二、超松弛迭代法(SOR)1.原理:回顾:在一般情况下:收敛过慢甚至不收敛的\(B\)与\(f\),经过对系数矩阵\(A\)分裂成\(A=M-N\)的形式,使得迭代公式变为:\(x^{k+1}=(I-M^{-1})Ax^{k}+M^{-1}f\)雅克比迭代法选取:现将\(A\)如下分解\(A=D-L-U\),\(D\)为对角阵,\(L\)为下三角阵,\(U\)为上三角阵,取\(M\equivD\),取\(N\equivL+U\),在这一章中我们选取
系统 2019-09-27 17:57:35 3163
比我的问题，我是window10+python3，安装了python-barcode，打包完成后（打包没报错，我也不知道为啥），运行exe程序时，报OSError:cannotopenresource，联系上下问题，基本确认是字体的问题。解决的办法是，找到python-barcode的根文件夹（我的是在D:\ProgramData\Anaconda3\envs\env2-pyin\Lib\site-packages\barcode文件夹下），发现用的Dej
系统 2019-09-27 17:54:07 3163
1.适当的空格逻辑行首的空白表示逻辑表示层次关系从而决定分组语句从新行的第一列开始风格统一都用四个空格不能随便加空格奥运五环#绘制奥运五环importturtleturtle.width(10)turtle.color("blue")turtle.circle(50)turtle.penup()turtle.goto(120,0)turtle.pendown()turtle.color("black")turtle.circle(50)turtle.pen
系统 2019-09-27 17:56:51 3160
有一组4096长度的数据，需要找到一阶导数从正到负的点，和三阶导数从负到正的点，截取了一小段。394.0388.0389.0388.0388.0392.0393.0395.0395.0394.0394.0390.0392.0按照之前所了解的，对离散值求导其实就是求差分，例如第i点的导数（差分）为：即在一个宽度为2m+1的窗口内通过计算前后m个值加权后的和得到。但是在实际使用过程中效果不是很好。于是想到了同样在一个宽度为2k+1的窗口内，将这2k+1个点拟合
系统 2019-09-27 17:56:06 3160
简介文中主要帮助一位小哥实现对圆的任意切分，切分需要从给定点，和给定角度进行切分。现把算法记录如下，需要使用的可以参考，当然比较简单。算法和效果如下。代码importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#defreturn_xy_list(alfa,):#passr=11.599xa=-11.599ya=0.645941173792x0=0y0=0alfa=2list_x=[]list_y=[]N=
系统 2019-09-27 17:50:17 3160
前言中位数是一个可将数值集合划分为相等的上下两部分的一个数值。如果列表数据的个数是奇数，则列表中间那个数据就是列表数据的中位数；如果列表数据的个数是偶数，则列表中间那2个数据的算术平均值就是列表数据的中位数。在这个任务里，你将得到一个含有自然数的非空数组（X）。你必须把它分成上下两部分，找到中位数。输入:一个作为数组的整数(int)列表(list)的。输出:数组的中位数(int,float).示例get_median([1,2,3,4,5])==3get_
系统 2019-09-27 17:37:39 3156
缘起大家都知道，最近的网络不怎么和谐，速度慢不说，VPN还总断，好在云梯提供了挺多的服务器可以切换，但云梯的服务器又挺多，Linux的NetworkManager又不支持批量添加配置，甚至配置文件都不能复制新建，每个服务器的配置都得手动加，非常麻烦。当然，也可以每次切换时打开配置，光改地址，但是这也非常不方便。作为一个合格的开发人员，当然会想到用程序批量生成配置，我选择使用Python。寻找配置文件的位置要批量创建配置，首先得知道配置文件在哪里，比如自己的
系统 2019-09-27 17:48:12 3154
好像是百度资深大数据工程师在录制Python视频课程讲课，包括Python基础入门、数据分析、网络爬虫、大数据处理、机器学习、推荐系统等系列，他还在不停地录制，课程感觉很不错，视频网盘分享给大家学习Python，视频教程，百度网盘下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1BZ3BhXaxbwHYF-fq7gukDw提取码:f5hx复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
系统 2019-09-27 17:52:55 3152
在定义类(class)的时候发现属性这个地方有很多坑，类属性、实例属性、局部变量傻傻分不清。在在本文中介绍以下内容（全部跟定义类有关）类属性实例属性一.类属性：定义类的模块添加的属性1.调用：在内部用类名.类属性名调用，外部既可以用类名.类属性名又可以用实例化对象.类属性名来调用demo1classCar():type="new"my_car=Car()print(my_car.type)###实例对象.类属性名调用print(Car.type)###类名
系统 2019-09-27 17:57:40 3151
1.背景在python运行一些，计算复杂度比较高的函数时，服务器端单核CPU的情况比较耗时，因此需要多CPU使用多进程加快速度2.函数要求笔者使用的是：pathos.multiprocessing库，进度条显示用tqdm库，安装方法：pipinstallpathos安装完成后frompathos.multiprocessingimportProcessingPoolasPoolfromtqdmimporttqdm这边使用pathos的原因是因为，multi
系统 2019-09-27 17:57:29 3148
目录1.COCO数据集简介2.COCO数据集的优缺点（简述）3.COCO数据集信息统计4.下次将推出VOC转COCO的脚本，期待关注。1.COCO数据集简介微软发布的COCO数据库是一个大型图像数据集,专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。COCO数据库的网址是:MSCOCO数据集主页：http://mscoco.org/Github网址：https://github.com/Xinering/cocoapi关于API更多的细节在网
系统 2019-09-27 17:47:52 3148
Python的安装以及报错处理方法一、下载下载路径：https://www.python.org/downloads/二、安装(以安装python3.7为例）在win下安装：1、创建新的安装目录：c:/python372、环境变量的配置（勾选自动配置）检查安装是否正确#第一步：：C:\Users\cuiljiang>pythonPython3.7.0(v3.7.0:1bf9cc5093,Jun272018,04:06:47)[MSCv.191432bit(
系统 2019-09-27 17:54:55 3147
全文检索引擎入门灰常不幸的是，关系型数据库对全文检索的支持没有被标准化。不同的数据库通过它们自己的方式来实现全文检索，而且SQLAlchemy在全文检索上也没有提供一个好的抽象。我们现在使用SQLite作为我们的数据库，所以我们可以绕开SQLAlchemy而使用SQLite提供的工具来创建一个全文检索索引。但这么做不怎么好，因为如果有一天我们换用别的数据库，那么我们就得重写另一个数据库的全文检索方法。所以我们的方案是，我们将让我们现有的数据库处理常规数据，
系统 2019-09-27 17:48:57 3146
目标在本节我们要学习：1.使用模板匹配在一幅图像中查找目标2.函数：cv2.matchTemplate()，cv2.minMaxLoc()原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。OpenCV为我们提供了函数：cv2.matchTemplate()。和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较OpenCV提供了几种不同的比较方法（细节请看文档）。返回的结果是一个灰度图
系统 2019-09-27 17:46:50 3142
C#中不能对字符串表达式进行编译执行，我想到一种解决办法是，添加对Ironpython(python与.net平台交互的版本)的引用，从而利用python来执行。首先，去http://ironpython.codeplex.com/releases/view/54498下载ironpython，安装。我用的是ironpython2.0(之前尝试过用Ironpython2.7，但发现在vs2008中不能添加对Ironpython的引用，所以如果发现使用不了，
系统 2019-08-12 09:30:27 3141
