见下面文档(定期更新):http://people.redhat.com/davej/bugzilla-stats.txt相关:1.Linux2.6内核bug成灾恐暂停开发修正错误http://iventor.net/bbs/viewtopic.php?t=2092.bugs++http://iventor.net/bbs/viewtopic.php?t=224欢迎任何问题和建议.Trackback:http://tb.blog.csdn.net/Trac
系统 2019-08-12 01:32:13 2388
1.首先介绍pip常用命令pip安装命令：pipinstallpackage_namepip升级命令：pipinstall�Cungragepackage_namepip卸载命令：pipuninstallpackage_name如pipinstalldjangopipinstall-Udjango2.virtualenv的安装virtualenv的安装:$sudopipinstallvirtualenv或$sudoapt-getinstallpython-
系统 2019-09-27 17:57:01 2387
我们搞了个python的工具包PyTls。做这件事的初衷是发生了一个星期要用python同时开发3个项目的情况，我发现了两个现象：1.有很多定制化的需求是极度高频反复重写的；2.有很多功能之前写过，可能因为稍许复杂又忘了，再用的时候又要去Google。所以，拉着同组的一个实习生，一起维护了PyTls的这个项目，为的就是那句"lifeisshort,weneedpython"。所有的详细的测试demo都可以在我的git找到，PyTls的测试demos希望可以
系统 2019-09-27 17:54:40 2387
蒙特卡洛算法思想蒙特卡洛（MonteCarlo）法是一类随机算法的统称，提出者是大名鼎鼎的数学家冯・诺伊曼，他在20世纪40年代中期用驰名世界的赌城―摩纳哥的蒙特卡洛来命名这种方法。通俗的解释一下蒙特卡洛算法的思想。假如篮子里有1000个苹果，让你每次闭着眼睛拿1个，挑出最大的。于是你闭着眼睛随机拿了一个，然后再随机拿一个与第一个比，留下大的，再随机拿一个，与前次留下的比较，又可以留下大的……你每拿一次，留下的苹果至少是当前最大的，循环往复这样，拿的次数越
系统 2019-09-27 17:53:56 2387
今天学习了用python生成仿真数据的一些基本方法和技巧，写成博客和大家分享一下。本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中
系统 2019-09-27 17:51:10 2387
在matlab中，存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声。Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数，但是很容易使用相关的函数来实现。代码：importnumpyasnpimportrandomimportcv2defsp_noise(image,prob):'''添加椒盐噪声prob:噪声比例'''output=np.zeros(image.shape,np.uint8)thres=1-probforiinrange(image.shape[0
系统 2019-09-27 17:48:52 2387
阅读时间：2019.08.25----2019.08.30：第一部分基础知识。第2章：变量1、变量的命名和使用变量名只能包含字母、数字和下划线。可以字母或者下划线打头，但不能以数字打头。例如：可以为message_1，不能为1_message。变量名不能包含空格，但可使用下划线分隔。例如：变量名greeting_message，不能为greetingmessage。不能用Python关键字和函数名作为变量名。慎用小写字母l和大写字母O。2、字符串用引号括起
系统 2019-09-27 17:48:19 2387
python判断a=2b=1ifa>b:print(a)else:print(b)多个if语句a=2b=1ifa>b:print(a)elifa==b:print(b)elifabelseb)#打印a如果a大于b的话，否则打印b循环有2种方式，forxinlist,tutle，另一种是while循环打印1到100的整数和sum=0foriinrange(1,101):sum+=iprint(sum)su
系统 2019-09-27 17:46:52 2387
概要系统中会包含很多行为，有些行为总是存在并需要被执行，而有些行为在某些场合或某种设置下就不希望被执行，通常很多人会通过一些条件对系统行为进行限制来达到目的，但是这样会给本来很简单纯粹的处理增加额外的逻辑，而通过NULLObject模式会提供一个具有代理式的空白行为的对象来解决问题。目的通过NULLObject模式提供一个具有代理式的空白行为的对象，从而隐藏一些判断逻辑。实例看这样一个例子，系统中有类Action，一些具体行为都从类Action继承来扩展，
系统 2019-08-29 23:46:48 2387
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系统 2019-08-29 23:46:18 2387
