计算两个信号的交叉谱密度结果展示：完整代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1)#makealittleextraspacebetweenthesubplotsfig.subplots_adjust(hspace=0.5)dt=0.01t=np.arange(0,30,dt)#Fixingrandomstateforreproducibility
系统 2019-09-27 17:52:40 2357
情景：我用python爬取了很多.ts的文件，他们是一个个只有几秒的短视频，现在想把它们合并成一个电影：合并的命令copy/b*.tsnew_name.mp4/b是以二进制的形式合并：现在我要执行的命令为：copy/bD:\pythonFetch\movie\20190905\*.tsD:\pythonFetch\movie\20190905\new.mp4及将D:\pythonFetch\movie\20190905\文件夹下所有的.ts后缀的文件以二进
系统 2019-09-27 17:50:37 2357
上一篇博客介绍了神经网络其实就是两步，第一步是前向传输，根据输入的特征值与权重矩阵以及激活函数，不断往前计算，得到输出层的值，第二步就是后向传播，根据残差的加权求和，不断往后，直到输入层，然后更新权重，不断进行这两步，直接输出结果的误差在所要求范围内即可。本篇博文通过python代码实现神经网络，采用sklearn自带的手写数字集，看分类情况如何一、导入数据集并标准化数据集的加载非常简单，直接调用load_digits即可，常用到的数据有：digits.d
系统 2019-09-27 17:49:25 2357
希尔排序思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。一般的初次取序列的一半为增量，以后每次减半，直到增量为1。defshell_sort(list):n=len(list)gap=n//2new_list=[]whilegap>1:foriinrange(gap):iflist[i]>list[i
系统 2019-09-27 17:48:16 2357
女友让我给她论文的图片上加上字母序号，本来觉得是个很简单的事情，但那个白底黑字的圆圈序号却难住了我，试了几个常用的软件，都不行。后来用PS+动作，倒是能搞出来，不过也不容易，正好那天没搞完，于是拿回自己家做，但我的电脑上又没有PS，所以就用python实现了。效果图这里用的图片全是240X240的，按文件名的首字母作为序号，PIL虽然可以计算文字的尺寸，但类似D这样的字符依然不能处于圆圈的正中，所以还对个别字符做了偏移设置，本来想用aggdraw画圆圈的，
系统 2019-09-27 17:48:05 2357
近日，在阅读《FluentPython》的第2.9.2节时，有一个关于内存视图的例子，当时看的一知半解，后来查了一些资料，现在总结一下，以备后续查询；示例复述添加了一些额外的代码，便于更好理解memoryview>>>importarray>>>numbers=array.array('h',[-2,-1,0,1,2])>>>memv=memoryview(numbers)>>>len(memv)5>>>memv[0]-2>>>memv_oct=memv.
系统 2019-09-27 17:47:26 2357
目录一、同步锁1.1多个线程抢占资源的情况1.1.1对公共数据的操作1.2同步锁的引用1.3互斥锁与join的区别二、死锁与递归锁2.1死锁2.2递归锁RLock三、典型问题：科学家吃面3.1死锁问题3.2递归锁解决死锁问题一、同步锁1.1多个线程抢占资源的情况fromthreadingimportThreadimportos,timedefwork():globalntemp=ntime.sleep(0.1)n=temp-1if__name__=='__
系统 2019-09-27 17:47:06 2357
在这之前，你首先得了解Python中的PIL库。PIL是PythonImagingLibrary的简称，PIL是一个Python处理图片的库，提供了一系列模块和方法，比如：裁切，平移，旋转，改变尺寸等等。在PIL库中，任何一个图像都是用Image对象来表示的，所以要加载一张图片，最简单的形式如下：fromPILimportImageimage=Image.open("1.jpeg")在PIL库中，最常用的模块有Image，ImageDraw，ImageEn
系统 2019-09-27 17:37:53 2357
本文内容包括：引言为什么要管理需求？为什么要管理用例？建立集成RationalRose的需求管理能力管理用例的好处总结参考资料结合RationalRose和RequisitePro，通过使用强大的需求管理能力来提升用例建模，给你提供了集成用例管理。它并不只是简单的框图，事实上，你能够使用可分类的属性，文档和可追踪性来扩展用例，并且，有助于你管理项目中的大量用例。引言你怎样组织你的用例？你知道在哪儿发布一个实现的特定用例？你怎样知道整个系统功能被测试？哪些测
系统 2019-08-29 23:48:53 2357
系统 2019-08-29 23:44:00 2357
