最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般来说，当网络请求plot.ly绘图时会阻塞等待返回，于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度。一种解决办法是每调用一次plotly.write函数就开启一个新的线程，但是这种方法感觉不是很好。我不想用一个像cerely（一种分
系统 2019-09-27 17:37:56 1844
1.引言在并发编程中我们有时候需要使用线程安全的队列。如果我们要实现一个线程安全的队列有两种实现方式：一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现，而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现，本文让我们一起来研究下DougLea是如何使用非阻塞的方式来实现线程安全队列ConcurrentLinkedQueue的，相信从大师身上我们能学到不少并发编程的技
系统 2019-08-29 22:40:24 1844
1.一级缓存:基于PerpetualCache的HashMap本地缓存，其存储作用域为Session，当Sessionflush或close之后，该Session中的所有Cache就将清空。2.二级缓存与一级缓存其机制相同，默认也是采用PerpetualCache，HashMap存储，不同在于其存储作用域为Mapper(Namespace)，并且可自定义存储源，如Ehcache。3.对于缓存数据更新机制，当某一个作用域(一级缓存Session/二级缓存Na
系统 2019-08-29 22:10:20 1844
Python3.8是Python语言的最新版本，它适合用于编写脚本、自动化以及机器学习和Web开发等各种任务。现在Python3.8已经进入官方的beta阶段，这个版本带来了许多语法改变、内存共享、更有效的序列化和反序列化、改进的字典和更多新功能。Python3.8还引入了许多性能改进。总的来说，我们即将拥有一个更快、更精确、更一致和更现代的Python。下面是Python3.8的新功能和最重要的改变。1、赋值表达式Python3.8最明显的变化就是赋值表
系统 2019-09-27 17:57:03 1843
目录第十五章、python中的进程操作-开启多进程一、multprocess模块二、multprocess.process模块三、Process()对象方法介绍四、Process()对象属性介绍五、使用process模块创建进程六、进程之间的数据隔离问题七、守护进程八、terminate方法九、pid和name属性第十五章、python中的进程操作-开启多进程一、multprocess模块multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理
系统 2019-09-27 17:56:35 1843
Python中除法有两种运算符：'/'和'//'；有三种类型的除法：传统除法、Floor除法和真除法。X/Y类型：在Python2.6或者之前，这个操作对于整数运算会省去小数部分，而对于浮点数运算会保持小数部分；在Python3.0中变成真除法（无论任何类型都会保持小数部分，即使整除也会表示为浮点数形式）。示例代码：Python2.7版本中结果：>>>3/21>>>3/2.01.5>>>4/22>>>4/2.02.0Python3.4版本中结果：>>>3/
系统 2019-09-27 17:55:54 1843
Python3快速入门（七）——Python3正则表达式1、re模块简介re模块提供Perl风格的正则表达式模式，使Python语言拥有全部的正则表达式功能。2、正则表达式模式模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式：正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串；多数字母和数字前加一个反斜杠时会有不同的含义；标点符号通常有特殊的含义，只有被转义时才匹配自身；反斜杠本身需要使用反斜杠转义。^匹配字符串的开头$匹配字符串的末尾.匹配任意字符，除了换行符，当
系统 2019-09-27 17:51:33 1843
es实现聚合es通过agg实现聚合，详情可见es文档有时候查询es数据的时候可能需要实现多字段groupby的功能，例如：SELECTsum(item_count)fromAgroupbyfield1,field2,field3要实现多个维度的聚合，需要嵌套的agg查询语句:{"query":{},"aggs":{"field1":{"terms":{"field":"field1","size":2147483647#设置一个大的分桶数，防止一次统计不完
系统 2019-09-27 17:51:32 1843
前言一般情况下，在函数中可以使用一个装饰器，但是有时也会有两个或两个以上的装饰器。多个装饰器装饰的顺序是从里到外(就近原则)，而调用的顺序是从外到里（就远原则）。原代码执行结果装饰顺序:就近原则被装饰的函数，组装装饰器时，是从下往上装饰执行顺序:就远原则装饰器调用时是从上往下调用为了更好的理解，找到这段话：被装饰的函数是一个妹子，装饰器是衣服。“办事情”的时候得依次把外套、衬衣、内衣脱掉，事情办完了还要依次把内衣、衬衣、外套穿上。距离“妹子”越近的装饰器代
系统 2019-09-27 17:51:26 1843
对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有26GB空闲内存，为何不让其发挥余热呢?tmpfs可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。但优点也是缺点，tmpfs只把结果保存在内存中，所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行，否则就要失去部分或全部的工作成果了。一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作，然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件
系统 2019-09-27 17:49:11 1843
conda测试指南在开始这个conda测试之前，你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda注意：在安装之后，你应该关闭并重新打开windows命令行。一、Conda测试过程：使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。测试python。然后我们将检查哪一个版
系统 2019-09-27 17:48:14 1843
先从搭建环境开始。作为一个Python初学者来说，一个趁手的编译器是很重要的，本想用VS来开发Python，但是感觉实际开发中没有几家公司会用VS来开发Python，没办法就换成了MyEclipse。一、首先下载和安装Myeclipse就略过了。二、安装Python。一般的开发环境是在linux，网上很多教程和视频也都是在linux下配置和开发的。我的开发环境是64位win8系统，先从官网下载64位的Python安装程序。可以从这里选择要下载的版本http
系统 2019-09-27 17:48:04 1843
这篇文章主要介绍了python操作openpyxl导出Excel设置单元格格式及合并处理代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下贴上一个例子，里面设计很多用法，根据将相同日期的某些行合并处理。fromopenpyxlimportWorkbookfromopenpyxl.stylesimportFont,Fill,Alignment,Border,Side,PatternFillfromhan
系统 2019-09-27 17:47:12 1843
花了些工夫将碎片网部署到了SAE，中途遇到各类问题。感觉SAE看上去很美，实际上却并不是太成熟（至少python版如此）。下面记录下我遇到的一些主要问题以及解决方法。django版本问题Django1.4都即将发布了，SAE平台自带的SAE版本依旧为1.2x。为使用django1.3版本，你需上传自己的django。具体做法可参考SAE手册中的runtime.html#virtualenv日志模块出错最先遇到的是日至模块的问题。错误显示AdminEmail
系统 2019-09-27 17:46:12 1843
实现代码：#!/usr/bin/python//处理程序#filenamejiafa.py//文件名importsysimportrandomrunning=True//定义runningwhilerunning:a=random.randint(0,15)//定义a的值为0-15的随机数b=random.randint(0,10)//定义b的值为0-10的随机数printa,'*',b//输出题目he=a*bgauess=int(raw_input('P
系统 2019-09-27 17:38:29 1843
