如下所示：importserialimportstringimportbinasciis=serial.Serial('com4',9600)s.open()#接收n=s.inwaiting()ifn:data=str(binascii.b2a_hex(s.read(n)))[2:-1]print(data)#发送d=bytes.fromhex('101112343f')s.write(d)s.close()以上这篇Python3串口接收与发送16进制数据
系统 2019-09-27 17:53:01 2425
取反运算符的原理：1.对3取反：（取4位二进制）①化为二进制：3→0011②对二进制结果取反：0011→1100③对结果先取反再加1：1100→（~1100+1）→0011+1→0100④对符号取反并化为十进制：-0100→-42.对-4取反：①化为二进制：4→0100②对二进制结果取反：0100→1011③对结果先加1再取反：1011→~（1011+1）→~1100→0011④对符号取反并化为十进制：+0011→33.从结果来说：取反结果为：原数+1再变
系统 2019-09-27 17:51:41 2425
importimageioimageio.plugins.ffmpeg.download()fromdatetimeimportdatetimeimportosfrommoviepy.video.io.VideoFileClipimportVideoFileClipfrommoviepy.video.compositing.concatenateimportconcatenate_videoclipsfromthreadingimportThreadfro
系统 2019-09-27 17:51:20 2425
复制一个文件夹的文件到指定目录下importosimportshutilimporttimestart_time=time.time()#需要被复制的文件夹old_path=r'D:\zjf_workspace\001-地标、利器、服饰\004文本\json1'new_path=r'D:\zjf_workspace\001-地标、利器、服饰\004文本\json'all_list=os.listdir(old_path)foriinall_list:pri
系统 2019-09-27 17:50:51 2425
0.1安装python软件32位机的电脑安装python-3.6.3.exe64位机的电脑安装python-3.6.3-amd64.exe0.1.1python环境搭建执行安装程序选择AddPython3.6toPATH，然后点击Customizeinstallation确保所有的选项都被选中，然后点击Next选择Installforallusers，然后定制自己的安装路径。点击Install按钮安装完成后，启动cmd命令行（需要在管理员界面进入）。输入p
系统 2019-09-27 17:50:00 2425
目录前言Dubbopythonclient安装python代码注意服务提供provider的改变注意感想前言尝试更熟练的使用macdown，因为AI部分是用python写的，所以想在python中调用dubbo的服务。Dubbopythonclient安装github：https://github.com/apache/dubbo-pythongithub中安装方法，就不再介绍，也可以直接在pycharm里面搜索dubbo-client，安装作者是JoeC
系统 2019-09-27 17:49:34 2425
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。1.numpy的导入和使用fromnumpyimport*;#导入numpy的库函数importnumpyasnp;#这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。2.矩阵的创建由一维或二维数据创建矩阵fromnumpyimport*;a1=array([1,2,3]);a1=mat(a1);创建常见的矩阵data1=mat(zeros((3,3)));
系统 2019-09-27 17:49:13 2425
损失函数（lossfunction）用来表示当前的神经网络对训练数据不拟合的程度。这个损失函数有很多，但是一般使用均方误差和交叉熵误差等。1.均方误差（meansquarederror）先来看一下表达式：用于将的求导结果变成，是神经网络的输出，是训练数据的标签值，k表示数据的维度。用python实现：defMSE(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)使用这个函数来具体计算以下：t=[0,1,0,0]y=[0.1,0.05,0.05
系统 2019-09-27 17:47:48 2425
我的第一次之给《JAVA并发编程实践》写推荐序英文书名：JavaConcurrencyinPractice中文书名：JAVA并发编程实践这是一本入围17届Jolt大奖的书，虽然最终他没有获奖，但是这只是与政治有关的。：）推荐序原文如下：http://book.csdn.net/bookfiles/398/10039814644.shtml在汗牛充栋的Java图书堆中，关于并发性的书籍却相当稀少，然而这本书的出现，将极大地弥补了这一方面的空缺。即使并发性编程
系统 2019-08-29 23:50:06 2425
writeby九天雁翎(JTianLing)--blog.csdn.net/vagrxie讨论新闻组及文件Technorati标签:隐藏表面消除,深度测试,雾,OpenGL,depthtest,fog隐藏表面消除（深度测试）其实这是个滞后的话题了，事实上应该在光照一节就应该详述的，但是因为光照的内容本来就多，所以当时并没有再牵涉此内容。在我们填充三维物体时，与平面绘制不同，因为牵涉到了前面物体遮挡后面物体的问题，假如没有一个很好的内置机制，我们就只能通过程
系统 2019-08-29 23:41:48 2425
