一、多线程同步由于CPython的python解释器在单线程模式下执行，所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源。大部分情况都推荐使用多进程。python的多线程的同步与其他语言基本相同，主要包含：Lock&RLock：用来确保多线程多共享资源的访问。Semaphore：用来确保一定资源多线程访问时的上限，例如资源池。Event:是最简单的线程间通信的方式，一个线程可以发送信号，其他的线程接收到信号后执行操作。二、实例1）L
系统 2019-09-27 17:54:05 2177
灰度变换作为一种图像预处理技术可以显著的改善图像的质量，下面将介绍几种灰度变换的方法1.gamma变换Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：s=crλs=cr^{\lambda}s=crλ这个指数即为Gamma。Gamma变换就是用来图像增强，其提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。经过G
系统 2019-09-27 17:52:58 2177
这是一个简易的员工管理系统，实现最简单的功能：1.登录用户密码验证（错误三次自动退出）2.支持文本员工的搜索、添加、删除、修改3.一级层级多个选项、二级层级多个选项，都支持判空、退出、返回上一层级4.针对删除和修改有员工当前自动搜索到的结果进行参照修改和特殊提醒是否删除用到的基础知识点比较多：1.计数器2.whileTrue以及给while做退出层级标记3.if…elif…else的嵌套使用4.continue和break以及简单函数定义def5.键盘抓取
系统 2019-09-27 17:52:38 2177
Python真的是无所不能，原因就是因为Python有数目庞大的库，无数的现成的轮子，让你做很多很多应用都非常方便。wifi跟我们的生活息息相关，无处不在。今天从WiFi连接的原理，再结合代码为大家详细的出一期关于Python破译wifi密码的Python学习教程！01.如何连接wifi首先我们的电脑是如何连接wifi的呢？就拿我们的笔记本电脑来说，我们的笔记本电脑都有无线网卡，如下图所示：当我们连接WiFi时，无线网卡会自动帮助我们扫描附近的WiFi信号
系统 2019-09-27 17:51:24 2177
本文实例讲述了python常用函数与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：自定义函数实例#定义一个函数defprintme(str):"打印任何传入的字符串"printstr;return;#使用这个函数printme("chtml.cn");运行结果：chtml.cn删除一个文件函数实例defdellFile(pathFile):importosfilename=pathFileifos.path.exist(filename):os.remove(fi
系统 2019-09-27 17:50:46 2177
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。如下实例：tup1=('physics','chemistry',1997,2000)tup2=(1,2,3,4,5)tup3="a","b","c","d"创建空元组tup1=()元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号tup1=(50,)元组与字符串类似，下标索引从0开始，可以进行截取，组合等。
系统 2019-09-27 17:49:55 2177
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 17:49:51 2177
如何不靠耐心测试通常，我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互。通俗地说，服务对我们的应用来说是至关重要的，它们之间的交互是我们设计好的，但这会带来我们不希望的副作用――就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能。比如，可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook的功能”，但是我们不希望每次运行测试集的时候都发布到Facebook上。Python的unittest库中有一个子包叫unittest.mock――或者你把它声明成
系统 2019-09-27 17:49:23 2177
数据分析，特别是网站分析中需要对访问者的IP进行分析，分析IP中主要是区分来访者的省份+城市+行政区数据，考虑到目前纯真IP数据库并没有把这些数据做很好的区分，于是寻找了另外一个可行的方案（当然不是花钱买哈）。解决方案就是抓取新浪的IP数据。新浪的IP数据接口为：http://int.dpool.sina.com.cn/iplookup/iplookup.php?format=json&ip=123.124.2.85返回的数据为：复制代码代码如下:{"re
系统 2019-09-27 17:48:16 2177
原文链接：https://blog.csdn.net/hanxia159357/article/details/81530361转载链接：https://blog.csdn.net/hanxia159357/article/details/81530361本文完成程序及测试数据集详细见：https://github.com/HanXia001/k-means-python3-本文主要内容：1.k-means解决的问题；2.k-means原理介绍；3.k-m
系统 2019-09-27 17:48:12 2177
