python_并发编程——多进程
from multiprocessing import Process
import os
def func1():
print('子进程1',os.getpid()) #子进程：获取当前进程的进程号
print('子进程的父进程:', os.getppid()) #获取进程的父进程id
def func2():
print('子进程2',os.getpid())
print('子进程的父进程:', os.getppid())
def func3():
Git教程---由浅入深
初学者很难找到一个由浅入深，学完后能立刻上手的Git教程 Git用户 V&Git专家 Git是一个工具，是目前世界上最先进的分布式版本控制系统（没有之一）。 集中式的版本控制系统 V& 分布式版本控制系统 Git的作用：能记录每次文件的改动---修改的文件名、修改人、修改信息描述、修改时间；多人协同修改文件；极其强大的分支管理 重要链接--https://www.liaoxuefeng.com/wiki/896043488029600/896202815778784
Python中from scipy.misc import imread报错的原因？
from scipy.misc import imread 报错 查询后其原因是from scipy.misc import imread，imwrite 等方法已经被弃用，Python已经将imread方法封装在了imageio模块当中 解决方法具体如下： 安装 imageio 库 使用pip install imageio import imageio imageio.imread("xxxx.png")
[转帖]美团在Redis上踩过的一些坑-2.bgrewriteaof问题
美团在Redis上踩过的一些坑-2.bgrewriteaof问题 博客分类： redis 运维 aofaof rewrite 转载请注明出处哈:http://carlosfu.iteye.com/blog/2254154 一、背景 1. AOF: Redis的AOF机制有点类似于Mysql binlog，是Redis的提供的一种持久化方式（另一种是RDB），它会将所有的写命令按照一定频率(no, always, every seconds)写入到日志文件中，当Redis停机重启后恢复数据库。
HotStuff共识协议详解
1. 前言 HotStuff提出了一个三阶段投票的BFT类共识协议，该协议实现了safety、liveness、responsiveness特性。通过在投票过程中引入门限签名实现了O(n) 的消息验证复杂度。Hotstuff总结出对比了目前主流的BFT共识协议，构建了基于经典BFT共识实现pipeline BFT共识的模式。 HotStuff是基于View的的共识协议，View表示一个共识单元，共识过程是由一个接一个的View组成。在一个View中，存在一个确定Leader来主导共识协议，并经
【分享】一款特别轻量的gif生成工具
github链接：https://github.com/NickeManarin/ScreenToGif/releases/tag/2.19.3 超级好用！支持多种方式（摄像头也可√）录制gif
python使用reques
1. 安装： 一：下载安装包，然后python setup.py install 二：如果安装有easy_install或pip,可直接使用： easy_install requests或者pip install requests来安装。若安装失败使用python -m pip install --upgrade pip 然后import requests导入requests模块
监听iframe加载完成
用 @load="loading" 在Vue里面写了一个界面，有一个iframe标签， iframe加载其他网站， <iframe @load="loading" id="iframe" ref="ifrane"> </iframe> public loading() {
this.iframe = false;
}
async/await 真不是你想象中那么简单
先上代码 公共代码 function getData(data, time) {
return new Promise(function (resolve, reject) {
setTimeout(function () {
resolve(data);
}, time)
})
jwt认证规则了解、drf-jwt框架了解、基于jwt框架的登录以及多方式登录实现、频率模块、前后台分离模式下信息交互规则
"""
1、系统的认证类：都很少使用，常用的前后台分类认证 ——jwt(json web token)
系统自带的权限类：
AllowAny: 不限制 # allow:允许
IsAuthenticated: 必须是登录用户
IsAdminUser: 必须是后台用户
IsAuthenticatedOrReadOnly: 读操作无限制，其它操作需要登录
2、自定义User表
继承AbstractUser、配置AUTH_USER_MODEL = '应用名.表名'、配置admin（UserAdm
深入浅出讲解低功耗蓝牙(BLE)协议栈
详解BLE连接建立过程 https://www.cnblogs.com/iini/p/8972635.html 详解BLE 空中包格式—兼BLE Link layer协议解析 https://www.cnblogs.com/iini/p/8977806.html 开发你的第一个BLE应用程序—Blinky https://www.cnblogs.com/iini/p/8996025.html 手把手教你开发BLE数据透传应用程序、 https://www.cnblogs.com/iini/p/
java中使用http请求
maven中pom.xml文件加入依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.3.2</version> </dependency>
2019面向对象程序设计（Java） 第16周学习指导及要求
2019面向对象程序设计（Java）第16周学习指导及要求 （2019.12.13-2019.12.16） 学习目标 (1) 掌握Java应用程序的打包操作； (2) 掌握线程概念； (3) 掌握线程创建的两种技术。 (4) 学习设计应用程序的GUI。 学习资源 1.教材第13-14章 2.第13-14章教学课件 3. corejava.zip 4. 实验十四任务书 学习任务 增补《面向对象程序设计课程学习进度条》第十六周数据； 完成实验十四； 修改置顶博文《面向对象程序设计课程学习进度条》，
彼得·德鲁克的十大兵法
1．「分权与授权」才能引发学习动机，从而无为而治 验证：当今所有的国际大企业全都是依照「分权、授权」而壮大的。 2．用成效来管理，用目标来管理，而非用监督来管理 验证：「数据、e化、科学分析、考评稽核」已成为一切管理的基石。 3．不连续时代的现象：知识产业时代的来临，全球经济取代个别经济，政府魅力式微 验证：Bill Gates、Google……已替「全球知识经济凌驾政府权力」做出批注。 4．不创新的风险，比创新高很多 验证：「创新」已成为本世纪所有企业生存发展的马达，墨守成规
C++ std::vector emplace_back 优于 push_back 的理由
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <windows.h>
using namespace std;
using namespace std::chrono;
// 要考虑 copy ctor 和 copy opt=
class Item
{
public:
Item() = delete;
Item(const Item & ths);
Item(std::string str);
九、ITK-VTK混合编程--将序列dcm图像通过ITK读去并通过VTK显示出来
一、初步介绍 上一个博客里面我记录了VTK的安装，以及相关的工程代码的构建，但是实际上上一个博客测试的代码的例子仅仅只是VTK程序的例子。而我实际上希望能够实现的是VTK和ITK混合编程。 在这里还是要简单的说下，ITK只是拥有对于图像处理的算是，但是始终都不能够直接的显示出来，没有直观性。 所以这里我们需要借助VTK去观察，这也是我们需要VTK的关键所在。 但是VTK本身并不是为了这个而存在的，它也可以服务于其他的可视化的程序，只是我们在这里需要的是它服务于ITK而已。
c++面向对象模型---c++如何管理类，对象以及它们之间的联系
首先我们随意定义4个类结构 class cl1
{
private:
int age;
string name;
static int addr;
public:
cl1()
{
}
void iwasthelastlivingsoul()
{
}
int getage()
{
return this->age;
}
}; //32 class cl2
{
private:
直观理解为什么分类问题用交叉熵损失而不用均方误差损失?
目录 交叉熵损失与均方误差损失 损失函数角度 softmax反向传播角度 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比， 一共有\(K\)类，令网络的输出为\([\hat{y}_1,\dots, \hat{y}_K]\)，对应每个类别的概率，令label为 \([y_1, \dots, y_K]\)。对某个属于\(p\)类的样本，其label中\(y_p=1\)，\(y_
今日推荐
周排行