问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...: Type "a" or "b": a got input: a 但是，如果我输入别的东西，然后输入 "a" 或 "b"，我会得到这样的结果: Type "a" or "b": purple You...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...因此，尽管递归确实发生了，但返回值却被丢弃了，然后你会从函数末尾退出。在函数末尾退出意味着 Python 会隐式地返回 None，就像下面这样： >>> def f(x): ...
我们通常会使用 google 来完成绘图需求。至少我是这样。 那学 matplotlib 库有什么用？答案是：可以节约搜索时间。...为什么引用库总采用 import matplotlib.pyplot as plt 的方式呢？...Matlibplot 提供了多种绘图 UI ，可进行如下分类 ： 弹出窗口和交互界面： ％matplotlib qt 和 ％matplot tk 非交互式内联绘图： ％matplotlib inline...这是 matlibplot 面向对象的一种函数。这个函数让修改当前的 axes 变得容易。比 1 的方法更常用。 ?...结论：从现在开始，我使用 plt.subpots() 来完成不同的绘图。（如果有人认为这个观点是错误的，请纠正我） 3.matplotlib 图像剖析 ?
本期“Python 为什么”栏目来聊聊 Python 为什么没有 main 函数？ 在开始正题之前，先要来回答这两个问题：所谓的 “main 函数”是指什么？...为什么有些编程语言需要强制写一个 main 函数？...函数最多只能有一个，也就是说程序的入口是唯一的 语法格式有一定的要求，具有相对固定的模板 为什么要强制一个main入口函数呢？...为什么要写那行 if 语句呢？可能的话，应该拆分 main 函数，甚至不必封装成一个函数啊！ 我个人总结出以下的经验： 打破惯性思维，写出地道的代码。...小结：本文首先解释了什么是 main 入口函数，以及为什么某些语言会强制要求写 main 函数；接着，解释了为什么 Python 不需要写 main 函数；最后则是针对某些人存在的惯性误区，分享了我个人的四点编程经验
; 这个函数表达式体现了 ES 2015 的最大亮点——箭头函数（Arrow function），精简可爱，简直迷死人。第一次看到它时，我的内心戏是：“憋说话，吻我”！...即使是免费的 Babel（JavaScript编译器），也无法阻挡我对函数声明的喜爱。...我对箭头函数绝对是真爱，但要声明一个顶级函数时，我仍用“土气”的函数声明。 为什么呢？“Uncle Bob” Martin 是这么说的： 花1小时写代码，就要花10小时检查代码。...但我的意见是：代码就是用来交流的。好的代码就是一则精彩的故事。 我会用编译器、转译器、压缩工具等来优化机器的代码。但是优化代码对我来说就是让其更简单易懂。 3 关于箭头函数 是的，箭头函数是真爱啊。...我一般会用箭头函数来通过一个小函数，将其作为更高阶函数的值。使用箭头函数时，还会使用地图、过滤器等，它们都是我的好朋友。
as np import xarray as xr 顺接上期时间变化图的内容，本期考虑绘图配色方案的设置。...CMasher 中可通过函数cmr.get_sub_cmap()[7]提取配色方案中的部分颜色。...当然 CMasher 包的函数cmr.get_sub_cmap()可进一步对配色方案离散化。...mylilac 查看配色方案可通过cmr.view_cmap[8]实现，类似于 Matlibplot 中的函数plt.get_cmap....函数plt.get_cmap仅可查看 Matlibplot 中的配色方案，不能查看 CMasher 中的配色方案；而cmr.view_cmap对两者的配色方案均可查看。
word 我最初接触的图表工具是word。从word 97开始，其内置的绘图能力就非常不错，能满足一般的应用。...omnigraffle 三年前我把工作环境完全切换至mbp/osx后，经历了很长一段时间无法好好绘图的尴尬，我尝试过虚拟机的方案，但来回切换着实让人烦躁；后来我发现了omnigraffle，才结束了对visio...简单的语法，强大的绘图能力，还有跟sphinx [2] 的结合能力，使其一度是我的最爱。 描述一个这样的状态机： ?...我最喜欢用graphviz绘制的图表，除了状态机外，还有数据结构和函数调用关系。这里有个数据结构的例子： ?...plantuml 最后，也是迄今为止我发现的最强大的基于绘图语言的绘图工具：plantuml。
中自定义样式以外，还可以使用 Matlibplot 内置样式快速绘图配置。...样式的修改依赖于 Matlibplot.pyplot 中的 style 模块实现的。内置样式以文本形式存储，文件后缀为.mplstyle....import matlibplot.pyplot as plt with plt.style.context("classic") ...（绘图代码，使用classic 风格绘图） ......（绘图代码，使用default 风格绘图） 内置样式表 Matlibplot 配置了 12 种默认样式表。...Seaborn 包为 Matlibplot 提供更多附加功能并改善默认的 matplotlib 绘图样式。
那我为什么还要大费周章专门写一篇文章来讨论呢？这个原因就出在GATK上。 当你仔细去看 GATK 得到的 PL 时，你会发现事情不对了！...还是看上面我给出的例子，Pr(CC|data) 的 PL 等于 0.05，这个数和其他的两个整数放在一起多少显得不够“漂亮”，不够简洁！...我还是以上面的例子为基础给大家列一下计算过程，一切就都清楚了： 我们假设由 GATK 归一化的 PL 值转换（Phred-scale计算公式的逆运算）得到的基因型“相对”后验概率值（加上相对是为了和后面真正的后验概率值作区分...那么，通过 GATK 的 PL 计算基因型剂量的问题也就解决了： dosage = Pr(AC|data) + 2 * Pr(CC|data) 最后，我将这个计算转换的过程写成了Python代码，可以直接使用...不过，我在截取图片的时候，已经将计算dosage的核心代码包含在内了，如果此刻你觉得还不需要加入我的知识星球，那么也可以参考这一段代码去实现你的程序。
自从上一篇文章发布后，大家给我推荐了不少绘图工具，比如startUML，rose，TikZ package，flowchart.js，matlab，R等等。感兴趣的可以自行研究。...至于matlab/R这样的工具，虽然强大，但跟本文讨论的画一般意义的设计图（如uml图）无关。 鉴于公众号中很多读者想进一步了解plantUML，这篇文章就多讲讲PlantUML。...diagram ❏ Activity diagram ❏ Component diagram ❏ State diagram ❏ Object diagram ❏ GUI Wireframe 这里面，我用的最多的是...生成的图表如下： ?...最后，; 作为一个活动的终止，这是最标准的图例；如果将每个活动最后的 ; 换成其它符号：|，，/，}，可以显示不同的图例。
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。 首先，我们看下文本注释函数：text()，mtext(), legend()。...这些函数都是R语言内置的基础函数，我们看下具体的实例： 1. text() 注释绘图中的任意点。 ?...接下来我们看下图像的注释包括点，线，图： 1. points() 在绘图中添加点。 ? 主要参数是点的类型，参照plot中2的编号。...3. abline（）在绘图中添加相应的参考线 ? 主要的参数h（与x轴平行直线），v(与y轴平行直线)。 abline(h=2) abline(v=2) ?...4. grid 内置的包，在绘图中添加相应的子图。这个包展现其图形的嵌入功能需要引入ggplot的绘图包，这个包我们就不详细介绍了，教程网上一搜一大把。那么我们来看下如何实现子图的嵌入。
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...训练层面的分析 BERT的训练其实挺多讲究的，这里的实验效果要保证对参数的有一定的要求，所以大家要多去观察训练过程暴露的问题，训练过程其实就是要观测loss变化、验证集效果等的问题，放置没学到、学飘了之类的问题...类似的思路其实我在这两篇文章里其实都有谈过： 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以，很多时候你需要的可能是更多地挖掘数据，从日志，从更多渠道去找，这个可能比增强本身要好。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。
大家好，我是年年！ 如果使用过react和vue，应该发现过一个问题：vue告诉我们不应该把方法、生命周期用箭头函数去定义；而在react的类组件中，把方法写成箭头函数的形式却更方便。...这时就出现了this指向undefined的情况。 但为什么使用箭头函数，this又可以正确指向组件实例呢？...这样就可以解释为什么react组件中，箭头函数的this能正确指向组件实例。...结语 「为什么react中用箭头函数，vue中用普通函数」这是一个挺很有意思的问题，简单来说，这种差异是由于我们写的react是一个类，而vue是一个对象导致的。...如果觉得这篇文章对你有帮助，不要忘了给我点个赞，你的支持是我最大的动力
如果你是个人开发者，想给自己搭建一些网站，我强烈推荐你使用云函数SCF！财务成本更低，维护成本更低！背景我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家！不需要带桌游实体卡牌，也能在一起玩桌游！...图片其中，我有使用「云函数SCF」：开发效率特别高！运营维护成本特别低！花销也很少！（每月十几块钱）今天，我给大家分享一下：我为什么推荐个人开发者使用「云函数SCF」。...而且，腾讯云函数真是太方便了！不用自己关心环境的问题，它已经为你准备好了！我只需关注业务代码，就能快速开发、测试、部署、发布。基于便宜+方便，我选择了腾讯云云函数SCF。...存储既然选择了腾讯云云函数，它是不提供存储的，但是我要联机游戏的话，就必须把房间数据保存下来。所以存储需要选型。因为是为爱发电，我当然要选最便宜的选项。...日志存入文件存储CFS日志系统CLS优点几乎免费不贵，支持建立索引，支持搜索，支持配置仪表盘缺点不方便查、统计虽然我很喜欢便宜的东西，但是日志系统CLS实在是太好用了，而且跟腾讯云云函数搭配的非常好，所以我愿意每个月花几块钱接入
简介 这个是通过《艺术绘》视频号看到的一个小短篇，莫奈大师的配色果真高级。于是小编有了这么一个想法：虽然我不会画画，但是我会画科研图啊！...作为实力型搬运工，我把这配色搬到了公众号里，并且尝试使用这些配色加入到 R 可视化中。...他最重要的风格是改变了阴影和轮廓线[3]的画法，在莫奈的画作中看不到非常明确的阴影，也看不到突显或平涂式的轮廓线。光和影的色彩描绘是莫奈绘画的最大特色。...") + scale_fill_manual(values = cols) + theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank()) 最后绘图结果...如果你对 R 语言的可视化不是很了解的话，建议你看我以前写的 可视化入门教程（后台输入[可视化文稿]）即可获取，并结合 B 站我上的直播课程，同步学习，效果更佳！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置...就是提升图像的暗部细节。这与加曝处理是不一样的，加曝一般不区分图像的暗部和亮部。...奇怪的是，我在网上搜到的伽马校正函数看起来都很复杂，即便是 python 写的，也都得十几行甚至几十行，可我写的伽马校正函数只有一行。为什么会这样呢？是我理解的不对吗？...、伽马校正（gamma=2）的灰度二值化效果、伽马校正（gamma=3）的灰度二值化效果： 对于彩色图片，这个伽马校正函数依然有效。
曾几何时，我觉得很兴奋，在如此短的时间内就可以做到这样的高度，让我十分的开心。开发出的内容也完全符合校内应用的需求。我变成了一个别人眼中的“大师”。 但事情并没有往想象的地方发展。...框架用的时间久了之后就发现了一个问题：我真的有学习过吗？我学的内容真的有用嘛，这些框架内的东西能对我今后有帮助吗，当然，这种想法不是一天形成的，还有一个小的故事。...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！...js框架 最后说一下我认为的好处： 1、对整体架构的思考 2、提高自己的创造力 3、提高自己独立思考的能力 4、提高自己阅读别人代码的能力 5、用到和认识了大量的编程语言内置函数 下面是我的一点小建议：
如果你的服务请求量并不大，但 Redis 实例的 CPU 使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。...同样的，当删除这个 Key 的数据时，释放内存也会耗时比较久。 你需要检查你的业务代码，是否存在写入大 Key 的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个 Key 存入过大的数据量。...内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的 IO 负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
在jupyter notebook中用 matlibplot绘图，出现以下情况。 截屏2020-04-30 下午9.12.14.png 2. 其实解决方法一是添加如下代码就行。...另外一种解决办法就是jupyter notebook 的配置文件。 用以下命令查看jupyter notebook配置文件目录。...-ls” 命令 可以看到配置文件 jupyter_notebook_config.py 用vim 打开 jupyter_notebook_config.py, 找到如下配置，需要将其注释删除，橙色框框的那个删除就行...关于jupyter notebook 配置文件的介绍可参考 这里。 截屏2020-04-30 下午9.12.33.png
如前面所述，axes可以用变量进行标记，从而可以传递给底层matlibplot调用。...若以脚本层绘图方法有如下理解： plt.figure(figsize=(10,4)) data1d.plot(marker="o") ?...matplotlib.markers Matlibplot 官网[4]给出了不同标记的示例，可参见如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...控制各个子图的绘图属性。...matlab/ref/plot.html [3] matplotlib.markers: https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html [4] Matlibplot
long_name": "$∂T/∂x$", "units": "°C/m"} ds.dTdy.attrs = {"long_name": "$∂T/∂y$", "units": "°C/m"} 一维数据绘图...如前面所述，axes可以用变量进行标记，从而可以传递给底层matlibplot调用。...= "-", c = "b", figsize = (10,4)) 参数marker 参数marker表可参见matplotlib.markers[3] matplotlib.markers Matlibplot...信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi控制各个子图的绘图属性。...matlab/ref/plot.html [3] matplotlib.markers: https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html [4] Matlibplot
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