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    Win10环境下创建Python的虚拟环境

    适用场景:适合创建Python2和Python3的虚拟环境,以及需要自定义虚拟环境结构的项目。 conda: 优点:功能强大,可以管理Python环境和非Python环境。...缺点:不能创建多个独立的Python环境。 适用场景:适合希望管理多个Python版本以及创建本地虚拟环境的项目。 pipenv: 优点:集成了虚拟环境和包管理工具,操作简单方便。...创建虚拟环境 这里使用virtualenv来创建虚拟环境,首先在D盘根目录新建一个OAK文件夹, 打开终端或命令行界面。 进入我们想要创建虚拟环境的目标文件夹即OAK文件夹。...运行这行指令后,会在当前目录下创建一个名为OAKenv的文件夹,该文件夹将包含一个独立的Python环境。...我们可以将项目的虚拟环境目录(通常是一个包含Python解释器和依赖包的文件夹)拷贝到其他位置,然后在新的位置中激活这个已存在的虚拟环境。

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    如何在不导致服务器宕机的情况下,用 PHP 读取大文件

    很少情况下我们可能需要走出这个舒适的地方 ——比如当我们试图在一个大型项目上运行 Composer 来创建我们可以创建的最小的 VPS 时,或者当我们需要在一个同样小的服务器上读取大文件时。...让我们设想一下,对于第一种情况,我们希望读取一个文件,并且每10,000行创建一个独立排队的处理作业。我们需要在内存中保留至少10000行,并将它们传递给排队的工作管理器(无论采取何种形式)。...对于第二种情况,我们假设我们想要压缩一个特别大的API响应的内容。我们不在乎它的内容是什么,但我们需要确保它是以压缩形式备份的。 在这两种情况下,如果我们需要读取大文件,首先,我们需要知道数据是什么。...如果我们需要处理这些数据,生成器可能是最好的方法。 管道间的文件 在我们不需要处理数据的情况下,我们可以把文件数据传递到另一个文件。...实际上,PHP提供了一个简单的方式来完成: 其它流 还有其它一些流,我们可以通过管道来写入和读取(或只读取/只写入): php://stdin (只读) php://stderr (只写, 如php:

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    如何在不会导致服务器宕机的情况下,用 PHP 读取大文件

    很少情况下我们可能需要走出这个舒适的地方 ——比如当我们试图在一个大型项目上运行 Composer 来创建我们可以创建的最小的 VPS 时,或者当我们需要在一个同样小的服务器上读取大文件时。...让我们设想一下,对于第一种情况,我们希望读取一个文件,并且每10,000行创建一个独立排队的处理作业。我们需要在内存中保留至少10000行,并将它们传递给排队的工作管理器(无论采取何种形式)。...对于第二种情况,我们假设我们想要压缩一个特别大的API响应的内容。我们不在乎它的内容是什么,但我们需要确保它是以压缩形式备份的。 在这两种情况下,如果我们需要读取大文件,首先,我们需要知道数据是什么。...如果我们需要处理这些数据,生成器可能是最好的方法。 管道间的文件 在我们不需要处理数据的情况下,我们可以把文件数据传递到另一个文件。...想象一下,我们会使用Zip扩展名来压缩我们的shakespeare.txt文件。

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    为项目选择的python解释器无效_PyCharm中创建项目时,在所创建的python虚拟环境下的pip失效问题…

    其中比较值得注意的点有:①PyCharm创建新项目时的解释器配置②Python虚拟环境的创建等。...㈡【成功解决】在创建新项目时选择一下解释器是基于谁创建的 直接干脆一点,把PyCharm创建的虚拟环境给换掉 再次尝试创建一个新的flask项目时,多留意了一下创建时可选的一些配置,PyCharm创建的这个虚拟环境默认是根据暂时没怎么用的...,也可以用PyCharn这类集成开发环境在创建项目时自动创建,不过不管是在哪里创建,都一定得注意要基于一个可靠的Python解释器创建!)。...在PyCharm的新项目创建时,是可以对本项目即将使用的解释器进行配置的,可以选择:⑴新建虚拟环境的python解释器的存放位置 ⑵基于哪个解释器来新建虚拟环境的python解释器 ⑶使用已经存在的虚拟环境的解释器...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    将当前的python环境的依赖包导出为txt文件,之后进入自己创建的虚拟环境,安装对应的依赖包

    目录 将当前的python环境的依赖包导出为txt文件 新建一个虚拟环境,将txt文件里面的依赖导入到新的虚拟环境里面 将当前的python环境的依赖包导出为txt文件 进入自己要导出依赖的虚拟环境...前面有括号就是进来了虚拟环境,如何创建虚拟环境 我们现在要将这个虚拟环境里面的依赖导出为txt文件 执行命令 pip freeze>package.txt ? ? ?...以上就导出了这个文件,你在哪个路径下执行的导出的命令,那么就在哪个路径下找txt文件 新建一个虚拟环境,将txt文件里面的依赖导入到新的虚拟环境里面 先进入你新创建的虚拟环境 之后在cmd里面到你放txt...文件的目录下 执行命令 pip install -r package.txt 一直等的就可以,之后你的虚拟环境里面就有你安装的txt文件里面的依赖

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    资源 | 横向对比5大开源语音识别工具包,CMU Sphinx最佳

    2014 年 Gaida 等人的一篇论文评估了 CMU Sphinx、Kaldi 和 HTK。其中 HTK 严格意义上来说并不是开源的,因为其代码并不能重用或作为商业用途使用。...编程语言 因为用户使用语言的情况各不相同,你可能会对特定的工具包有自己的偏好。以上工具除了 ISIP 以外都有 Python 的封装,虽然在一些情况下,Python 封装并不包括核心代码的全部功能。...CMU Sphinx 也包含了其他几种编程语言,如 Java 和 C。 开发工作 在学术研究中,所有列出的项目都包含它们的来源。...社区 这里我们关注一下邮件、讨论群还有开发者团体的情况。CMU Sphinx 在它的 repos 上有着在线交流论坛和积极的关注。...如果你缺乏语音识别的知识,HTK 的教程文档(注册用户可看)对这一领域有详尽的描述。

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    WINCC 动态配置趋势图

    更多WINCC趋势图,可参考以前文章: Wincc趋势控件的使用 如何在 WinCC V7 中点击对象后自动弹出对应的趋势1 如何在 WinCC V7 中点击对象后自动弹出对应的趋势2 如何在 WinCC...;如果有新项目,再重复相同的工作,想想都可怕。因此,选择用脚本进行批量创建是必须得。 第二点,Wincc的趋势控件中貌似是不支持分组的。...由于归档数据太多,数值轴根据数据范围创建了4个数值轴,不用组态任何趋势。 4、 新建一个Excel文件,表格文件中创建了几个字段,每个字段意义如下: 1) Class 用于区分父节点和子节点。...父节点表示分组,子节点表示该分组下的趋势曲线 2) Text 用于显示分组名称及趋势名称 3) Checked 用于配置对应的曲线是否显示 4) 归档变量 用于配置对应趋势的归档变量名称 5) 坐标系...5、 配置好Excel文件后,下一步需要wincc运行系统读取到Excel的配置文件。

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    我常用的几个第三方 Python 库

    跑上来更新个博客,跟大家分享一下我常用的几个第三方 Python 库。Python 语言之所以能够如此流行,除了本身内置许多程序库来保障快速开发之外,目不睱接的第三方库也是一大主因。...它是 wxWidgets 的 Python Bind,与 wxWidgets 的开发完美同步,最为重要的一点是它的消息机制与 MFC 颇为相似,以前在 MFC 的经验完全可以稍作变化就套用在 wxPython...如果你想开发基于数据库的应用(如 MIS、ERP 等)用 dabo 是一个不错的选择;另外,如果你之前习惯了 VB、VFP、Delphi 等 RAD 开发环境,dabo 并不比这些昂贵的工具差多少哦!...py2exe 按照邪恶的 windows 思维,编写的应用如果不编译出一个 .exe 文件恐怕是算不得“软件”的,py2exe 作用正是把你的 .py 脚本变成 .exe 文件,通常它会把脚本打包到一个...结果就是使用 pyprocessing 创建进程和进程间通信不仅像使用内置的 threading 模块那么简单,甚至还更加简单。

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    VC编程入门浅谈「建议收藏」

    对于没有编程基础的人首先要学习编程的基础知识,如变量,语句,基本的算法等,然后写一些小的程序,实现些常用算法对自己的思维是很好的锻炼,对以后的学习大有好处。...注意,C++是一门语言,而VC则是讲解如何在VC环境下使用MFC类库,学习VC应建立在充分了解C++的基础上的。...其实只要知道如何创建窗口、对话框、控件、消息循环,了解了句柄的含义就差不多了,最好再了解一点GDI编程。这个阶段的关键是要理解Win32程序是如何运作的,把握各种窗口间的关系。...刚开始你就要面对一个瓶颈,大量的紧密关联的知识,使你必须一下理解一个整体,而很难一点点来。可以说学VC最难得就是刚开始。...情况有些类似于第一次创建窗口时面对的那长长的程序,很多人就是在此被它难住,放弃了学习。

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    独家 | 一文读懂语音识别(附学习资源)

    同样是语音助手,为何Echo与Siri的境况如此不同呢,有研究者认为,这主要是两种产品使用环境不同而导致的。...最简单又却又最常用的语言模型是 N 元语言模型 (N-gram Language Model,N-gram LM) 。N 元语言模型假设当前在给定上文环境下,当前词的概率只与前N-1 个词相关。...传统解码器会完全动态生成解码图 (decode graph),如著名语音识别工具HTK(HMM Tool Kit) 中的 HVite 和 HDecode 等。...利用传统的语音特征提取算法(如MFCC 或 PLP)提取的特征只对单帧信号作用,不能很好地涵盖有效语音信息,也易受噪声污染。...这样做另外一个好处是整个的训练过程也可以变简单。 研究方向二:鸡尾酒会问题 在安静环境下的语音识别系统已经接近了人类的水平。

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    最常用的两种C++序列化方案的使用心得(protobuf和boost serialization)

    如果你确定生成数据结构的算法不会变或不常变,那么就可以通过序列化技术生成数据结构数据存储到磁盘上,下次重新运行程序时只需要从磁盘上读取该对象数据即可,所花费时间也就读一个文件的时间,可想而知是多么的快,...主要特性有: 高效 语言中立(Cpp, Java, Python) 可扩展 官方文档 3.2 Boost.Serialization Boost.Serialization可以创建或重建程序中的等效结构...3.5 简单总结 这几种序列化方案各有优缺点,各有自己的适用场景。其中MFC和.Net框架的方法适用范围很窄,只适用于Windows下,且.Net框架方法还需要.Net的运行环境。...注意2:boost库的安装依赖一些环境,通常有Python、bzip2和zlib,它们所在的软件包分别为: Ubuntu下: zlib1g-dev  libbz2-dev  libpython2.7...-dev (and libpython3.3-dev) Fedora/Redhat下: zlib-devel  libbz2-devel  python-devel (and python3-devel

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