taskCompletion.Task); return JsonConvert.DeserializeObject(response.Content); } 中文翻译 现有的StackOverflow问题和示例在...await taskCompletion.Task); return JsonConvert.DeserializeObject(response.Content); } 现有的StackOverflow问题和示例在
在 Windows 系统中,所有的登录行为(包括成功和失败的登录尝试)都会被记录在事件日志中,用户可以通过 事件查看器 来查看这些记录。以下是具体的操作步骤: 1....筛选后,你可以看到所有成功的登录记录,查看每个记录的 帐户信息、登录类型(如交互式登录、网络登录等),以及 进程信息 和 工作站名(可以帮助你追踪登录来源)。 3....日志大小与覆盖问题 Windows 和 Linux 系统的日志文件通常会有大小限制,日志数据可能会被覆盖。因此,建议定期备份日志文件,并根据需要调整日志文件的大小限制。...小结 通过定期检查 Windows 和 Linux 系统中的登录记录,你可以有效防止未经授权的访问,保障系统的安全。
作者 | bethal 来源 | http://sina.lt/gfmf 这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别...通常情况下,一项新技术的诞生常常会伴随着媒体的大肆宣传和炒作,这使得用户很难看清技术的本质。...元数据(metadata)就是关于这个层的额外信息,它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息,还包括父层的层次信息。需要注意,只读层和读写层都包含元数据。 ?...git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合,同样的,docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。...实际上,在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层,所以我们提出了top-level镜像。
这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别。 ?...通常情况 下,一项新技术的诞生常常会伴随着媒体的大肆宣传和炒作,这使得用户很难看清技术的本质。...元数据(metadata)就是关于这个层的额外信息,它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息,还包括父层的层次信息。需要注意,只读层和读写层都包含元数据。 ?...git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合,同样的,docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。...实际上,在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层,所以我们提出了top-level 镜像。
脉冲神经网络和哥德尔机器算吗? 本文选自Quora上的提问,“什么比深度学习更好?”(What is better than deep learning?)...如果测试集分布和训练分布差别太大,除非经过专门训练,通常情况下深度学习表现不好。有些深度学习的变体专门产生通用特征,但仍在初级阶段。在适应和转移学习问题方面,还有更好的解决措施。...以下是来自用户Chansa Kabwe的回答: (Chansa Kabwe是神经网络研究人员) 回答这个问题时,我将假设以下两点:“深度学习”是指第二代深层神经网络(dnn);“更好”是泛指机器学习和人工智能的表现...除了理论太复杂或难以实现等因素,可能有很多系统比深度神经网络表现好,例如脉冲神经网络和哥德尔机器(spiking neural networks and the gödel machine) 脉冲神经网络...哥德尔机器并未完全实施,但Steunebrink和Schmidhuber的工作已取得了实际进展。 总而言之,我们还不完全了解智能,而深度学习只能利用其中一小部分。
Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython...Vim 曾有人开玩笑说,如果生成一段随机字符串,有人回答给他一个Vim 编辑器就可以了。...PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE,支持 Python,Jython和 IronPython 的开发。...VSCode由于其非常的轻量,因此使用过程中非常的流畅,对于用户不同的需要,可以自行下载需要的扩展(Extensions)来安装。...如果你已经使用过 Vim,可以尝试一下 Emacs。 ? 8.
和Benedikt Eggers。...Python支持.Net, .Net支持Python IronPython采用C#开发,不仅仅是为了在.Net上运行Python程序。它可以为Python程序员提供一个通往.Net应用和对象的桥梁。...最大的好处是,使它们可以像Pytho本地的对象一样使用和处理。 过去几年,IronPython的开发无疑非常缓慢。...有人说,如果仅仅是没有GIL,IronPython并不能变得更快。IronPython有些指标比CPython高,有的比CPython低。...对现在而言,只要IronPython能达到和Python一样的速度,就足够了。
如果您用过 C# 的类, 对此应该不感到陌生。 访问函数的 __doc__ 属性不像您想象的那样是通过函数调用。 在我们继续之前, 我想简要地提一下库的搜索路径。...\Iro nPython-1.0\Tutorial') 4 >>> 1、导入 sys 模块, 使得它的所有函数和属性都有效。...这个作用在 IronPython 运行时一直生效。 IronPython 中一切都是对象, 并且几乎一切都有属性和方法。...某些语言中, 它意味着 所有 对象 必须 有属性和方法;另一些语言中, 它意味着所有的对象都可以子类化。...第一个IronPython程序(之二) 第一个IronPython程序(之一) 安装 IronPython
用过ThreadLocal吗?ThreadLocal是在哪个包下的?看过ThreadLocal源码吗?讲一下ThreadLocal的get和put是怎么实现的?...每个 Entry 对象包含了 ThreadLocal 实例和对应的局部变量值,通过数组索引来访问和设置。...ThreadLocal的get和put实现 ThreadLocal的get和put方法实现了线程本地变量的存取,它们是通过每个线程内部维护的一个Map来实现的。...System.out.println("Main thread: User name is " + ThreadContextManager.getUserName()); } } 这个运行结果可以说明什么吗?...因为每个线程都可以同时访问和修改同一个 HttpSession 实例,可能会造成数据的不一致性、泄露和并发访问问题。
01 相关和因果是一回事吗 相关性不等于因果。...02 相关系数低就是不相关吗 R(相关系数)低就是不相关吗?其实不是。 R的取值可以为负,R=-0.8代表的相关性要高于R=0.5。...从结果看出: 第5列和第7列相关性最高,系数达到0.91。 第4列和第6列相关性较高,系数达到0.88。 第8列和第6列相关性较高,系数达到0.83。...从图像中配合颜色可以看出:颜色越亮(彩色颜色为越黄),则相关性结果越高,因此从左上角到右下角呈现一条黄色斜线;而颜色较亮的第5列和第7列、第4列和第6列及第8列和第6列分别对应x4和x6、x3和x5、x7...和x5。
IronPython 1.0发布了 IronPython是Python编程语言在.NET平台上的实现。...安装 IronPython 欢迎来到 IronPython世界, 让我们开始吧,将学习适合您的 Python 安装。 学习 IronPython的第一件事就是安装, 不是吗?...IronPython可以运行于Microsoft .NET Framework 2.0和Mono 上,所以IronPython也可以象.Net一样运行于所有的平台。...它还是一个交互 shell, 可以执行任意的语句和表达式。 这一点对调试、快速组建和测试相当有用。我甚至知道一些人把 IronPython的交互 shell 当作计算器来使用!...第一个IronPython程序(之二) 第一个IronPython程序(之一) 安装 IronPython
ReleaseId=12482,下载的安装程序包含了二进制文件、Python标准程序库、用于Silverlight的IronPython和一个教程。...IronPython是流行的程序设计语言Python通向.NET framework的一个端口。微软公司对于.NET framework的IronPython和动态语言非常关注。...这也表明,IronPython将受到微软的持续支持。也许有人会问:既然C# 4.0已经动态化,那么为什么还需要掌握一种“真正”的动态语言呢?...Harry曾经是C#最早一批的开发者和使用者,现在是IronPython团队的程序经理。...Harry在他的Blog中提到,在IronPython 2.6正式版发布后,他们会考虑Visual Studio Integration和IronPython 3.x。
除此外,tkinter的扩展集pmw和Tix功能上都要相对它强大,但tkinter却是最基本的。我认为,在用python做gui开发,tkinter是最基本的知识,所以这个环节是必须要学习的。...5、Jython 尝试过用python访问java类库吗,那么就用jython吧。...8、Dabo 仍是一个基于wxpython的再封装库,没用过,不太了解。它提供数据库访问,商业逻辑以及用户界面。...9、AnyGui 通过底层的api来访问其它工具集,像tkinter,wxpython和qt.具体也没怎么用过。...11、IronPython 如果你要想开发.net下面的应用的话,那么IronPython就是你的选择,与jython有点类似,他同样支持标准的python模块,但同样增加了对.net库的支持。
Mono于昨天发布了1.2.3版本,这个版本的还是修复bug和实现API,这个版本共实现了1993个API,你可以用Mono的一个工具Moma,Moma的详细信息参看.net 应用迁移到Mono...Mono现在完全支持这三种语言C#、VB.NET、IronPython。...微软还没有把IronPython打包到MS .NET的发行包中,希望微软学习一下Mono,在以后的发行包中包含IronPython Community Edition,而不仅仅是IronPython。...HttpListener 支持TLS/SSL,System.Net.Sockets 也实现了,Windows.Forms API 得到优化和完善。ADO.NET 2.0页得到了加强。 ...目前看来,Mono的发展非常快速,还有微软和Novell的合作,据我所知Mono在国内没有什么应用,是否有人在做这样的应用了,或者计划在做这样的应用,在网上看到的国外Mono的应用程序非常多了,Novell
这个时候,如果你在匿名聊天软件或者漂流瓶里面收到了一条信息,有人明天真的会去炸掉你的学校或公司,估计也就当个段子乐呵一下。 但是私立学校Berkeley Carroll的学生们可不这么想。...上周,一位9年级的学生就在匿名聊天软件Omegle上收到了这么一条消息,该消息声称,会有人带着突击步枪和装满“数百发子弹”的手枪去Berkeley Carroll,目标射杀30多人。...一个机器人农场会使用先进的技术设备、结构和编码来产生大量无效点击。...这些机器人账户乍眼看上去和普通的账户差不多,都有比较详细的个人资料、个人照片和朋友列表。不过这些账户往往加入一些特定的群组,发布一些具有煽动性的内容,来确保更多的人能够看到这些帖子。...通过Selenium控制的机器人可以在普通网页浏览器中打开和导航网页、单击按钮和链接、输入文本和上传图像。 Selenium主要可以赋予这些机器人账户加入群组和创建帖子的任务。
所以当有人问道Python是解释执行还是编译执行,可以这样回答:Python(CPython)将Python源码编译成CPython字节码,再由虚拟机解释执行这些字节码。...因此能很好的与JVM集成,比如利用JVM的垃圾回收和JIT,直接导入并调用JVM上其他语言编写的库和函数。...IronPython IronPython与Jython类似,所不同的是IronPython在CLR上实现了Python,即面向.NET平台,由C#编写。...IronPython将源码编译成TODO CLR,同样能很好的与.NET平台集成。即与Jython相同,可以利用.NET框架的JIT、垃圾回收等功能,能导入并调用.NET上其他语言编写的库和函数。...IronPython默认使用Unicode字符串。 另外,Python Tools for Visual Studio可以将CPython和IronPython无缝集成进VS中。
几乎所有使用Python处理分析数据的人都用过Pandas,因为实在太方便了,就像Excel一样,但你知道Pandas是基于Numpy开发出来的吗?...Pandas和Numpy的关系类似于国产安卓系统和原生安卓,Numpy提供底层数据结构和算法,搭配数据面板的分析模式,缔造了Pandas。...有人这样问过。 这并不让人意外,虽然Numpy没有Pandas知名度高,但Numpy的性能之强大、应用之广会让很多人咋舌,甚至Numpy的论文登上了Nature杂志。...Numpy是专门用于多维数组和矩阵计算的Python库,Numpy的强大不在于有多少函数方法,而在于其多维数组和矩阵的计算能力和运行效率。...SciPy:类似于Matlab的数学和工程计算库,SciPy 库建立在 NumPy 之上,使用多维数组来计算。
此外,他是许多开源Python项目的维护者和频繁贡献者,包括scikit-learn、scipy、altair等。...因此为了驱动代码,你不必再去编写Fortran和C语言。 许多早期的SciPy等工具都是建立在SWI上的,我对scikit-learn的第一个贡献是用SWIG加上C++代码。...他创建了continuum,在这之前他编写了Numpy和SciPy项目。 他说“在Python之前,我用过Perl。然后是MATLAB、shell、scrip、Fortran以及C++库等。...我认为我可以通过在Python中,连接低等级的库和高等级的usage。从而在世界中献出自己的一份力量。”这启发了SciPy,SciPy取代了MATLAB、Fortran、shell、scrip。...数据科学与数据计算是不同的,之前SciPy时代则是围绕这点的。当然以上这些时代都是同时存在的。有人使用Python写脚本,有人使用SciPy工具,有人使用PyData。 人们热衷于使用Python。