BMP180气压计是新型数字气压传感器，具有非常高的性能，可用于高级移动设备，如智能手机，平板电脑和运动设备。它兼容BMP085传感器，但是在该基础上拥有许多改进，如更小的尺寸和更多的数字接口。
Craw*py是一款功能强大的内容发现工具，该工具基于Python语言开发，具备良好的跨平台特性，可以帮助广大研究人员轻松扫描并识别目标中的文件内容。
>>> c=complex(3,4) >>> d=complex(2,5) >>> c*d (-14+23j)
列表( list)作为Python中最常用的数据类型之一，是一个可增加、删除元素的可变(mutable)容器。
我们在Linux系统下使用一些深度学习框架（如MindSpore）运行脚本的时候，经常会用一些打印输出来判断当前执行的步骤，或者是使用打印输出来定位算法问题。但是在Linux系统下程序输出其实被分成了正确输出和错误输出，如果只是在屏幕上打印的话，会将两种输出同时打印出来。但是如果要将打印的结果输出到某个文件里面的话，这时候正确输出和错误输出就是需要分开指定了。
我需要在Arm9的s3c2410 CPU上运行python，以下是我的编译过程。
本章将介绍使用Selenium和PhantomJS两种工具用来加载动态数据，更多内容请参考：Python学习指南 Selenium Selenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的，最初是为网站自动化测试而开发的，类型像我们玩游戏用的按键精灵，可以按指定的命令自动化操作，不同是Selenium可以直接运行在浏览器上，它支持所有主流的浏览器(包括PhantomJS这些无界面的浏览器)。 Selenium可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的页面，甚至页面截屏，或
ac自动机算法全称Aho–Corasick算法，它是一种经典的高效字符串匹配算法，他所针对的核心问题为：
1.思路 通过pyautogui可以实现鼠标点击、滚动鼠标、截屏等操作。由此功能实现打开页面，进行点赞。 aircv可以从大图像获得小图像的位置，利用pyautogui截屏得到的图片，可以在页面获取
官网地址：https://archerydms.com/ 一、安装前环境准备 1、更换阿里源 [root@localhost ~]# curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo [root@localhost ~]# yum makecache 2、配置NTP时间同步 (非必须，结合实际情况操作) [root@localhost ~]# yum -y install chro
参考英文：https://facebook.github.io/watchman/docs/install.html
由于工作需要，编写了一个自动检查办公区无线AP是否掉线的python脚本，我这里用的是python3环境，请大家注意 还有要注意的是我这里用的是锐捷的无线AC及无线AP。其它品牌只需要替换相关命令即可，就是脚本内容的中的command内容更改成你的品牌无线AC命令即可。 下面是实际脚本内容：
在对字体文件进行切片后，需要将字体文件转换为 woff2 格式，因此需要安装 woff2 工具：
md5 (Message-Digest Algorithm 5)模块用于计算信息密文(信息摘要)。"message digests", 就是“信息摘要”的意思。
CPU 如何工作？是困扰初级用户一个迷雾般的难题。我们可能知道诸如程序计数器、RAM、寄存器的只言片语，但尚未对这些部件的工作原理及整个系统的协同有清晰和总体的认识。
对于复杂的界面设计，我们在每个界面下递归细分功能模块，直到实现最基本的功能模块。模块化设计便于项目创建、更新和维护。
Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说的：“cPickle – A faster pickle”。
这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站，记录一下，后期也会不定期添加： 1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8
（1）首先下载python-Levenshtein 网址：https://pypi.python.org/pypi/python-Levenshtein/0.10.2 （2）在切换到第三方包所在目录下，执行pip setup.py install 的命令后，报错“microsoft visual c++ 9.0 is required“，这是因为：Windows下使用pip安装包的时候，需要机器装有VS2008或VS2010才行， 如果不想装VS，可以安装一个Mic
看了很多资料介绍如何将python移植到嵌入式设备当中，但总感觉杂乱五章，还移植不成功，但是经过我的多方摸索，成功的探索出了一条阳光大道，供各位网友借鉴参考。
看到标题，你可能会想改变类的定义有什么用呢？什么时候才需要使用metaclass呢？
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这个值与字符的对应关系是人们约定好的，这里使用的对应表为 ASCII Table 。
具体原因见我的另一篇博客：python3 调用heapq库 时遭遇 “TypeError: unorderable types”
zip() 接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个 tuple，然后返回由这些 tuple 组成的 list。
在写python框架的时候，经常会用到引入其他文件夹里的python文件，要是都在同目录下的还好，直接import就好了，可是有的不在同一个目录，很多初学者就发现直接import报错了 1.如果是同目录下的引入
map import sys #输入为标准输出stdin for line in sys.stdin: #删除开头和结尾的空行 line = line.strip() #以默认空格分隔单词到words列表 words = line.split() for word in words: #输出所有单词，格式为“单词，1”以便为reduce的输入 print '%s %s' % (word,1) reduce import sys cur
学习自http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677
Selenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的，类型像我们玩游戏用的按键精灵，可以按指定的命令自动操作，不同是Selenium 可以直接运行在浏览器上，它支持所有主流的浏览器（包括PhantomJS这些无界面的浏览器）。
1、当Python中的两个字符串可以大于(等于)或小于(等于)时，比较的是与字符串相对应的Unicode编码，并逐个比较。
其中有一个资源是最新的（2023年10月）NC文章《Genome-wide association analysis of plasma lipidome identifies 495 genetic associations》里面的数据在GWAS catalog ，里面的索引号是 GCST90277238-GCST90277416，但是这个公众号的小伙伴却不知道该如何批量下载， 或者说发现规律去写代码，而且手动整理好全部的链接后下载然后把它当做是宝贝来宣传。。。。
TaskPool: Apply <function _fast_trace_task at0x7faa22f8aea0> (args:('assets.tasks.test_system_user_connectability_period', 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', {'lang': 'py', 'task': 'assets.tasks.test_system_user_connectability_period', 'id': 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', 'eta': None, 'expires': None, 'group': None, 'retries': 0, 'timelimit': [None, None], 'root_id': 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', 'parent_id': None, 'argsrepr': '()', 'kwargsrepr': '{}', 'origin': 'gen22572@h165', 'reply_to': '07fc10f1-4f00-3fe0-b8d1-c98b94e70bb3', 'correlation_id': 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', 'delivery_info': {'exchange': '', 'routing_key': 'celery', 'priority': 0, 'redelivered': None}}, b'\x80\x02)}q\x00}q\x01(X\t\x00\x00\x00callbacksq\x02NX\x08\x00\x00\x00errbacksq\x03NX\x05\x00\x00\x00chainq\x04NX\x05\x00\x00\x00chordq\x05Nu\x87q\x06.', 'application/x-python-serialize', 'binary') kwargs:{}) Task accepted: assets.tasks.test_admin_user_connectability_period[28cbd1e8-7543-404e-b177-09d94155e31f] pid:22609 Received task: terminal.tasks.delete_terminal_status_period[10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34] TaskPool: Apply <function _fast_trace_task at0x7faa22f8aea0> (args:('terminal.tasks.delete_terminal_status_period', '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', {'lang': 'py', 'task': 'terminal.tasks.delete_terminal_status_period', 'id': '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', 'eta': None, 'expires': None, 'group': None, 'retries': 0, 'timelimit': [None, None], 'root_id': '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', 'parent_id': None, 'argsrepr': '()', 'kwargsrepr': '{}', 'origin': 'gen22572@h165', 'reply_to': '07fc10f1-4f00-3fe0-b8d1-c98b94e70bb3', 'correlation_id': '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', 'delivery_info': {'exchange': '', 'routing_key': 'celery', 'priority': 0, 'redelivered': None}}, b'\x80\x02)}q\x00}q\x01(X\t\x00\x00\x00callbacksq\x02NX\x08\x00\x00\x00errbacksq\x03NX\x05\x00\x00\x00chainq\x04NX\x05\x00\x00\x00chordq\x05Nu\x87q\x06.', 'application/x-python-serialize', 'binary') kwargs:{}
可以使用如下算法来计算复数 a+bi 和 c+di 的积，且只需进行三次实数乘法：
本库用 PyTorch 实现了全局/局部一致图像补全（Globally and Locally Consistent Image Completion ）。
需求 随着ipv6使用得越来越广，很多网络设施逐步地需要支持ipv6，而ceph作为可大规模部署的分布式存储系统，ipv6的支持是必选的，本文主要介绍ceph over ipv6的场景及其功能使用
Problem # Given an array S of n integers, are there elements a, b, c, and d in S such that a + b + c
毕竟在文章《A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis》，有这个时间消耗对比，不服不行！
Xpath表达式可以用来检索标签内容： 获取 标签的所有class属性： //div/@class
上次的学习了docker的实战，将Dockerfile通过的build变成了dockerImage，然后通过run方法，Image转换成了container，这次主要讲的是如何操作container。
装饰器本质就是函数，作用是装饰其它函数，给其它函数增加附加功能，提高代码复用，减少代码量。
手头有个 Java 版的 DES 加密/解密程序，最近想着将其 Python 重构下，方便后续脚本解析，捣鼓了两下 pyDes 貌似很方便，不过据网上其他同学测试说 PyCrypto 性能要比 pyDes 高一个数量级，这里我没有做具体性能测试，也没有选用 PyCrypto 主要原因有三： （1）PyCrypto 在 windows 下依赖 VC++9.0，安装麻烦 （2）PyCrypto 默认不支持 padmode，且对秘钥以及偏转向量长度有严格要求，扩展性很差 （3）不是用来搞暴力破解，性能要求不高，
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹，用于存放生成的可移植文件：
上次的学习了docker的实战，将Dockerfile通过的build变成了dockerImage，然后通过run方法，Image转换成了container，这次主要讲的是如何操作container。 ####exec 可以进入运行中的容器 docker run -d zhugeaming/flask-hello-world docker ps [image.png] docker exec -it c62d9d554853 /bin/bash [1240] ls ps -ef | grep python
解一元二次方程是高中数学中的重要内容，也是数学中的基础知识之一。在Python语言中，我们可以使用数学库中的函数来解一元二次方程。一元二次方程的一般形式为：ax²+bx+c=0，其中a、b、c为已知数，x为未知数。解一元二次方程的方法有多种，其中最常用的方法是求根公式。求根公式为：x=(-b±√(b²-4ac))/2a 在Python语言中，我们可以使用math库中的sqrt函数来求平方根，使用pow函数来求幂次方。下面是一个解一元二次方程的Python程序：
官网: http://www.pyinstaller.org/ 下载与操作系统相匹配的版本. 目前pyinstaller 只支持2.3 - 2.7。 不支持python.3
新智元推荐 来源：专知 编辑：克雷格 【新智元导读】转眼之间春节假期已所剩无几，大家是否也开始制定新一年的学习计划？本文就为大家推荐一个机器学习书单，其中大多数可以免费观看，并附上pdf链接。书单内容包括但不局限于：机器学习、深度学习、数据挖掘、贝叶斯理论、统计学习等。都是领域内最好的学习资料，绝对值得阅读，大家可以根据自己的研究方向自行选读。 机器学习是人工智能的应用，它使系统能够自动地从经验中学习和改进。在这篇文章中，我们列出了一些最好的免费机器学习书籍，绝对值得阅读。 1、Mining of
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