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各行各业

技术沙龙预告:用开源软件改进开发过程

http://linux.ccidnet.com/pub/html/tech/opensource/index.htm难以有效保证质量、难以直观掌握进度,这是众多软件开发团队面临的严峻问题。想要使用管理软件改进开发过程,却又对高额的价钱、过剩的功能望而却步。本次技术沙龙给你提供更好的选择——开源软件!听专家讲座,与专家探讨,学会“用开源软件改进开发过程”。·您将了解到:用Selenium和CruiseControl实践敏捷方法难以有效保证质量、难以直观掌握

系统 2019-08-12 01:33:11 2593

Linux

linux 编程技术No.1前期准备工作

原创博文,转载请注明出处。GCC的编译过程分为预处理、生成汇编代码、生成目标代码和链接成可执行文件等4个步骤。使用vim编写C文件:[lining@localhostprogram]$vimhello.c这样就会在program文件夹生成hello.c文件编译C代码:使用如下命令“gcc代码文件名”如:[lining@localhostprogram]$gcchello.c这样就会生成二进制可执行文件名称位a.out。如果需要指定输出的文件名称,使用“gc

系统 2019-08-12 01:32:09 2593

各行各业

OpenCascade Primitives BRep-Cylinder

OpenCascadePrimitivesBRep-Cylindereryar@163.comAbstract.BRepisshortforBoundaryRepresentation.BoundaryRepresentationgivesacompletedescriptionofanobjectbyassociatingtopologicalandgeometricinformationforsolidmodeling.Inthiscase,objec

系统 2019-08-12 01:31:54 2593

Python

python 工厂设计模式

一、对工厂设计模式的理解在现实生活中,工厂是用于生产产品的,我们告诉工厂,我们需要什么样的产品,工厂就会生产出该产品,我们无需知道该产品到底是怎么生产的。在python中也是一样的,我们只需要调用工厂类的方法,传入参数后,就能得到我们想要的对象,此时我们并不关心该对象的内部实现。二、工厂设计模式的优点1、工厂模式巨有非常好的封装性,代码结构清晰;2、屏蔽产品类,使产品的被使用业务场景和产品的功能细节可以分而开发进行,是比较典型的解耦框架。三、工厂模式的简单

系统 2019-09-27 17:54:49 2592

Python

python实现图片处理和特征提取详解

这是一张灵异事件图。。。开个玩笑,这就是一张普通的图片。毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而,我们生活在数字图片的年代,我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中,我将带着你了解一些基本的图片特征处理。datamassaging依然是一样的:特征提取,但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理,但同时数据清理是在数

系统 2019-09-27 17:53:25 2592

Python

24式加速你的Python(小结)

一,分析代码运行时间第1式,测算代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第2式,测算代码多次运行平均时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第3式,按调用函数分析代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第4式,按行分析代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)二,加速你的查找第5式,用set而非list进行查找低速方法高速方法第6式,用dict而非两个list进行匹配查找低速方法高速方法三,加速你的循环第7式,优先使用for循

系统 2019-09-27 17:52:26 2592

Python

Python 操作 Rabbit MQ 发布/订阅 (五)

Python操作RabbitMQ发布/订阅(五)一、发布、订阅:我们将一个消息分发给多个消费者,这种模式被称为发布/订阅。为了更好的理解这个模式,我们将构建一个日志系统,它包括两个程序:第一个程序,负责发送日志消息;第二个程序,负责获取消息并输出内容;在日志系统中,所有正在运行的接收方程序都会接收消息;一个接受者,把日志写入硬盘中;另一个接受者,把日志输出到屏幕上;最终,日志消息被广播给所有的接受者。二、交换机(Exchanges):概念:应用程序发送消息

系统 2019-09-27 17:50:26 2592

Python

朴素贝叶斯法的参数估计——极大似然估计及其Python实现

统计学习方法——朴素贝叶斯法原理1.朴素贝叶斯法的极大似然估计2.朴素贝叶斯极大似然学习及分类算法算法过程:2.Python实现defpriorProbability(labelList):#计算先验概率labelSet=set(labelList)#得到类别的值labelCountDict={}#利用一个字典来存储训练集中各个类别的实例数forlabelinlabelList:iflabelnotinlabelCountDict:labelCountDi

系统 2019-09-27 17:50:19 2592

Python

Python中的choice()方法使用详解

choice()方法从一个列表,元组或字符串返回一个随机项。语法以下是choice()方法的语法:choice(seq)注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入random模块,然后我们需要使用random对象来调用这个函数。参数seq--这可能是一个列表,元组或字符串...返回值该方法返回一个随机项。例子下面的例子显示了choice()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportrandomprint"choice([1,2,3,5,

系统 2019-09-27 17:47:37 2592

编程技术

测试断掉的连接

1#!/bin/bash2#broken-link.sh3#由Leebigelow所写4#已经征得作者的同意.56#一个用于发现死符号链接并且输出它们的链接文件的纯shell的脚本。7#所以它们能把输出提供给xargs并处理8#例如:broken-link.sh/somedir/someotherdir|xargsrm9#10#下面是更好的发现死符号链接的办法:11#12#find"somedir"-typel-

系统 2019-08-29 23:15:09 2592