centospython3.4更新到3.6python3.4是yum安装的就直接执行命令：yumupdatepython34-y如果是通过源码安装的，就需要下3.6源码包，重新解压，编译，安装
系统 2019-09-27 17:50:00 1714
Python中有以下几个基本的数据类型：整数int字符串str浮点数float集合set列表list元组tuple字典dict布尔类型bool日期date其中可变数据类型有：list（列表）、dict（字典）、set（集合）；不可变数据类型有：int（整型）、float（浮点型）、str（字符串）、bool（布尔类型）、tuple（元组）；什么可变对象及不可变对象？不可变对象：就是说该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候，由于其所指的值不能
系统 2019-09-27 17:49:58 1714
本人最近在研究机器学习方面的知识，要运用unet来实现医学图像分割，本文是为了实现unet代码而做的前期准备工作，综合网上的经验与自身的实践最终选择了keras+tensorflow-gpu来跑unet代码，下面是我安装tensoflow-gpu的整个过程，记录下来方便以后查阅。目录1.安装anaconda2.创建虚拟环境并安装python3.63.安装tensorflow-gpu3.1安装前奏——CUDA和cuDNN3.1.1下载CUDA3.1.2cuD
系统 2019-09-27 17:49:52 1714
python中with可以明显改进代码友好度，比如：复制代码代码如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()为了我们自己的类也可以使用with，只要给这个类增加两个函数__enter__,__exit__即可：复制代码代码如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系统 2019-09-27 17:49:50 1714
一、and:在Python中，and和or执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值；而是，返回它们实际进行比较的值之一。复制代码代码如下:>>>'a'and'b''b'>>>''and'b'''>>>'a'and'b'and'c''c'在布尔上下文中从左到右演算表达式的值，如果布尔上下文中的所有值都为真，那么and返回最后一个值。如果布尔上下文中的某个值为假，则and返回第一个假值二、or:复制代码代码如下:>>>'a'or'b''a'>
系统 2019-09-27 17:49:41 1714
Python中多目标赋值即将等号左边所有的变量名都赋值给右边的对象，完成赋值操作，比如将三个变量同时赋值给一个字符串。a=b=c='Python'print(a)print(b)print(c)示例结果：PythonPythonPython在多目标赋值中，其本质即类似三个变量的指针指向了同一个内存空间，即三个变量共享了内存内同一对象。不可变对象对于不可变对象来说，我们在使用这些变量是不存在问题的。a=b=c='Python'print(a)print(b)
系统 2019-09-27 17:49:34 1714
先序遍历1、BinaryTreePreorderTraversal---leetcode144#coding:utf-8classSolution:#根左右defpreorderTraversal(self,root):ifnotroot:return[]return[root.val]+self.preorderTraversal(root.left)+self.preorderTraversal(root.right)#给定二叉树的前序遍历和中序遍历，
系统 2019-09-27 17:49:30 1714
1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰
系统 2019-09-27 17:49:30 1714
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1714
循环结构的应用场景如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令，例如用程序控制机器人踢足球，如果机器人持球而且还没有进入射门范围，那么我们就要一直发出让机器人向球门方向奔跑的指令。当然你可能已经注意到了，刚才的描述中其实不仅仅有需要重复的动作，还有我们上一个章节讲到的分支结构。再举一个简单的例子，比如在我们的程序中要实现每隔1秒中在屏幕上打印一个"hello,world"这样的字符串并持续一个小时，我们肯定不能够将print('hello,world')这
系统 2019-09-27 17:49:22 1714
