操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间，不同进程的地址空间是完全隔离的，因此如果不加其他的措施，他们完全感觉不到彼此的存在。那么进程之间怎么进行通信？他们之间的关联是怎样的？实现原理是什么？本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信？还是那句话，原理是相同的，希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西。下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式，具体的细节可以参照文档使用；1.管道先来看一下最简单、古老的一种IPC：管道。通常指的是无名管
系统 2019-09-27 17:55:17 1978
前言我们所说的加密方式，都是对二进制编码的格式进行加密的，对应到Python中，则是我们的Bytes。将字符串和Bytes互相转换可以使用encode()和decode()方法。URL编码正常的URL中是只能包含ASCII字符的，也就是字符、数字和一些符号。而URL编码就是一种浏览器用来避免url中出现特殊字符（如汉字）的编码方式。Base64编码Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。Base64编码可以称为密码学的基石。可以将任意的二
系统 2019-09-27 17:55:14 1978
目录一、概述二、计算机技术的演进2.1计算机技术的演进过程三、编程语言的多样初心3.1编程语言有哪些？3.2不同编程语言的初心和适用对象3.32018年以后的计算环境…四、Python语言的特点五、Python特点与优势六、如何看待Python语言？七、"超级语言"的诞生7.1机器语言7.2汇编语言7.3高级语言7.4编程语言种类的发展7.5超级语言八、小结一、概述计算机技术的演进编程语言的多样初心Python语言的特点"超级语言"的诞生二、计算机技术的演
系统 2019-09-27 17:55:11 1978
一、面向对象概述如今主流的软件开发思想有两种：一个是面向过程，另一个是面向对象。面向过程出现得较早，典型代表为C语言，开发中小型项目的效率很高，但是很难适用于如今主流的大中型项目开发场景。面向对象则出现得更晚一些，典型代表为Java或C++等语言，更加适合用于大型开发场景。两种开发思想各有长短。对于面向过程的思想：需要实现一个功能的时候,看重的是开发的步骤和过程,每一个步骤都需要自己亲力亲为,需要自己编写代码(自己来做)对于面向对象的思想：当需要实现一个功
系统 2019-09-27 17:53:52 1978
目录一、Windows二、Mac这篇文章将解除你使用python的pipinstallxxx受到的网速限制，如果只是下载较小的第三方库，可以尝试pip--default-timeout=100install-Uxxx。一、Windows找到python安装目录下的：\Lib\site-packages\pip\models\index.py文件，将PYPI的值改为你所需要的镜像源即可，例如改为豆瓣镜像源：#PyPI=Index('https://pypi.
系统 2019-09-27 17:53:43 1978
1、默认python3、ipython3、pip的路径name@host:~$whichpython/usr/bin/pythonname@host:~$whichpython3/usr/bin/python3name@host:~$whichpip/usr/local/bin/pipname@host:~$whichpip3/usr/local/bin/pip3name@host:~$whichipython3/usr/local/bin/ipython
系统 2019-09-27 17:53:11 1978
本文实例讲述了Python集中化管理平台Ansible介绍与YAML。分享给大家供大家参考，具体如下：一中文社区http://ansible.cn/forum.php二点睛Ansible（http://www.ansibleworks.com/）一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台，是AnsibleWorks公司名下的项目，该公司由Cobbler及Func的作者于2012年创建成立。Ansible基于Python语言实现，由Para
系统 2019-09-27 17:53:03 1978
随着深度学习研究的深入，相关应用已经在许多领域展现出惊人的表现。一方面，深度学习的强大能力着实吸引着学术界和产业界的眼球。另外一方面，深度学习的安全问题也开始引起广泛地关注。对于一个给定的深度神经网络，经过训练，它可能在具体任务上（例如图像识别）表现出较高的准确率。但是在原本能够被正确分类的图像中引入稍许（人眼不易察觉）扰动，神经网络模型就可能被误导，从而得出错误的分类结果。例如，下图中最左侧的熊猫图片本来可以被正确分类，向其中加入一定的扰动，结果会得到右
系统 2019-09-27 17:52:12 1978
在图片中识别足球先补充下霍夫圆变换的几个参数知识：dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp=1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地
系统 2019-09-27 17:51:50 1978
A_star算法与Dijkstra算法Grassfire算法主要不一样的地方就在于加入了一个度量目前的节点与目标点之间的距离的启发函数：常用的启发函数有：算法介绍就不详细叙述了，本文主要是通过python实现A*算法在01地图中（0表示可通行区域，1表示障碍区域）的最优路径寻找，最终效果为：其中6是其进行行走的路径。下面在程序中，对算法中所设计到的需要进行抽象的对象及算法的逻辑流程进行了概述：#需要进行抽象化的有：节点（属性有：xy坐标父节点g及h）地图（
系统 2019-09-27 17:51:25 1978
