此前，我们在介绍 java8 新增的 lambda 表达式时，曾经介绍过“闭包”的概念。
近期研究nagios，特意写了检测cpu负载的python脚本（有借鉴网上资料），顺道练练python脚本，以下采用2种方法获取cpu负载。
可以以二进制的形式将数据持久化保存到磁盘文件中。可以将数据和代码分离，提高代码可读性和优雅度。
1、先调用函数获取生成器对象，再调用next方法或send(None)方法打开coroutine。
上一篇文章主要以一步一步演进的方式介绍了装饰器的工作原理以及使用（没看的小伙伴可以关注一下 一文读懂Python装饰器由来（一）），其实只要认真学习上一篇文章，已经能够满足日常对装饰器的使用了。但是，若想真正理解装饰器，并进行更高阶的使用还要了解其他一些知识：
学过其他语言，比如 Java ，对示例三的结果会比较惊讶，在 Java 中类似的情况，不会报错，会引用外部的全局变量，而如果在内部重新赋值后，再次使用则会用局部变量的值。而在 Python 中情况则不一样，它在编译函数时，发现对 b 有赋值的操作，它判定 b 是一个局部变量，所以在打印 b 时，它会去查询局部变量b，发现并没有赋值，所以会抛出异常。
可以查看协程的状态 print(inspect.getgeneratorstate((my_coro)))，4种状态
本文实例讲述了python实现Oracle查询分组的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
The dream of every software programmer is to write a program that runs smoothly. However, this is not usually the case at first. The execution of a code stops in case of an error.
python编译时，判断 b 是局部变量，因为在函数中给他赋值了 当打印 b 时，发现 b 没有绑定值，所以报错
现已知晓一同学三门课的成绩，如何利用python计算平均成绩并判断其能否获得奖学金？
因为在编译时，python会认为b是局部变量，这是python的一个设计选择，为了避免变量的污染，想一想。如果某人在函数内部改动了变量，你没有办法看到这个函数，
Input的参数为输入的数据，函数返回值大于0表示该行输入的数据个数，0表示输入结束。
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
每个程序员的梦想都是编写一个可以平稳运行的程序，然而通常情况并非如此，我们的程序经常会遇到错误，一旦出现错误，代码的执行就会停止。
任何把函数当做一等对象的语言，它的设计者都要面对一个问题：作为一等对象的函数在某个作用域中定义，但是可能会在其他作用域中调用，如何处理自由变量？
前几天在某乎上看到了一个粉丝提问，编写程序，随机产生30个1-100之间的随机整数并存入5行6列的二维列表中，按5行6列的格式输出？这里拿出来跟大家一起分享下。
Redis 中的大 key 一直是重点需要优化的对象，big key 既占用比较多的内存，也可能占用比较多的网卡资源，造成 Redis 阻塞，因此需要找到这些 big key 进行优化。
我有一个非常简单的python例程，它涉及循环遍历大约20000个纬度、经度坐标的列表，并计算每个点到参考点的距离。def compute_nearest_points( lat, lon, nPoints=5 ):
相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！
运行监控需求，需要采集Nginx 每个URL请求的相关信息，涉及两个指标：一分钟内平均响应时间，调用次数，并且为每个指标提供3个标签：请求方法，请求状态，请求URL，并向普罗米修斯暴露这些指标相关数据
学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python基础（5）中结尾程序的升级版。
创建一个装饰器工厂函数，把参数传给它，返回一个装饰器，然后再把它应用到要装饰的函数上。
在本文中，我们将学习长时间曝光摄影技术，以及如何使用Python和OpenCV（开源计算机视觉库）对其进行仿真。
本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包，进行数据分析、与图形化。
在本文中，我想向您介绍如何在Django中使用聚合，聚合的含义是“内容相关项的集合，以便它们可以显示或链接到”。在Django中，我们使用的情况例如：
上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作，包括创建、插入、保存、更新和查询等，链接为MongoDB基本操作。 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
进程的调度数据可通过proc文件系统查看，/prod/${pid}/sched中的参数，对性能优化来说很有参考意义，比如1号进程的数据如下：
异常处理模块能帮助我们在运行期间处理异常信息，但Python代码还有更为基础的错误——语法错误和逻辑错误。
如果你用原生SQL，则可以使用聚合函数来提取数据。比如提取某个商品销售的数量，那么可以使用Count，如果想要知道商品销售的平均价格，那么可以使用Avg。 聚合函数是通过aggregate方法来实现的。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 变量作用域 ---- Python 变量作用域 1.变量作用域 2.局部变量 3.全局变量 4.同名的局部变量和全局变量 5.global 语句 ---- 1.变量作用域 Python 中规定每个变量都有它的作用域， 即变量只有在作用域范围内才是可见可用的。 作用域能避免程序代码中的名称冲突，在一
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
迭代器 可迭代的数据类型： list dic str set tuple f=open（）--文件句柄 range enumerate 不可迭代的数据类型： int bool 什么叫迭代？ 结合我们使用for循环取值的现象，再从字面上理解一下，其实迭代就是，可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。 什么是可迭代协议？ 可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法，只要含有_
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle，这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制，所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
返回类型为dic，也就是python的字典格式，不能再用django提供的orm操作
表格内容大致如下，有若干sheet，每个sheet记录了同一所学校的所有学生成绩，分为语文、数学、英语、综合、总分
TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具，与 TensorFlow 深度集成，它能够展现 TensorFlow 的网络计算图，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等。
Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。(http://www.jmlr.org/programedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf)
强化训练: 第一篇 目标 0. 校招算是结束了吧！ 简单回顾几句： 校招python岗位极少，多是初创型公司对python需求大，与之相对应的是要求偏高，大多要求上班就上手工作的这种，同时希望实习的时间充裕。 数据结构和算法都是必备。 至少还应该掌握c++, java中的一种：java岗更多，c++水太深。 数据库至少掌握MySQL。 基础越扎实越有利。 互联网行业竞争太激烈。 实习经验越丰富越好，前提是你的实习和所求职岗位契合度高。 1. 获得岗位：后端开发工程师，使用语言：python , C++ 强
作者：陈之炎 本文约5500字，建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大，目前，许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求，该框架旨在利用现代计算能力，提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力，它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库，由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
函数就是封装代码的单元。如果某一段代码要至少调用2次，通常会将这段代码用函数封装。使用函数的好处如下：
我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程（管道）。
python模块openpyxl pip install openpyxl 使用load_workbook函数读取一个已有的excel文件。 使用Workbook的get_sheet_by_name方法获取Worksheet对象。 使用Worksheet的cell方法获取Cell对象。 类 Workbook Workbook对应Excel工作簿 Workbook对象的部分属性： active：获取活跃的Worksheet； read_only：是否以read_only模式打开excel文件； encod
训练配置以及检测我在上一篇文章里已经写过了，这里主要写一下可能会遇到的一些问题及解决方案。 这里面要做的许多事情别人都已经是做过了的，我做一下总结而已。
对于数据库来说，性能测试是一个非常频繁的事情。优化查询引擎的规则，调整存储引擎的参数等，都需要通过性能测试，查看系统在不同场景下的影响。
这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程，涉及到的内容主要包括matplotlib ax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置，数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有不理解地方可以后台和我交流)
【GiantPandaCV引言】 还记得我在两个月前写的文章吗，关于yolov4-tiny+ncnn+int8量化的详细教程：NCNN+INT8+YOLOV4量化模型和实时推理
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