建一个环境，用来安装tensorflow2.0以及相关的pythonpackages.condacreate-ntensorflow2.0pytho
系统 2019-09-27 17:53:32 2377
