现在的电子信息技术发展得很快，特别像CPU这样的硬件，已经进入到多核时代，运行程序的速度比以前快了很多，但人类的需求是无止境的，因此写的程序也越来越大，越来越复杂，导致程序的初始化时，就变得比原来更加漫长。在人机交互理论里，让人等待超过10秒的时间，心情就会变得急躁，感觉这个程序不好用。那么有什么方法解决这个问题呢？在我们的社会里，到处都有排队等待的现象，比如让你去银行办理业务，如果让你站在那里等着，没有任何电视或报纸看，感觉时间需要很长。这里通过看电视和
系统 2019-08-12 01:32:05 2434
一前言最近在开发的数据核对方案中用到了Python标准库Difflib，本来它工作的挺符合预期，可当它遇到那个文件，仿佛遇到了克星，那文件才100行*77列的数据，经它对比，居然耗时61s。这是无法接受的，因为后续线上流量抽取比对，绝非这点量级。该怎么破？二重现现象以下是使用Difflib比对那个文件，数据量是100行*77列，耗时61s，如下：好吧，那就降低数据量到5行*77列，看看效果，耗时只有0.05s，如下：从耗时结果上，不难发现，Difflib在
系统 2019-09-27 17:57:27 2433
文章目录多任务编程进程进程的优先级父子进程进程相关的函数os.getpid()os.getppid()os._exit(status)sys.exit([status])僵尸进程处理僵尸进程的方法os.wait()os.waitpid(pid,option)创建二级子进程处理在父进程中使用信号处理的方法，忽略子进程发来的信号孤儿进程多任务编程可以有效的利用计算机资源，同时执行多个任务进程进程就是程序在计算机中一次执行的过程进程和程序的区别：程序是一个静态文
系统 2019-09-27 17:55:24 2433
使用深度学习进行图像类任务时，通常网络的输入大小是固定的，最近在进行涉及到文字检测的工作中，由于预处理resize缩小了原图，导致字体变模糊，从而检测失败，后来想到使用overlap来对图像进行缩放裁剪，即先将原图缩放到一定尺寸，再裁剪得到网络的输入。好了，来说正题，使用yolov3，网络的输入是352x352x3，而输入图像大小为几百上千不等，因此需对原图进行resize，起初直接进行缩放+填充，检测的map很低，后来分析发现有些352x352的输入图像
系统 2019-09-27 17:55:08 2433
前言通常我们的python代码都是遵循PEP8的规范化格式,目的是为了保持代码的一致性、可读性。,这里给大家推荐几个常用的静态代码检查工具，大家可以酌情选择使用1.pylintPylint是一个Python静态代码分析工具，它可以查找编程错误，帮助强制执行编码标准，嗅探代码异味并提供简单的重构建议。它具有高度可配置性，具有特殊的编译指示来控制代码中的错误和警告，以及广泛的配置文件。也可以编写自己的插件来添加自己的检查或以某种方式扩展pylint。缺省情况下
系统 2019-09-27 17:54:07 2433
本文实例为大家分享了python多线程同时接受和发的具体代码，供大家参考，具体内容如下'''模仿qq同时可以发送信息和接受信息多线程'''fromsocketimport*fromtimeimportsleepimportthreading#负责接收数据defrecvData():udpRecvSocket=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)#默认使用8080端口myRecvPort=8080bindAddr=('',8080)#try为
系统 2019-09-27 17:53:55 2433
无聊统计了下列表去重到底有多少种方法。下面小编给大家总结一下，具体内容详情如下；开发中对数组、列表去重是非常常见的需求，对一个list中的id进行去重，有下面几种方法，前面两种方法不能保证顺序，后面两种方法可以保持原来的顺序。下面的代码都在Python3下测试通过，Python2下请自行测试1.使用set的特型，python的set和其他语言类似,是一个无序不重复元素集orgList=[1,0,3,7,7,5]#list()方法是把字符串str或元组转成数
系统 2019-09-27 17:53:06 2433
python多线程可以使任务得到并发执行，但是有时候在执行多次任务的时候，变量出现“意外”。importthreading,timen=0start=time.time()defb1(num):globalnn=n+numn=n-numdefb2(num):foriinrange(1000000):b1(num)t1=threading.Thread(target=b2,args=(5,))t2=threading.Thread(target=b2,arg
系统 2019-09-27 17:51:27 2433
方法一：使用常规的思路deftranspose(M):#初始化转置后的矩阵result=[]#获取转置前的行和列row,col=shape(M)#先对列进行循环foriinrange(col):#外层循环的容器item=[]#在列循环的内部进行行的循环forindexinrange(row):item.append(M[index][i])result.append(item)returnresult思路：矩阵的转置就是从行变成列,列变成行先定义一个最终存
系统 2019-09-27 17:50:28 2433
某局某领导给了3只excel文件，一只里面有4个sheet需要处理，一个sheet有250+列，算下来总共有3000+列需要手动反复插入、删除列、拷贝、求和，所以给了4天的时间要完成。我不愿意做大量简单而且又是重复性工作，看了看3只表格的格式基本一样，于是我用python写了30行代码完成了这个“艰巨”任务。0x01用python操作excel需要安装xlrd、xlwt（或者其他的模块也行）。读取excel文件：workbook=xlrd.open_wor
系统 2019-09-27 17:47:50 2433
