一下载wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1rc2.tgz二解压tarzxvfPython-3.7.1rc2.tgzcdPython-3.7.1rc2三编译./configuremakemakeinstall先找的python3.7解释器位置，一般是/usr/local/bin/python3.7四删除原来的软连接rm-rf/usr/bin/python3rm-rf/usr/bin/
系统 2019-09-27 17:53:36 2347
本文实例讲述了Pythonscipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：二维图像卷积运算一代码importnumpyasnpfromscipyimportsignal,miscimportmatplotlib.pyplotaspltimage=misc.ascent()#二维图像数组，lena图像w=np.zeros((50,50))#全0二维数组，卷积核w[0][0]=1.0#修改参数，调整滤波器w[49][25]=1.
系统 2019-09-27 17:50:25 2347
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 2347
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 2347
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 2347
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 2347
Python最基本的数据结构是序列(列表/元组)。一个序列中的每个元素都分配有一个数字-它的位置或索引。第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6内置类型的序列，但最常见的是列表和元组，我们将在本教程中看到。有一些东西可以使用所有序列类型来做。这些操作包括索引，切片，加，乘，并检查成员。此外，Python已经内置函数查找序列的长度和搜索它的最大和最小的元素。Python列表：列表是最通用的数据类型，在Python可以写成逗号分隔值方括号(项
系统 2019-09-27 17:47:00 2347
需求：查询出满足3人及3案有关系的集合#-*-coding:utf-8-*-frompy2neoimportGraphimportpsycopg2#二维数组查找deffind(target,array):fori,valinenumerate(array):forj,tempinenumerate(val):iftemp==target:returnTrue;returnFalsegraph=Graph(host="192.168.3.186://7474
系统 2019-09-27 17:46:25 2347
前言pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于Numpy的核心是ndarray，pandas也是围绕着Series和DataFrame两个核心数据结构展开的。Series和DataFrame分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas约定俗成的导入方法如下：frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd1.1.Pandas分析步骤1、载入日志数据2、载入area_ip数
系统 2019-09-27 17:37:36 2347
Struts2是MVC框架发展的最新阶段。Struts2从WebWork发展而来，而不是由Struts1演化而来，因此利用Struts2开发和部署应用程序有很多不同于Struts1的地方，尤其是在开发和部署Porlet方面，Struts2更是有着以往Portlet应用程序开发方式所无法比拟的优势。本文的目的就是通过在IBM的WebSpherePortalServer上开发和部署一个基于Struts2的Porlet应用，向读者介绍利用Struts2进行Por
系统 2019-08-29 23:18:25 2347
