异步编程系列教程：(翻译)异步编程之Promise(1)——初见魅力异步编程之Promise(2)：探究原理异步编程之Promise(3)：拓展进阶异步编程之Generator(1)——领略魅力异步编程之Generator(2)——剖析特性异步编程之co——源码分析拓展功能在前面的文章中，通过了解promise能做什么，实践动手从原理上了解promise/deferred模式的用法，相信大家应该更期待这次的功能拓展。我们不仅需要让单异步操作promise化
系统 2019-08-12 01:33:42 2365
作者：AhmedGad翻译：张睿毅校对：丁楠雅本文4700字，建议阅读15分钟。本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法（geneticalgorithm，GA）来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量。标签：深度学习，特征工程，遗传算法，神经网络，numpy，python，scikit-learn本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法（geneticalgorithm，GA）来减少从py
系统 2019-09-27 17:55:36 2364
目录Ubuntu18.04安装cuda10.1、Anaconda（Python3.7）、TensorFlow2.0.0alpha0安装操作系统下载Ubuntu18.04.2LTS采用U盘启动镜像盘烧写工具Rufus修改Ubuntu18.04默认桌面（！！！）安装cuda添加cudaPATH环境变量安装Anaconda安装Pycharm安装Pytorch安装TensorFlow测试pytorch是否已经成功利用gpu加速测试TensorFlow是否已经成功利
系统 2019-09-27 17:53:40 2364
不少前端工程师看到这个标题可能会产生质问：我js用得好好的，能后端能APP，为什么还要学习Python？至少有下面两个理由：学习曲线。ES6之后的JavaScript(TypeScript)的在语法上和Python有很多异曲同工的地方，所以学习曲线非常平滑，上手难度很低。应用场景。JavaScript虽然是web开发的王者，但是其在某些方面还是存在一些问题的。比如Node.js虽然可以写后端，但大多用于CGI层，做接口整合和模板渲染，而Python、Jav
系统 2019-09-27 17:52:38 2364
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理解（几百个维度难以理解，几个维度可视化易理解）降维的方法有很
系统 2019-09-27 17:47:48 2364
本文实例讲述了Python抓取某只基金历史净值数据。分享给大家供大家参考，具体如下：http://fund.eastmoney.com/f10/jjjz_519961.html1、接下来，我们需要动手把这些html抓取下来(这部分知识我们之前已经学过，现在不妨重温)#coding:utf-8fromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWaitfromseleniumimportwebdriverfromb
系统 2019-09-27 17:45:32 2364
bt种子文件转换为磁力链接BT种子文件相对磁力链来说存储不方便，而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷，而磁力链相对来说则风险小一些。而且很多论坛或者网站限制了文件上传的类型，分享一个BT种子还需要改文件后缀或者压缩一次，其他人需要下载时候还要额外多一步下载种子的操作。所以将BT种子转换为占用空间更小，分享更方便的磁力链还是有挺大好处的。首先一个方案是使用bencode这个插件，通过pip方式安装或者自行下载源文件https://pypi.python.
系统 2019-09-27 17:37:55 2364
生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的问题，它的描述是有一块生产者和消费者共享的有界缓冲区，生产者往缓冲区放入产品，消费者从缓冲区取走产品，这个过程可以无休止的执行，不能因缓冲区满生产者放不进产品而终止，也不能因缓冲区空消费者无产品可取而终止。解决生产者消费者问题的方法有两种，一种是采用某种机制保持生产者和消费者之间的同步，一种是在生产者和消费者之间建立一个管道。前一种有较高的效率并且可控制性较好，比较常用，后一种由于管道缓冲区不易控制及被传输数据对象
系统 2019-08-29 23:50:37 2364
基本应用层的TCP/IP协议介绍(HTTP/FTP/POP/SMTP)来源：http://www.networkdictionary.com/chinese/protocols/tcpip.phpHTTP：超文本传输协议更详细的HTTP协议头信息参考我blog之前的文章。HTTP：超文本传输协议HTTP：HypertextTransferProtocol超文本传输协议（HTTP）是应用层协议，由于其简捷、快速的方式，适用于分布式和合作式超媒体信息系统。自1
系统 2019-08-29 23:27:27 2364
在web.xml中加入DWRServlet…1234567891011121314151617181920212223
系统 2019-08-29 23:14:40 2364
要复制整个目录，请使用cp命令的-r选项。例如，如果有一个名为mydir的目录，其中包含myfile和newfile，则可以将该目录复制到一个名为mydir2的新目录。mydir2还将包含myfile和newfile的副本。请使用以下命令：$cp-rmydirmydir2常用shell命令
系统 2019-08-29 23:13:10 2364
注：本文翻译自Google官方的AndroidDevelopersTraining文档，译者技术一般，由于喜爱安卓而产生了翻译的念头，纯属个人兴趣爱好。原文链接：http://developer.android.com/training/managing-audio/audio-focus.html当用户希望从Android设备欣赏音频时，他将会有狠多选择。大多数设备有内置的喇叭，以及有线耳机的插孔，还有很多支持A2DP音频的蓝牙连接设备。一）.检查哪个硬
系统 2019-08-12 01:55:12 2364
[原创文章，转载请保留或注明出处：http://www.regexlab.com/zh/regref.htm]引言正则表达式（regularexpression）就是用一个“字符串”来描述一个特征，然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+”描述的特征是“一个'a'和任意个'b'”，那么'ab','abb','abbbbbbbbbb'都符合这个特征。正则表达式可以用来：（1）验证字符串是否符合指定特征，比如验证是否是合法的邮件地址。（2
系统 2019-08-12 01:33:25 2364
随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent,SGD)+python实现！文章目录一、设定样本二、梯度下降法原理三、BGD:批量梯度下降法3.1、python代码实现：3.2、损失函数值曲线3.3、BGD总结四、SGD:随机梯度下降法4.1、python代码实现：4.2、损失函数值曲线4.3、SGD总结五、MBGD:小批量梯度下降5.1、python代码实现：5.2、损失函数值曲线5.3、MBGD总结参考文章一、设定样本假设我们提供了
系统 2019-09-27 17:57:01 2363
[Python3爬虫]爬取新浪微博用户信息及微博内容大数据时代，对于研究领域来说，数据已经成为必不可少的一部分。新浪微博作为新时代火爆的新媒体社交平台，拥有许多用户行为及商户数据，因此需要研究人员都想要得到新浪微博数据，But新浪微博数据量极大，获取的最好方法无疑就是使用Python爬虫来得到。网上有一些关于使用Python爬虫来爬取新浪微博数据的教程，但是完整的介绍以及爬取用户所有数据信息比较少，因此这里分享一篇主要通过selenium包来爬取新浪微博用
系统 2019-09-27 17:56:33 2363
