立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/25504/304706?utm_source=blogtoedureduce函数： 两个参数 一个函数 一个可迭代对象 把函数作用在序列上，把序列中两个元素的结果继续和下一个元素进行传入的函数的累计运算，返回一个最终计算的结果。reduce的使用：l =[,1,3,4,5,6,7]def combin(x1,x2) return x1*10+x2print(reduce(combin,l)) => 134567map和reduce的组合使用‘5632’=》》5632 a、用map先获得数字的序列 ...
Python编程实战主要关注了四个方面 即：优雅编码设计模式、通过并发和编译后的Python(Cython)使处理速度更快、高层联网和图像。书中展示了在Python中已经过验证有用的设计模式，用专家级的代码阐释了这些设计模式，并解释了为什么一些与面向对象设计相关的模式和Python均有关联。 书中通过大量实用的范例代码和三个完整的案例研究，全面而系统地讲解 了如何运用设计模式来规划代码结构，如何通过 并发与Cython等技术提升代码执行速...
JAVA、C、C++、Python这四种编程语言，前三种玩的比较多，python做为兴趣爱好或者玩脚本的时候弄过，编程语言在使用的时候主要还是适合不合适，单片机使用的场景属于功能简单，成本相对较低，现在也有高配版的单片机，本来单片机是不带系统的，非要硬扯到带系统的，从成本上考量就不是那回事了，成本主要包括两个方面有硬件成本，还有研发难度的成本这都是需要考虑的事情。? 在学习C/C++或者想要学习C/C++可以加入我们的学习交流QQ...
树莓派运行Python程序的方法：一、RaspBerry系统设置1、首先在开发板没有通电情况下，连接硬件，以及项目中用到传感器。比如当前项目需要将LED灯插在面包板上，然后通过杜邦线将开发板和面包板连接，硬件平台搭建完毕。2、其次打开树莓派开发板3B，然后用vnc连接上。3、打开ssh功能。如下图，Raspberry Pi Configuration启用SSH连接功能。然后点击OK更改后需要重新启动才能生效二、使用ssh连接上开发板Raspberry Pi1、打开事先安装...
第二部分是树莓派的部分 用的python3写的 功能 一 实现lora收发消息 通过spi口实现 二 收发NBIOT的数据 通过串口实现，注意树莓派的串口开始是不能用的，需要配置，当时我这个渣渣配了一天，我这个另起一个教程 可以直接复制下面的代码在树莓派里跑，但是需要lora的库。不下载的可以看一下代码思路 链接：是我树莓派上的工程源码，还有单独的树莓派收发程序，lora的库，找不到库的同学可以直接下我的 https://download.csdn.net/do...
推荐理由 这本书用非常简单精妙的思想讲述了深度学习的基本原理。我感觉这本书告诉了我一个很重要的道理，如果你读了很多书都没有把一个概念读懂，那可能真的不一定是你的问题，还有可能是书的问题。一个好的老师，就应该把班里最笨的学生教会（如果他愿意学的话）。我想这本书，可以在我的顶级程序员书单系列排名第3-5位，非常值得一读。 我的部分笔记 深度学习经验 1.更深入地理解深度学习，最好的办法就是亲自实现。 2.光看数学...
系列文章目录Part I. 建立一个网络 BindsNET安装教程 Part II. 添加网络元件微信搜索：脑机接口研习社 关注我们，了解脑机接口最新进展文章目录 系列文章目录一、运行仿真程序（Running Simulations）二、仿真笔记（Simulation Notes）三、内容总结一、运行仿真程序（Running Simulations） 建立Network对象后，下一步是运行仿真程序。 使用代码Network.run运行此功能。 Network.run接收的参数包括： inputs——将子类AbstractAbst...
我试图得到一个分布式TensorFlow工作的一个非常简单的例子.但是,我有一个在运行之间看起来不确定的错误.在某些运行中,它完美地运行.输出以下内容：Worker 2 | step 0 Worker 0 | step 0 Worker 1 | step 0 Worker 3 | step 0 Worker 2 | step 1 Worker 0 | step 1 Worker 1 | step 1 Worker 3 | step 1 ...但是,每隔一段时间,一个或多个工作人员就无法运行,导致输出如下：Worker 0 | step 0 Worker 3 | step 0 Worker 0 | step 1 W...
第1章 课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度学习数学基础（导数、方向导数、偏导数、梯度）等，通过介绍深度...
在按照tensorflow的Mac GPU安装说明并从源代码构建软件包后运行python -c“import tensorflow”时,我得到了dyld: warning, LC_RPATH $ORIGIN/../../_solib_darwin/_U_S_Sthird_Uparty_Sgpus_Scuda_Ccudart___Uthird_Uparty_Sgpus_Scuda_Slib in /Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so being ignored in restricted program because it is a relative path dyld: warning, LC_RPATH third_par...
MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop？ Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System，并发布了相关论文（可在Google Research的网站上获得： GFS 、 MapReduce）。 Doug Cutting和Mike Cafarella在开发搜索引擎Nutch时对这两篇论文做了自己的实现，即同名的MapReduce和HDFS，合起来就是Hadoop。 MapReduce的Data flow如下图，原始数据经过mapper处理，再进行partition和sort，到达reducer，输...
业务场景大概是这样，我需要在公司hadoop集群上对博文进行结巴分词。我的数据是存储在hive表格中的,数据量涉及到五百万用户三个月内发的所有博文。 首先对于数据来说，很简单，在hive表格中就是两列，一列代表的是uid，一列代表的是博文内容。举个例子如下: uid content 12345 今天天气真好啊 23456 中午的食物真不错啊 ... ... 对于hive表格，我在使用hadoop的时候，方法一般使用的是hive+python的形式，也就是从hive...
我的应用程序将一些数据缓存在磁盘上.由于缓存可能很大,因此不应将其存储在网络驱动器上.它应该在应用程序的调用之间持续存在.我有一个机制让用户选择一个位置,但希望默认是合理的,并且平台的“正确的东西”. 这种缓存的适当位置是什么？是否有用于确定适当位置的API？我如何从Python调用它？解决方法:看看这里：http://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable#User_management_variables.用户目录下的任何内容都是好的.如果它...
我在浏览器中为我的app-engine应用程序缓存图像时遇到了一些问题我发送最后修改,过期和缓存控制标头,但每次都从服务器加载图像.这是代码的标题部分： 响应[‘Content-Type’] =’image / jpg’ response [‘Last-Modified’] = current_time.strftime(‘％a,％d％b％Y％H：％M：％S GMT’) 响应[‘Expires’] = current_time timedelta(天= 30) response [‘Cache-Control’] =’public,max-age = 2592000′解决方法:以下是dpaste ...
上一篇博文主要讲解了RabbitMQ集群的搭建，本文主要介绍一下利用python程序完成mq的消息收发和实时监控 一、利用Python脚本完成RabbitMQ消息发送和接受： 原理和思想： 1、利用python语言强大的模块pika，来实现自动发送消息和接受消息； 2、MQ集群有两台内存节点，第一个内存节点用于发送消息的节点，第二个内存节点用于接受消息的节点；因为MQ集群的消息同步特性，发送消息到node1，接受消息到node2 3、此demo程序的用途除了验...