系统 2019-08-12 01:51:53 2379
pat链接：http://pat.zju.edu.cn10011#include2intmain(){3inta,b;4intc;5while(scanf("%d%d",&a,&b)!=EOF){6c=a+b;7if(c<0){8c=-c;9printf("-");10}11if(c>=1000000)12printf("%d,%03d,%03d\n",c/1000000,(c/1000)%1000,c%1000);13elseif(c>
系统 2019-08-12 01:33:37 2379
有这样一个列表：s=list('abcdefg')现在因为某种原因我们需要从s中踢出一些不需要的元素，方便起见这里直接以踢出所有元素的循环代替：foreins:s.remove(e)结果却是：In[3]:sOut[3]:['b','d','f']多次示例后发现，这种remove方式保持着隔1删1的规律。那么改一下代码看看出了什么问题：In[14]:i=0In[15]:foreins:...:print("第"+str(i)+"次循环删前:s=",s)...
系统 2019-09-27 17:56:38 2378
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 2378
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 2378
阻塞IO（blockingIO）在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于networkio(网络io)来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel(内核)就要等待足够的数据到来。等着对方把数据放到自己操作系统内存而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。
系统 2019-09-27 17:53:03 2378
InstallingOpenCVinUbuntuforPython3byWK·PublishedMarch2,2016·UpdatedMarch3,2017InstallingOpenCVinlinuxforPython3isnotthatstraightforward,sointhistutorial,we’llgothroughthestepsonhowdowedoit.We’llbeusinga64bitUbuntu16.04system,andPy
系统 2019-09-27 17:53:02 2378
本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图，具体如下。首先看看演示效果：完整代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#setupthefigureandaxesfig=plt.figure(figsize=(8,3))ax1=fig.add_subplot(121,projec
系统 2019-09-27 17:52:34 2378
importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)plt.title('SquareNumbers',fontsize=24)plt.xlabel('Value',fontsize=14)plt.ylabel('SquareValue',fontsize=24)plt.tick_
系统 2019-09-27 17:52:11 2378
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 2378
