BloomFilter&python支持BloomFilter布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构。它与hashmap非常相似，用于检索一个元素是否在一个集合中。它在检索元素是否存在时，能很好地取舍空间使用率与误报比例。即BloomFilter是会误判的，它只会把不存在于集合中的元素误判成存在于集合中，而不会把存在于集合中的元素误判成不存在集合中。正是由于这个特性，它被称作概率性数据结构（probabilisticdatastructure）。Bloom
系统 2019-09-27 17:54:06 2334
前面说了descriptor，这个东西其实和Java的setter，getter有点像。但这个descriptor和上文中我们开始提到的函数方法这些东西有什么关系呢？所有的函数都可以是descriptor，因为它有__get__方法。复制代码代码如下:>>>defhello():pass>>>dir(hello)['__call__','__class__','__delattr__','__dict__','__doc__','__get__','__g
系统 2019-09-27 17:52:34 2334
图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。（一）简单阈值简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold()这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常
系统 2019-09-27 17:51:13 2334
本书特色用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念
系统 2019-09-27 17:49:12 2334
在处理faster-rcnn和yolo时笔者使用labelimg标注图片但是我们只截取了大概800张左右的图，这个量级在训练时肯定是不够的，所以我们需要使用数据增强（无非是旋转加噪调量度）来增加我们的训练样本这里附上视频按帧率截取图片的脚本代码https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11140444.html网上找到一个非常好的开源代码用来数据增强，这里记录一下，以备以后使用https://github.com/xin
系统 2019-09-27 17:47:26 2334
join()方法方法返回一个在序列的字符串元素被加入了由str分隔的字符串。语法以下是join()方法的语法：str.join(sequence)参数sequence--这是要连接的元素的顺序。返回值此方法返回一个字符串，在序列seq字符串的连接。元素之间的分离器是字符串str。例子下面的示例演示了join()方法的使用。#!/usr/bin/pythonstr="-";seq=("a","b","c");#Thisissequenceofstrings.
系统 2019-09-27 17:47:13 2334
有时你需临时搭建一个简单的WebServer，但你又不想去安装Apache、Nginx等这类功能较复杂的HTTP服务程序时。这时可以使用Python内建的SimpleHTTPServer模块快速搭建一个简单的HTTP服务器。SimpleHTTPServer模块可以把你指定目录中的文件和文件夹以一个简单的Web页面的方式展示出来。假设我们需要以Web方式共享目录/Users/Mike/Docker，只需要以下这个命令行就可以轻松实现：$cd/Users/M
系统 2019-09-27 17:47:02 2334
BeautifulSoup库解析器解析器使用方法条件bs4的HTML解析器BeautifulSoup(mk,'html.parser')安装bs4库lxml的HTML解析器BeautifulSoup(mk,'xml')pipinstalllxmllxml的XML解析器BeautifulSoup(mk,'xml')pipinstalllxmlhtml5lib的解析器BeautifulSoup(mk,'htm5lib')pipinstallhtm151ibBe
系统 2019-09-27 17:46:54 2334
一、死锁简单来说，死锁是一个资源被多次调用，而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁，这里结合例子说明下两种常见的死锁情况。1、迭代死锁该情况是一个线程“迭代”请求同一个资源，直接就会造成死锁：importthreadingimporttimeclassMyThread(threading.Thread):defrun(self):globalnumtime.sleep(1)ifmutex.acquire(1):num=num+1msg=self.name
系统 2019-09-27 17:46:39 2334
原文链接：https://blog.csdn.net/hangdongzhang/article/details/78405483下载解压1>下载Python源码地址：https://www.python.org/downloads/我们这里下载了3.6.3版本.tgz后缀的文件。2>解压#tar-xvzfPython-3.6.3.tgz#cdPython-3.6.312编译安装#./configure--prefix=/usr/local/python3
系统 2019-09-27 17:46:18 2334
