一、概述线性流水线与非线性流水线是CPU中指令处理流水线的一种分类标准。线性流水线很好理解，就是一条路走到黑的流水线；非线性流水线则不同，它可能存在前馈与反馈，每个部件可能使用一次或多次，它就没法像线性流水线那么一个一个部件按部就班的走。因此出现了一个问题，如果我第一个任务第二次使用部件A，第二个任务恰好第一次也使用部件A，这会怎么样？出现矛盾了，流水线卡住了。这不好，因此需要流水线调度算法来安排好每一个任务，在让它们不冲突的同时，最大可能提高流水线的效率
系统 2019-09-27 17:54:43 2631
一、优点：（1）：容易上手；（2）：易于部署到ArcGIS中；（3）：批处理具有优势；二、学习方向：（1）自定义工具箱;（2）Add-In插件;三、自定义工具箱：1、.tbx工具箱：（1）创建一个工具箱（TestToolbox）：目录>我的工具箱>新建>工具箱（X）（2）添加一个脚本（TestTool）：TestToolbox>添加>脚本（S）（3）配置.py文件信息：选择使用相对路径，设置匹配参数，项目描述里编辑使用说明，导入脚本并设置密码。（4）共享：
系统 2019-09-27 17:53:22 2631
本文代码基于python3.6和pygame1.9.4。五子棋比起我之前写的几款游戏来说，难度提高了不少。如果是人与人对战，那么，电脑只需要判断是否赢了就可以。如果是人机对战，那你还得让电脑知道怎么下。我们先从简单的问题来看。开端画棋盘首先肯定是要画出棋盘来，用pygame画出一个19×19或15×15的棋盘并不是什么难事，这在之前的文章中已经多次用到，就不赘述了。画棋子需要说一下的是画棋子，因为没找到什么合适的棋子图片，所以只要自己来画棋子。我们用pyg
系统 2019-09-27 17:48:42 2631
本文较为详细的讲述了Python实现远程调用MetaSploit的方法，对Python的学习来说有很好的参考价值。具体实现方法如下：（1）安装Python的msgpack类库，MSF官方文档中的数据序列化标准就是参照msgpack。root@kali:~#apt-getinstallpython-setuptoolsroot@kali:~#easy_installmsgpack-python（2）创建createdb_sql.txt:createdatab
系统 2019-09-27 17:46:15 2631
1.前言当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理，应为日期字符串比较长，容易产生重叠现象2.设定主/次刻度2.1引用库frommatplotlib.datesimportDateFormatter,WeekdayLocator,DayLocator,MONDAY,YEARLY2.2获取每月/周/日数据获取每月一日数据monthdays=MonthLocator()获取每周一的日期数据mondays=WeekdayLocator(MONDAY)#主要刻度
系统 2019-09-27 17:56:21 2630
首先你得安装netCDF4这个库(pipinstall)简单读取如下可以看到dimensions(sizes):longitude(480),latitude(241),time(480)variables(dimensions):float32longitude(longitude),float32latitude(latitude),int32time(time),int16z(time,latitude,longitude)这是一个三维数据集，空间两
系统 2019-09-27 17:55:08 2630
打印正方形按行分开考虑i=int(input())print('*'*i)a='*'+''*(i-2)+'*'forhinrange(i-2):print(a)print('*'*i)打印100以内奇数和：f=0foriinrange(101):ifi&1==1:f=i+felse:continueelse:print(f)按照成绩分等级：n=int(input())ifninrange(101):ifninrange(60,70):print('D')e
系统 2019-09-27 17:53:11 2630
原文链接：https://blog.techbridge.cc/2019/01/18/openpose-installation/原文链接：https://blog.techbridge.cc/2019/01/18/openpose-installation/注：转载如有侵权，请马上联系删除。如何在Windows安裝OpenPose跟使用PythonAPI來偵測人體姿態前言OpenPose是CarnegieMellonUniversity（CMU）論文實作
系统 2019-09-27 17:51:44 2630
上节介绍了PyCharm的安装与简单使用，本节介绍PyCharm相关的配置调整，以支持在PyCharm环境下集成Python解释器进行程序的编译。一、工程配置调整在执行文件前，可能需要对PyCharm进行配置调整：点击File->settings菜单，如图：进入设置界面：这些设置选项包括外观、快捷键、工具栏等，大家可以慢慢研究，最重要的是一定要在工程设置中设置：ProjectInterpreter，即工程使用的Python解释器。刚开始安装的版本应该是没有
系统 2019-09-27 17:50:43 2630
前言使用pytest-cov无法统计用api调用服务的测试脚本所覆盖率，但大部分的项目基本也是使用api调用。所以我们额外需要使用coverage.pyapi来统计。当你安装pytest-cov时，已经默认安装了coverage这个库。服务启动要想扫描到代码，必须在服务启动的时候要插入coverage相关配置。我这边是flask启动的，所以在flask启动的代码上添加，如下：if__name__=='__main__':cov=Coverage()cov.
系统 2019-09-27 17:48:14 2630
OpenCV-Python官方文档关于图像傅里叶变换和反变换的教程网址：https://docs.opencv.org/4.1.0/de/dbc/tutorial_py_fourier_transform.html目标我们将要学习：•使用OpenCV对图像进行傅里叶变换（DFT）：cv2.dft()，cv2.idft()•使用Numpy中FFT（快速傅里叶变换）函数：•傅里叶变换的一些用处•我们将要学习的函数有：cv2.dft()，cv2.idft()等原
系统 2019-09-27 17:47:27 2630
话不多说，让我们从最基本的排序算法开始吧插入排序如下图所示，插入排序的实现思路顾名思义，就是不断地在一个已经是有序的数组中，寻找合适位置并插入新元素。具体实现步骤为：首先我们把整个数组拆分为有序区间和未排序区间，有序区间在插入排序一开始只有一个元素，就是数组的第一个元素。接在有序区间之后的一个元素就是准备插入的元素，在图中就是标为绿色的元素，在有序区间内寻找位置并插入。其寻找逻辑为：从后往前依次进行比较，如果待插入元素大于当前元素，则将待插入元素插入到当前
系统 2019-09-27 17:57:14 2629
关联规则挖掘（Associationrulemining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布)基本概念1、支持度的定义：support(X-->Y)=|X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}-->{尿布})=啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数=3/5=60%。2、自信度的定义：confidenc
系统 2019-09-27 17:54:39 2629
描述tan()返回x弧度的正弦值。语法以下是tan()方法的语法:importmathmath.tan(x)注意：tan()是不能直接访问的，需要导入math模块，然后通过math静态对象调用该方法。参数x--一个数值。返回值返回x弧度的正弦值，数值在-1到1之间。实例以下展示了使用tan()方法的实例：#!/usr/bin/pythonimportmathprint"tan(3):",math.tan(3)print"tan(-3):",math.tan
系统 2019-09-27 17:53:28 2629
【机器学习】隐马尔可夫模型及其三个基本问题（四）状态序列预测算法及python实现一、维特比算法二、python实现参考资料隐马尔可夫模型状态序列预测问题是指给定模型λ=[A,B,∏]\lambda=\left[{A,B,\prod}\right]λ=[A,B,∏]和观测序列X={x1,x2,⋯,xn}X=\left\{{{x_1},{x_2},\cdots,{x_n}}\right\}X={x1,x2,⋯,xn}，求最可能出现的对应状态序列。本篇博
系统 2019-09-27 17:47:13 2629
