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系统 2019-08-12 09:27:13 2000
由pcap_findalldevs_ex()返回的每一个pcap_if结构体，都包含一个pcap_addr结构体，这个结构体由如下元素组成：一个地址列表一个掩码列表(eachofwhichcorrespondstoanentryintheaddresseslist).一个广播地址列表(eachofwhichcorrespondstoanentryintheaddresseslist).一个目的地址列表(eachofwhichcorrespondstoane
系统 2019-08-12 09:27:12 2000
下一代社区FAQ的变化。下一代社区FAQ的处理流程跟目前的FAQ处理流程没有变化。仍然是提交、审核、出现这样的流程。它的变化如下：1、FAQ的审核权FAQ的审核者将不仅仅局限为斑竹，各个社区的陪审员们也可以审核。各个社区的陪审员们指满足以下条件，用户的Karma表现灵好、用户在该社区累计所得专家分在1万分以上。满足这些条件的用户，系统会定时把他增加到陪审团中去，陪审员不是终身制的，系统会定时取消陪审资格，定时增加陪审资格。2、对提交者的奖励FAQ的审核通过
系统 2019-08-12 01:33:22 2000
HowtoinstallmissingpthreadmanpagesinUbuntu?_孙建希_百度空间HowtoinstallmissingpthreadmanpagesinUbuntu?PostedbyJoysofProgrammingoninC/C++IfyouwanttostartprogramminginUbuntu,oneofthemajorrequirementistoinstallthemanpages.Tostartpthreadprog
系统 2019-08-12 01:31:46 2000
前言简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy；在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花（helloworld式）的介绍下下面几种微分框架；sympy强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂时所生成的表达式树异常复杂；autograd自动微分先将符号微分用
系统 2019-09-27 17:57:01 1999
前言在日常开发中，有些API接口会限制请求的元素个数，这时就需要把一个大列表分割为固定的小列表，再进行相关处理，本文搜集了几个简单的方法，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：方法示例#1.分割大列表为三个元素的小列表，不够三个元素的亦当成一个列表输出In[17]:lstOut[17]:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]In[18]:foriinrange(0,len(lst),3):...:printlst[i:i+3]...:[0,1,
系统 2019-09-27 17:55:42 1999
代码及注释如下#AutherBob#--*--conding:utf-8--*--#生产者消费者模型，这里的例子是这样的，有一个厨师在做包子，有一个顾客在吃包子，有一个服务员在储存包子,这个服务员我们就可以用queue来实现importthreadingimportqueueimporttime'''defconsumer(p,que):id=que.get()print("[%s]来吃包子了,我吃到的包子的名字是[%s]"%(p,id))defprodc
系统 2019-09-27 17:55:40 1999
本文较为详细的分析了了Python的对象体系。分享给大家供大家参考。具体如下：Guido用C语言创造了Python,在Python的世界中一切皆为对象.一.C视角中的Python对象让我们一起追溯到源头,Python由C语言实现,且向外提供了C的APIhttp://docs.python.org/c-api/index.html.我们思考问题的时候,可能对于对象这种东西很容易理解,而计算机能理解的只有0,1序列这样的字节序列,从根本上讲，我们所说的计算机语
系统 2019-09-27 17:54:54 1999
在开始后面的内容之前，先来解释一下urllib2中的两个个方法：info/geturlurlopen返回的应答对象response(或者HTTPError实例)有两个很有用的方法info()和geturl()1.geturl()：这个返回获取的真实的URL，这个很有用，因为urlopen(或者opener对象使用的)或许会有重定向。获取的URL或许跟请求URL不同。以人人中的一个超级链接为例,我们建一个urllib2_test10.py来比较一下原始URL
系统 2019-09-27 17:54:49 1999
python3.6threading和multiprocessing四核+三星250G-850-SSD自从用多进程和多线程进行编程，一致没搞懂到底谁更快。网上很多都说python多进程更快，因为GIL(全局解释器锁)。但是我在写代码的时候，测试时间却是多线程更快，所以这到底是怎么回事？最近再做分词工作，原来的代码速度太慢，想提速，所以来探求一下有效方法(文末有代码和效果图)这里先来一张程序的结果图，说明线程和进程谁更快一些定义并行是指两个或者多个事件在同一
系统 2019-09-27 17:54:48 1999
