import multiprocessing import threadingimport osimport timeimport randomimport sysdef copy_file(queue,file_name,source_folder_name,dest_folder_name): #print(‘正在复制：%s‘ % file_name) if os.path.isdir(source_folder_name + ‘/‘ + file_name): queue.put(file_name) return if not os.path.exists(dest_folder_name): os.mkdir(dest_folder_name) data_file = open(source_fo...
题目：Given a linked list, swap every two adjacent nodes and return its head.For example,Given 1->2->3->4, you should return the list as 2->1->4->3.Your algorithm should use only constant space. You may not modify the values in the list, only nodes itself can be changed. 代码：oj 测试通过 Runtime: 42 ms 1# Definition for singly-linked list. 2# class ListNode: 3# def __init__(self, x): 4# ...
注：上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。 以下所有Python代码示例，均默认已经导入上面的这几个包，导入代码如下： import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 0. Python中调用一个分布函数的步骤 scipy是Python中使用最为广泛的科学计算工具包，...
# 找到序列中最小元素，然后与第一个交换，如果第一个为最小和自己交换 # 再从剩下的元素中找到最小元素，与剩下的元素中的第一个交换。 # 核心的意思就是每次要在剩余元素中选出最小，排到前面的位置def select_sort(sort_list):"""选择排序"""n = len(sort_list)for i in range(n-1):min_index = ifor j in range(i+1, n):if sort_list[j]< sort_list[min_index]:min_index = iif min_index != i:sort_list[i], sort_list[min_in...
阅读目录一 背景知识二 python并发编程之多进程三 python并发编程之多线程四 python并发编程之协程五 python并发编程之IO模型六 补充：paramiko模块七 作业一 背景知识顾名思义，进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。所以想要真正了解进程，必须事...
本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：主代码如下：#download worker queue_download = Queue.Queue(0) DOWNLOAD_WORKERS = 20 for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): DownloadWorker(queue_download).start() #start a download worker for md5 in MD5S: queue_download.put(md5) for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): queue_download.put(None) 其中downloadworkers.p...
参考：https://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/8337207.htmlhttps://www.cnblogs.com/xybaby/p/6337944.html协程的概念协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是程序级别的，由程序自己决定如何调度。协程的概念：在子程序执行过程中可以中断去执行别的子程序，而别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这个过程就称为协程。类似与yield操作。 协程的优点：无需线程切换上下文，避免了无意义的调度。可以提高程序性...
2018-09-17Author: 楚格IDE： Pycharm2018.02 Python 3.7 KeyWord : Excel displayExplain: 读取Excel，显示和存储读取的数据 思路：1. 确定打开Excel的文件，包括路径以及名称2.对Excel进行操作，分片是基础操作3.处理的目的：使分片的每行数据（列表数据）映射成字典（名称是键，每行内容是值），每行的数据聚合成列表，即列表中元素是字典。4.显示，打印出每行的数据集 1----------------------------------------------...
题目描述 请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。思路分析 根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵，它们的乘积AB是一个m×p矩阵，它的一个元素其中 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ p。 值得一提的是，矩阵乘法满足结合律和分配率，但并不满足交换律，如下图所示的这个例子，两个矩阵交换相乘后，结果变了： 下面咱们...
1.栈结构，其实就是一个后进先出的一个线性表，只能在栈顶压入或弹出元素。用列表表示栈，则向栈中压入元素，可以用列表的append()方法来实现，弹出栈顶元素可以用列表的pop()方法实现。 1 >>> x=[] #创建一个空列表，此处表示栈 2 >>> x3[]4 >>> x.append(‘a‘) #压入元素‘a‘ 5 >>> x6 [‘a‘]7 >>> x.append(‘b‘) #压入元素‘b‘ 8 >>> x9 [‘a‘, ‘b‘] 10 >>> x.pop() #弹出栈顶元素‘b‘11‘b‘...
jpg 格式转化为ppm格式1from PIL import Image 2import cv2 34 img = Image.open("/home/cc/test/feature_kindsof/demo1.jpg") 5 img.save("/home/cc/test/feature_kindsof/demo1.ppm") 6 img.show(); 其它格式转换类似。原文：https://www.cnblogs.com/cc111/p/10477957.html
记录python的学习路程实现HTTP-Basic认证#!/usr/bin/python #coding:utf-8 #只限于python2.Ximport urllib2 import jsondef httpbasic(url=None,username=None,password=None): url = url username = username password = password #后面有\n,需要去掉 s1 = base64.encodestring(‘{0}:{1}‘.format(username, password))[:-1] authheader = "Basic {0}".format(s1) res = urllib2.Request(url,{"Co...
原理：计算当前点（无label，一般为测试集）和其他每个点（有label，一般为训练集）的距离并升序排序，选取k个最小距离的点，根据这k个点对应的类别进行投票，票数最多的类别的即为该点所对应的类别。代码实现（数据集采用的是iris）： 1import numpy as np2from sklearn.datasets import load_iris3from sklearn.model_selection import train_test_split4from sklearn import neighbors5from sklearn.metrics import accuracy_sc...
上次我爬了n多图片，但是浏览的时候有一个问题。图片浏览器的浏览一般都是按名称排的，而我对图片的命名是按照数字递增的。比如3总是会排在10后面，也就无法快速地浏览图片了。所以，出于方便自己查阅图片，也出于学习，决定做一个自己的图片浏览器。目标：浏览目录，通过滚轮不断显示同一个文件夹下的图片，并自定义排序。步骤0：要实现图形界面，我使用wxPython。至于如何安装和简单地使用wxpython，可以到网上检索，一大堆资料。...
1.算法：（设查找的数组期间为array[low, high]）（1）确定该期间的中间位置K（2）将查找的值T与array[k]比较。若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分查找。区域确定如下：a.array[k]>T 由数组的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的区间为array[low,……，K-1]b.array[k]<T 类似上面查找区间为array[k+1,……，high]。每一次查找与中间值比较，可以确定是否查找成功，不成功当前查找区间缩小一半。递...