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 3040
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 3038
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 3034
基础输入类型强制转化输入为字符串形式，若要进行输入类型转换或输出提示信息，可如此形式：int(input("输入一个整数:"))输出形势print('a'+'b')结果：abprint('a','b')结果：abprint('%s%s'%('a','b'))结果：abprint()函数去掉自动添加的换行：print('a',ending='')在函数中强制修改全局变量例如：globalA=100循环中的elsePython中while和for常见到配有el
系统 2019-09-27 17:56:50 3031
本文介绍了python设置xlabel,ylabel坐标轴字体大小，字体类型，分享给大家，具体如下：#--coding:utf-8--importmatplotlib.pyplotasplt#数据设置x1=[0,5000,10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000,50000,55000];y1=[0,223,488,673,870,1027,1193,1407,1609,1791,2113,2388];
系统 2019-09-27 17:46:17 3031
比较运算符运算符描述示例==检查两个操作数的值是否相等，如果是则条件变为真。如a=2,b=2则（a==b)为true.!=检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=2,b=3则(a!=b)为true.<>检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a<>b)为true。这个类似于!=运算符>检查左操作数的值是否大于右操作数的值，如果是，则条件成立。如a=7,b=3则(a>b)为true.<检查左操作数的值
系统 2019-09-27 17:57:22 3029
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 3027
Numpy有很多矩阵运算的方法，小白总结了一些常用和认为在算法中用到的方法~基础操作：首先创建两个矩阵A=np.array([[1,2],[1,2]])B=np.array([[2,4],[5,5]])1.矩阵对应位置的元素相加#矩阵同位置元素相加np.add(A,B)#方法1A+B#方法2结果都为：array([[3,6],[6,7]])2.矩阵对应位置的元素相乘#矩阵对应位置的每个元素相乘A*B结果为：array([[2,8],[5,10]])与之对应
系统 2019-09-27 17:49:01 3027
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 3026
国外的开源项目开展的是如火如荼，我们国内的当然也不甘落后。为了更好的玩转Python，我使用了ubuntuLinux来作为开发环境。但是由于国内网络的限制，访问国外的一些软件源的时候，速度比较慢，这时我们需要更换成国内的软件源。1、更换ubuntu18.04的软件安装源查看Ubuntu18版本和codename（一定要注意codename对应）$lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:Ubun
系统 2019-09-27 17:57:23 3024
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 3018
本文介绍了Python小波分析库Pywavelets，分享给大家，具体如下：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportdatetimefromscipyimportinterpolatefrompandasimportDataFrame,Seriesimportnumpyasnpimportpywtdata=np
系统 2019-09-27 17:56:44 3016
现在有这样一组数据，希望去除掉里面的异常数据。其中，异常数据可能比正常数据大也可能比正常数据小，可能是正的也可能是负的。数据为deg=[]importnumpyasnpif(True):#new_nums=list(set(deg))#剔除重复元素mean=np.mean(deg)var=np.var(deg)print("原始数据共",len(deg),"个\n",deg)'''foriinrange(len(deg)):print(deg[i],'→'
系统 2019-09-27 17:52:27 3016
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 3016
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 3014
