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系统 2019-08-29 22:38:41 1950
老张：我感觉，我这戴上套子好丑啊。你那也挺丑的吧？老王：我也是这个感觉，套子好丑啊。我靠！还是老程那个好看。老张：老程你没戴套子吧？老程：我戴套子了，好吧！老张：？？老吴：你说老程没戴套子。老王：哦......老张：:-/PS:其实讨论的主题是魅族系列MP3的硅胶套美观问题。To套orNotto套?Thisisaquestion.
系统 2019-08-29 22:17:14 1950
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1949
今天早上早些时候,在我的PlanetPython源中,我读到了一篇有趣的文章"开发CARDIAC:纸板计算机(Developingupwards:CARDIAC:TheCardboardComputer)",它是关于名为Cardiac的纸板计算机的.我的一些追随者和读者应该知道,我有一个名为简单CPU(simple-cpu)的项目,过去的数月我一直工作于此,并且已经发布了源代码.我真的应该给这个项目提供一个合适的许可证,这样,其他人可能更感兴趣,并在他们自
系统 2019-09-27 17:49:22 1949
一、pythongui（图形化）模块介绍：Tkinter:是python最简单的图形化模块，总共只有14种组建Pyqt:是python最复杂也是使用最广泛的图形化Wx:是python当中居中的一个图形化，学习结构很清晰Pywin:是pythonwindows下的模块，摄像头控制(opencv)，常用于外挂制作二、wx模块的安装：C:\Users\Administrator>pipinstallwxpython三、图形化介绍……四、wx主要组件介绍1、fra
系统 2019-09-27 17:48:42 1949
最近在用Python编写连接数据库获取记录的脚本，其中用到了cx_Oracle模块。它的语法主要如下：cx_Oracle.connect('username','pwd','IP/HOSTNAME:PORT/TNSNAME')importcx_Oracledb1=cx_Oracle.connect('yang','yang','127.0.0.1:1523/yangdb')db2=cx_Oracle.connect('yang/yang@127.0.0.1
系统 2019-09-27 17:47:07 1949
本文实例展示了Python生成日历的实现方法。该实例可实现一个月的日历生成5x7的列表，列表里的没个日期为datetime类型，采用python自带的calendar模块实现。程序运行结果如下：pythontest.py2014092014-08-312014-09-012014-09-022014-09-032014-09-042014-09-052014-09-062014-09-072014-09-082014-09-092014-09-102014
系统 2019-09-27 17:46:25 1949
Protocol和服务器一样，也是通过该类来实现。先看一个简短的例程：fromtwisted.internet.protocolimportProtocolfromsysimportstdoutclassEcho(Protocol):defdataReceived(self,data):stdout.write(data)在本程序中，只是简单的将获得的数据输出到标准输出中来显示,还有很多其他的事件没有作出任何响应,下面有一个回应其他事件的例子:fromtw
系统 2019-09-27 17:38:26 1949
面向对象的编程语言在写大型程序的的时候，往往比面向过程的语言用起来更方便，安全。其中原因之一在于：类机制。类，对众多的数据进行分类，封装，让一个数据对象成为一个完整的个体，贴近现实生活，高度抽象化。但是，python对类的封装并不好，因为所有的属性和方法都是公开的，你可以随意访问或者写入，你可以在类的外部对类的属性进行修改，甚至添加属性。这的确让人感到不安。下面就来总结一下学习后的解决方案。1，使用2个下划线前缀隐藏属性或者方法。__xxx#!/usr/b
系统 2019-09-27 17:38:12 1949
最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般来说，当网络请求plot.ly绘图时会阻塞等待返回，于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度。一种解决办法是每调用一次plotly.write函数就开启一个新的线程，但是这种方法感觉不是很好。我不想用一个像cerely（一种分
系统 2019-09-27 17:37:56 1949
