u012149181的博客

计算之魂关于该算法的描述有些复杂，没看太懂打算放弃。由于在三重循环中计算Sum(left,right)有点没必要，因为current_sum = current_sum + arrays[right]，只需存储当前计算的current_sum就好，下次遍历的对象加上current_sum即为left,right的总和。此处arrays为全局变量，具体逻辑为计算左子数组，右子数组的最大总和以及对应区间，再计算从中间往左，右延伸的最大总和及对应区间，再比较三者中的最大者即为最大总和，其区间为最大区间。

1.报错No module pyQt5使用pyinstaller network.py -F -w -p /home/venv/pltool/lib/python3.6/site-packages其中-p指定package包路径2.用MobaXterm运行程序时报错QXcbCOnnection XCB error ：145（Unknown） sequence 181，解决方法：点击setting -> X11里 将 RANDR 里的勾去掉后点击OK即可。...

1.安装python3.6安装python3.6.5,原来的python2.7.5并存准备环境：登录你的linux虚拟机或者云服务器，进入命令行界面如下图：进入这样的窗口就是远程登录成功，我这里使用的是远程连接工具xshell，可以使用别的远程连接工具，比如CRT检测你的环境中是否有python，查看版本 默认带的有python2.7.5，我们需要安装个python3.6.5，别的版本也可以 安装python可能用到的依赖： [root@yzn ~]# yum .

我们用python 打包的exe文件的时候，每次运行后面都有一个黑框框，比如我的这个：用tkinter做的图形界面，打包成exe文件，每次运行都先有黑色框框，我们一般电脑用的带有图形界面的软件都没有黑色框框，所以可以取消掉黑色框框么，答案是肯定的。在我们打包的时候：如果是直接指定python文件进行pyinstaller打包的话，如果没有指定路径，需要进入打包文件的目录下执行下面命令，否则还得加上文件路径才能打包。方法一：pyinstaller -F mycode.py --noco..

按照上篇windows下调用的在linux下运行命令其中linux下lib中为libpython3.6m.a，同时include中Python.h在python3.6m目录下，因此需要修改命令和main.cpp中#include "python3.6m/Python.h"g++ -I "/root/Anaconda3/envs/tensorflow/include" -L "/root/Anaconda3/envs/tensorflow/lib" main.cpp -lpython3.6m1.

按照网上教程编写Python代码hello.py如下def printHello(): print("Hello World")if __name__ == "__main__": printHello()写c++代码main.cpp如下（和上述Python代码在同一目录下）：#include <iostream>#include <vector>#include <string>#include <Python.h>

之前的代码里，很多地方使用了move方法，直接设置控件坐标。这是一种通过写固定坐标进行布局的方式。比较简单，但不够灵活。这种布局常见的语法有widget.move(x, y): 设置控件widget的位置 widget.resize(width, heigth): 设置控件widget的尺寸 widget.setGeometry(x, y, width, heigth): 设置控件widget的位置与尺寸注意: 这个设置的是控件的，控件内部的文本大小与这个无关。代码示例from

背景：使用EXSI6.7.0,采用显卡直通模式添加PCIE设备，但是进入系统后运行nvidia-smi报错：unable to determine the device handle for GPU unknown error根据回答：This is a VMWare pass-through (directpath) problem.You must add to your vmx file the following directive:hypervisor.cpuid.v0 = "F

Anaconda安装我们将使用Anaconda作为IDE，搭建我们的TensorFlow框架。我们打开Anaconda的下载页，（Anaconda下载页）选择正确的系统，选择Python最新版本的下载链接即可开始下载。下载完成后，我们打开Anaconda的安装包，一直点击next/I agree。在出现下图所示页面时（现在是Python3.7，用的是之前的图片），勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”。有些安装教程上不推荐勾选这一项。勾

https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/5079407.html

基础环境：vsphere6.5VMwarevCenter6.5宝德服务器2750STesla K800x01 选择主机，配置→硬件→PCI设备→添加K80显卡注意：1、添加完显卡后，主机需要重新引导 （如果主机上的的虚拟机出现“远程通信失败”时，按2操作） 2、若vcenter客户端也安装在此主机上，则需要在vcenter上把主机移除，重新添加。0x02 创建虚拟机（win10企业版）注意：...

用python 处理可打印字符时ord(c) >= 32 and ord(c) <= 126 or ord(c) == 0x0a or ord(c) == 0x0d其中 0x0D和0x0A不是很理解意思，那个是换行，那个是回车呢？说实话，不清楚，到网上搜一下吧，看到了，知道了！回车 代码：CR ASCII码：/ r ，十六进制，0x0d，回车的作用只是移动光标至该行的起始位置；换行 代码：LF ASCII码：/ n ，十六进制，0x0a，换行至下一行行首起始位置；Linux和

加载数据，这里可以使用自己的数据集# 加载数据def get_data_from_file(train_file, batch_size, seq_size): with open(train_file, encoding='utf-8') as f: text = f.read() text = text.split() # 获取频繁词 word_counts = Counter(text) # 按key降序排列

Creating annotated heatmapsIt is often desirable to show data which depends on two independent variables as a color coded image plot. This is often referred to as a heatmap. If the data is categorical, this would be called a categorical heatmap.Matp...

http://blog.youkuaiyun.com/lwplwf/article/details/61616493注：本次安装因为我要配的这个笔记本是win7（32bit）的，所以安装中软件版本的选择就是按32位走的，我之前在win10（64bit）也装过，实际中这个教程的方法对于win7还是win10,32位又或是64位系统是通用的，软件版本按需选择就行了。1.安装Python环境，推荐使用A

今天看《Neural Networks and Deep Learning》的神经网络程序，源程序为python2.x，采用python3.6时会遇到一些错误：转自http://blog.youkuaiyun.com/taotaoking/article/details/785834481、xrange  ->range  python3.6中已经没有xrange2、在lo

Python 每行代码太长了（PEP8中建议为80个字符）会用\来换下一行接着写，突出逻辑或者避免出现滚动条，忽略就是了。这句代码的意思是计算你的数据框中符合指定的 gender 和 Pclass 条件的行的数据中 Age 列的中位数，并且在计算时忽略了缺失数据。作者：北向西链接：https://www.zhihu.com/question/53001138/

在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。import numpy as np1 numpy.random.rand()numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1dn表格

今天学习到numpy基本的运算方法，遇到了一个让我比较难理解的问题。就是dot函数是如何对矩阵进行运算的。一、dot()的使用参考文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.htmldot()返回的是两个数组的点积(dot product)1.如果处理的是一维数组，则得到的是两数

xrange() 函数用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。语法xrange 语法：xrange(stop)xrange(start, stop[, step])参数说明：start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;end: 计数到 end 结束，但

基于tensorflow的mnist手写数字识别https://www.jianshu.com/p/4195577585e6一、本文的意义         因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了，那我写这些文章又是为什么呢，只是抄袭？那倒并不是，更准确的说应该是笔记吧，然后用更通俗的语言来解释，并且补充更多，官方文章中没有详细展开的一些知识点，不过建议与官方文章结合着阅读

Python3之format12345678910111213141516171819202122232425262728293

从网上下载py2neo-3.1.1.zip解压然后cmdcd 进入py2neo-3.1.1文件夹,输入python setup.py install即可安装引用：https://stackoverflow.com/questions/24438886/offline-install-for-py2neo-in-ubuntu这听起来像你的路径没

转载请注明出处：https://www.codelast.com/《Neural Networks and Deep Learning》一书的中文译名是《神经网络与深度学习》，书如其名，不需要解释也知道它是讲什么的，这是本入门级的好书。在第一章中，作者展示了如何编写一个简单的、用于识别MNIST数据的Python神经网络程序。对于武林高手来说，看懂程序不会有任何困难，但对于我这样的Python渣则...

转自https://blog.youkuaiyun.com/l297969586/article/details/71159675vm配置：http://blog.youkuaiyun.com/u013142781/article/details/50529030 CMakeLists.txt：http://blog.youkuaiyun.com/z_h_s/article/details/50699905 莫烦python：htt...

转载请注明出处：https://www.codelast.com/本文是上一篇文章的续文。《Neural Networks and Deep Learning》一书的中文译名是《神经网络与深度学习》，书如其名，不需要解释也知道它是讲什么的，这是本入门级的好书。在第一章中，作者展示了如何编写一个简单的、用于识别MNIST数据的Python神经网络程序。本文接着上一篇文章对程序代码进行解析。下面来看看...

pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。先说下pytorch的三大优势： 一.Python优先支持策略： Pytorch主推的特性之一，就是支持python（官方的提法：puts Python first）。因为直接构建自 Python C API，Pytorch从细粒度上直接支持python的访问。相比