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 2133
python是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取，并没有解析出来。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeim
系统 2019-09-27 17:37:56 2133
这些日子在公司测试机顶盒游戏，每次启动游戏的时候都要在windows黑色的dos窗口输命令，非常不方便，于是借着自己刚学的一点点python+wxPython的知识，写了这个telnet客户端，功能比较简单，根据需要可以再作修改。界面用wxGlade生成,本来我不喜欢wxGlade的,觉得不是很好用，但用着用着发现其实还不错，生成的代码也很容易和自己的代码结合。输入指令的输入框有默认的指令提示，为了方便写了个COMMAND指令列表,这是公司里用的,可以在源
系统 2019-08-12 09:30:17 2133
Python爬虫包BeautifulSoup递归抓取实例详解概要：爬虫的主要目的就是为了沿着网络抓取需要的内容。它们的本质是一种递归的过程。它们首先需要获得网页的内容，然后分析页面内容并找到另一个URL，然后获得这个URL的页面内容，不断重复这一个过程。让我们以维基百科为一个例子。我们想要将维基百科中凯文・贝肯词条里所有指向别的词条的链接提取出来。#-*-coding:utf-8-*-#@Author:HaonanWu#@Date:2016-12-2510
系统 2019-09-27 17:56:47 2132
开篇：测试过程中，对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织，之前一直使用【正交分析法】进行用例组织，说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合，用Python脚本实现，就是itertools模块中product方法（又称笛卡尔积法）。正交分析法的优点是测试用例覆盖率100%，缺点测试用例数量庞大，执行用例消耗的人工巨大。Pairwise（结对）算法源于对传统的正交分析方法优化后得到的产物，它的理论来自于数学统计。毫不避讳的说，本人看不懂数
系统 2019-09-27 17:54:21 2132
背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，
系统 2019-09-27 17:52:35 2132
在Python2和Python3中都提供print()方法来打印信息,但两个版本间的print稍微有差异主要体现在以下几个方面：1.python3中print是一个内置函数，有多个参数，而python2中print是一个语法结构；2.Python2打印时可以不加括号：print'helloworld'，Python3则需要加括号print("helloworld")3.Python2中，input要求输入的字符串必须要加引号，为了避免读取非字符串类型发生的
系统 2019-09-27 17:52:34 2132
Python中的列表基于PyListObject实现，列表支持元素的插入、删除、更新操作，因此PyListObject是一个变长对象（列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短），同时它还是一个可变对象（列表中的元素根据列表的操作而发生变化，内存大小动态的变化），PyListObject的定义：typedefstruct{#列表对象引用计数intob_refcnt;#列表类型对象struct_typeobject*ob_type;#列表元素的长度intob
系统 2019-09-27 17:52:11 2132
1.pyqt4写的界面find_ui.py#-*-coding:utf-8-*-fromPyQt4importQtCore,QtGuitry:_fromUtf8=QtCore.QString.fromUtf8exceptAttributeError:def_fromUtf8(s):returnstry:_encoding=QtGui.QApplication.UnicodeUTF8def_translate(context,text,disambig):r
系统 2019-09-27 17:48:21 2132
本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴高级技术专家孙金城分享。重点为大家介绍FlinkPythonAPI的现状及未来规划，主要内容包括：ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展；ApacheFlinkPythonAPI架构及开发环境搭建；ApacheFlinkPythonAPI核心算子介绍及应用。一.ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展1.Flink为什么选择
系统 2019-09-27 17:47:48 2132
