定义：在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。 为什么要使用生产者和消费者模式在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，...
#/usr/env/bin python‘‘‘this is document
‘‘‘class Event(object):‘‘‘事件初始化的一个方式‘‘‘def__init__(self,event_type,data=None):self._type = event_typeself._data = data@propertydef type(self):return self._type@propertydef data(self):return self._dataclass EventDispatcher(object):"""event分发类 监听和分发event事件"""def__init__(self):#初始化事件self._events = dict()def__del__(self):self...
摘要：Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree），本文介绍了CART用于离散标签分类决策和连续特征回归时的原理。决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪枝；用于回归时则介绍了回归树和模型树的原理、适用场景和创建过程。个人认为...
IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX? Network Program...
1#!/usr/bin/python 2#coding=utf-8 3#服务器端 4from socket import *5from time import ctime6 HOST="192.168.1.33" 7 PORT=12358 BUFSIZE=10249 ADDR=(HOST,PORT)
1011 sockob=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
12sockob.bind(ADDR)
13while 1:
14print"waiting for message..."15 data,addr=sockob.recvfrom(BUFSIZE)
16print"client addr",addr
17 sockob.sendto("[%s]:%s"%(ctime(),data),addr)
18 sockob.close() 1...
from sklearn.preprocessing import StandardScaler#数据预处理标准化StandardScaler模型def test_StandardScaler():X=[[1,5,1,2,10],[2,6,3,2,7],[3,7,5,6,4,],[4,8,7,8,1]]print("before transform:",X)scaler=StandardScaler()scaler.fit(X)print("scale_ is :",scaler.scale_)print("mean_ is :",scaler.mean_)print("var_ is :",scaler.var_)print("after transform:",scaler.transform(X))# 调用 test_StandardScaler
test_S...
这篇文章主要介绍三个知识点，也是我《数据挖掘与分析》课程讲课的内容。同时主要参考学生的课程提交作业内容进行讲述，包括： 1.回归模型及基础知识； 2.UCI数据集； 3.回归模型简单数据分析。 前文推荐： 【Python数据挖掘课程】一.安装Python及爬虫入门介绍 【Python数据挖掘课程】二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍 【Python数据挖掘课程】三.Kmeans聚类代码实现、作业及优化...
1. 信号量 对于多进程来说，多个进程同时修改数据，就可能出现安全隐患，所以引入了锁，这一机制，但锁只能有一把来控制一个的开关，当你需要几把锁的时候，就可能用到信号量的概念。他是用了锁的原理，内置了一个计数器，在同一时内，只能有指定数量的进程来执行某一段被控制的代码。import time,random
from multiprocessing import Process,Semaphoredef singing(i,sem):‘‘‘:param i: 随机生成20个数的值:param sem:生...
Django 模型类的Meta是一个内部类，它用于定义一些Django模型类的行为特性。以下对此作一总结：abstract 这个属性是定义当前的模型类是不是一个抽象类。所谓抽象类是不会对应数据库表的。一般我们用它来归纳一些公共属性字段，然后继承它的子类可以继承这些字段。比如下面的代码中Human是一个抽象类，Employee是一个继承了Human的子类，那么在运行syncdb命令时，不会生成Human表，但是会生成一个Employee表，它包含了Human中继...
? 1、传统的编程模式一、事件驱动模型介绍例如：线性模式大致流程开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束每一个代码块里是完成各种各样事情的代码，但编程者知道代码块A,B,C,D...的执行顺序，唯一能够改变这个流程的是数据。输入不同的数据，根据条件语句判断，流程或许就改为A--->C--->E...--->结束。每一次程序运行顺序或许都不同，但它的控制流程是由输入数据和你编写的程序决定的。如果你知道这个...
IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为...
from sklearn.preprocessing import Normalizer#数据预处理正则化Normalizer模型def test_Normalizer():X=[[1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1],[1,3,5,2,4,],[2,4,1,3,5]]print("before transform:",X)normalizer=Normalizer(norm=‘l2‘)print("after transform:",normalizer.transform(X))# 调用 test_Normalizer
test_Normalizer() 原文：https://www.cnblogs.com/tszr/p/10801982.html
阅读目录一 IO模型介绍二 阻塞IO(blocking IO)三 非阻塞IO(non-blocking IO)四 多路复用IO(IO multiplexing)五 异步IO(Asynchronous I/O)六 IO模型比较分析七 selectors模块IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可...
摘自以前CI实现的商城系统，做APP时需要实现数据接口，便用python实现了。假设有表tp_articleidtitletype1哈哈12图样涂森坡1使用thinphp实现取出type为1的数据如下M()->from(‘‘tp_article‘‘)->where(‘type=1‘)->select();现通过python实现类似对mysql进行操作的封装DB.select(‘*‘).fm(‘tp_article‘).where(‘type‘,1).all()需要：django下的db模块首先实现 mydb.py 文件，放于core目录下，实现模型类文件时需要importfr...
项目中使用了gensim计算帖子向量和相似度，model文件已经训练好，但是在运行的过程中发现，模型加载十分缓慢，需要大约1-2分钟，我们不能让用户等那么长时间，于是得想办法想法，是否可以将其打包为api的方式，资源只需加载一次模型，然后利用即可，消耗小，速度快查找各方资料比较中意的有2个方案Django和Flask，2者都是python的web服务框架，区别 Django 是一个重量级的框架,Flask是一个轻量型的框架;这里我们尝试利用Flask解决该...
