今天来说一下，有些刚刚接触python的朋友，在使用pipinstall安装python第三方库的过程中会出现网速很慢，或者是安装下载到中途，停止，卡主，或者是下载报错等问题。如下图：还有一些，等等之类的问题，比如我这图中，下载速度只有4.7kb/s慢的比龟速还慢。怎么样解决这种问题呢?就是更换python源临时的使用方法是，在安装pipinstall-i+源地址+安装库名，这样可以临时解决安装问题例如：pipinstall-ihttps://pypi.t
系统 2019-09-27 17:48:41 2264
今天发现了一个好玩的小项目，做的就是坦克大战的，看到它的一瞬间让我想起了小时候泡在4399网站里面的时光了，我果断下载下来跑了起来，做的还是可以的，这里的可以就是说视觉效果上的可以，至于具体内容细节什么还是有一些bug的，比如我自己摧毁“老窝”的时候居然没有游戏结束，等等。既然项目别人已经做好了，我就不多做什么工作了，想着运行py脚本多麻烦，能够把游戏打包成为exe文件就好了，想到这里就开始着手进行游戏的打包工作，这里主要使用的是pyinstaller模块
系统 2019-09-27 17:47:08 2264
一、collections模块1.函数namedtuple（1）作用：tuple类型，是一个可命名的tuple（2）格式：collections(列表名称，列表）（3）返回值：一个含有列表的类（4）例子：importcollections#help(collections.namedtuple)Point=collections.namedtuple("Point",['x','y'])p=Point(15,45)print(p.x+p.y)print
系统 2019-09-27 17:45:52 2264
图像显示和打印面临的一个问题是：图像的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在CT里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。技术问题1、显示器往往只有8-bit，而数据有12-至16-bits。2、如果将数据的min和max间(dynamicrange)的之间转换到8-bit0-255去，过程是个有损转换，而且出来的图像往往突出的是些噪音。算法分析12-bit到8-bit直接转换：computeMinMax(pixel_val,min
系统 2019-09-27 17:45:50 2264
scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a,axis=None,b=None,keepdims=False,return_sign=False)，具体配置可参见这里，返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。这里需要强调的是使用该函数的场景：一般来说，该函数主要用于非常小的数值的运算（比如蒙特卡洛取样样本）。在这种情况下，将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(
系统 2019-09-27 17:38:13 2264
环境：SQLServer2005or2008最近在处理一个锁的问题时，发现一个比较郁闷的事，使用X锁居然无法锁住查询，模拟这个问题，可以使用如下T-SQL脚本来建立测试环境。USEmaster;GOIF@@TRANCOUNT>0ROLLBACKTRAN;GO--=======================================--建立测试数据库--a.删除测试库,如果已经存在的话IFDB_ID(N'db_xlock_test')ISNOTNUL
系统 2019-08-29 23:41:07 2264
系统 2019-08-29 23:39:15 2264
此例子包含互动操作请参看http://www.quirksmode.org/js/Examplecookies.html脚本这里有你需要的三个脚本functioncreateCookie(name,value,days){if(days){vardate=newDate();date.setTime(date.getTime()+(days*24*60*60*1000));varexpires="$$expires="+date.toGMTString()
系统 2019-08-29 23:28:14 2264
这个系列文章我是根据RickHightower发表在IBM网站的文章《EJB-CMP/CMR介绍》改编而成的，这是一个系列，共有4篇文章。这篇文章综合了那4篇文章，看这篇文章前一定要参考一下，这样理解起来很方便，不过我做了部分修改，原理基本还是不变的。关于CMP方面的知识我不说了，我这里只是介绍如何使用Lomboz和JBoss-IDE在Eclipse中开发CMP。这篇文章主要讲述如何开发一对多的双向联系，这里设计了一个GroupBean，和UserInfo
系统 2019-08-29 23:23:44 2264
在人工神经网络领域中，感知机也被指为单层的人工神经网络，以区别于较复杂的多层感知机（MultilayerPerceptron）。作为一种线性分类器，（单层）感知机可说是最简单的前向人工神经网络形式。尽管结构简单，感知机能够学习并解决相当复杂的问题。感知机主要的本质缺陷是它不能处理线性不可分问题。感知机使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，把矩阵上的输入（实数值向量）映射到输出值上（一个二元的值）。是实数的表式权重的向量，是点积。是偏置
系统 2019-08-29 23:16:19 2264
