本教程使用Docker Compose演示CI工作流的自动化。 我们将创建一个Dockerized“Hello world”类型的Python应用程序和一个Bash测试脚本。...Python应用程序需要运行两个容器：一个用于应用程序本身，一个用于存储的Redis容器，作为应用程序的依赖项。...第3步 - 创建“Hello World”Python应用程序 在这一步中，我们将创建一个简单的Python应用程序，作为您可以使用此设置测试的应用程序类型的示例。...它定义了两个容器，web和redis。 web使用当前文件夹作为build上下文，并从我们刚刚创建的Dockerfile文件构建我们的Python应用程序。...第7步 - 创建测试环境 为了测试我们的应用程序，我们需要部署一个测试环境。而且，我们希望确保它与我们在步骤5中创建的实时应用程序环境完全相同。
Python应用程序需要运行两个容器：一个用于应用程序本身，一个用于存储的Redis容器，作为应用程序的依赖项。...第1步 - 创建“Hello World”Python应用程序 在这一步中，我们将创建一个简单的Python应用程序，作为您可以使用此设置测试的应用程序类型的示例。...它定义了两个容器，web和redis。 web使用当前目录作为build的上下文，并从我们刚刚创建的文件Dockerfile中构建我们的Python应用程序。...第5步 - 创建测试环境 为了测试我们的应用程序，我们需要部署一个测试环境。而且，我们希望确保它与我们在步骤3中创建的实时应用程序环境完全相同。...因此，您可以看到我们正在构建应用程序及其依赖项，与在实时部署中完全相同。 该docker-compose.test.yml文件还定义了一个sut容器（以测试中的系统命名 ），负责执行我们的集成测试。
编写你的第一个 Django 应用-第 1 部分 让我们通过示例来学习。 通过这个教程，我们将带着你创建一个基本的投票应用程序。 它将由两部分组成： 一个让人们查看和投票的公共站点。...如果你正在使用一个较老版本的 Python，在 我应该使用哪个版本的 Python 来配合 Django? 查找一个合适的 Django 版本。...在 Django 中，每一个应用都是一个 Python 包，并且遵循着相同的约定。Django 自带一个工具，可以帮你生成应用的基础目录结构，这样你就能专心写代码，而不是创建目录了。...应用是一个专门做某件事的网络应用程序——比如博客系统，或者公共记录的数据库，或者简单的投票程序。项目则是一个网站使用的配置和应用的集合。项目可以包含很多个应用。应用可以被很多个项目使用。...当 Django 响应一个请求时，它会从 urlpatterns 的第一项开始，按顺序依次匹配列表中的项，直到找到匹配的项。 这些准则不会匹配 GET 和 POST 参数或域名。
于是可以转到 Visual Studio 中编辑你的脚本文件。 最简代码 在 Visual Studio 中找到我们刚刚创建的 PlayerController 脚本。...Unity 中 C# 脚本要求文件名必须匹配脚本的类名，因此，不要随便尝试改文件名或类名；就算改了，也要同步更新文件名和类名重新匹配，并重新在 Inspector 中添加新名称的脚本。...）创建后，第一个 Update 消息执行前调用，可以用来做一些初始化。...而 Update 会尽量在每一帧执行一次，我们在这里执行一些需要每帧更新的逻辑。 我们做了这些事情： 定义了公共的两个字段 moveSpeed 和 rotateSpeed 表示移动速度和转向速度。...关于在脚本当中公开属性以在编辑器中设置的更多细节，可阅读我的另一篇 Unity3D 入门博客： Unity3D 入门：让 C# 脚本公开可在 Unity 编辑器中设置的属性 - walterlv 可以看以下效果
.这允许自动使用和组合在不同时间构建的地图,执行增量多会话SLAM.在原版ORB基础上我们添加了新的地点识别系统,可视化多地图系统及其对公共数据集的评估....本文提出了一种新的具有改进召回率的位置识别算法，用于长期和多地图数据关联。每当建图线程创建一个新的关键帧时，就会启动位置识别，尝试检测与地图集中已经存在的任何关键帧的匹配。...） 为避免误匹配,DBoW2等待位置识别在三个连续的关键帧中触发,从而延迟或丢失位置识别.本文关键观点:验证所需的信息已经在地图上了.为验证位置识别,ORB-SLAM3在active map中寻找两个的共视关键帧...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....该表还与EuRoC数据集中两个唯一发布的多节结果进行了比较:CCM-SLAM [73]报告了MH01-MH03中的纯单目结果,以及VINS-Mono使用单目惯性在五个机器霍尔序列中的结果.在这两种情况下
我们今天的目标是简单地实现这种效果，使用Python和OpenCV从输入视频中自动创建类似于长曝光的图像。对于输入的视频，我们会将所有帧平均起来(相等地加权)，以产生长曝光效果。...注意：你也可以使用多张图片来创建这种长曝光效果，但由于一个视频是一系列图片，使用视频来演示这项技术更容易。在将该技术应用到你自己的文件时，需要注意这一点。...如果你的环境中还没有安装imutils，只需使用pip： $ pip install --upgrade imutils 我们在第7-12行解析我们的两个命令行参数： --video：视频文件的路径。...在本教程中，我们使用的是一个包含所有帧的视频文件，因此有必要在第8行打开一个指向视频捕获流的文件指针。...我们的第一个例子是一个15秒的水流过岩石的视频：我包含了一个视频帧的样本如下： 要创建长曝光效果，只需执行以下命令： $ time python long_exposure.py --video videos
为了进行全面评估，我们将我们的方法与几个最近提出的方法在两个数据集上进行比较：一个是提供的跟踪存在遮挡的表面（TSO）基准，包括存在目标被遮挡现象的两个视频序列，另一个是新收集的数据集，包括使用不同表面在显著形变的条件下记录的...在 和P两个点集中的点的对应关系由矩阵 表示，矩阵中每个元素 表示 与 匹配的概率。请注意，我们在此使用软对应关系而不是先前方法中通常采用的硬对应关系。...为了全面评估所提出的算法与基准算法的比较，我们创建了一个新的数据集用于可变形表面跟踪，称为可变形表面跟踪(DeSurT)。使用Kinect相机收集此数据集，以评估各种变形和不同光照条件下的跟踪性能。...为了测试所提出的算法对遮挡的鲁棒性，我们还报告了算法在公共数据集(跟踪具有遮挡的表面(TSO)上的跟踪结果，这个数据集包括两个分别有着纹理良好和纹理不良的可变形表面目标的视频流，总共394个帧，并且数据集中存在人为和现实的遮挡...当我们将N上升到2000时，我们的算法的跟踪精度在两个数据集上都得到了显着的改善。 考虑到计算时间(表2)，DIR在两个数据集上都是最耗时的。我们的算法在N=1000时在两个数据集上击败其他算法。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个“图片”都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。...太好了，我们创造出了一个很酷的故障艺术!但是，实际上两个帧的差值仅仅是视频被压缩后的两个帧的差异。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样(尽管它们在视觉上看起来是一样的)。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...对于64×64，它看起来和原来的图像没什么不同，两者之间可能没有足够大的区别来忽略压缩产生的噪声。 为了找到适合我们的分辨率，我试着在两段类似的视频中通过设置一系列不同的分辨率来寻找匹配项。
IDLE3和NINJA-IDE是可以考虑的两个选项。 IDLE3 Python带有一个叫IDLE的IDE。...若要启动IDLE，请单击“开始”（或“Windows”）菜单，并键入python以进行匹配。您可能会发现一些匹配项，因为Python提供了多个接口，所以请确保启动IDLE。...在“IDLE”或“Ninja-IDE”中，转到“文件”菜单并创建一个新文件。 Ninja用户:不要创建一个新项目，而是一个新文件。...使用import关键字可以加载更多关键字。在IDLE或Ninja中启动一个新文件，并将其命名为pen.py。...为了将Python真正集成到您的日常工作流中，您甚至可以尝试Linux，它本身就是可以编写脚本的，而其他操作系统则不能。如果有足够的时间，您可能会发现自己正在使用您创建的应用程序！
标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录。...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...df_1和df_2中的记录数相同，因此我们可以进行一对一的匹配，并将两个数据框架合并在一起。...这一次，因为两个df都有相同的公共列“保险ID”，所以我们只需要使用on='保险ID'来指定它。最终的组合数据框架有8行11列。
在本教程中，我们将讨论如何在Ubuntu 16.04服务器上配置Nginx中的服务器块。 准备 在本教程中，我们将使用具有sudo权限的的非root用户。 您还需要在服务器上安装Nginx。...第一步：设置新文档根目录 默认情况下，Ubuntu 16.04上的Nginx默认启用一个服务器块。它被配置为在/var/www/html中的目录之外提供文档。...在第一个域中创建一个index.html文件： nano /var/www/example.com/html/index.html 在文件中，我们将创建一个非常基本的文件，指示我们当前访问的网站。...在本教程中，我们将保留默认服务器块以提供不匹配的请求，因此我们将default_server从此服务器块和下一个服务器块中删除它们。您可以选择将选项添加到对您有意义的服务器块中。...： grep -R default_server /etc/nginx/sites-enabled/ 如果在多个文件中找到未注释的匹配项（显示在最左侧的列中），Nginx将会抱怨配置无效。
也就是说，你需要用一些自动生成的代码配置一个 Django project —— 即一个 Django 项目实例需要的设置项集合，包括数据库配置、Django 配置和应用程序配置。...比如，为了监听所有服务器的公开IP（这你运行 Vagrant 或想要向网络上的其它电脑展示你的成果时很有用），0 是 0.0.0.0 的简写，使用： python manage.py runserver...创建投票应用 现在你的开发环境——这个“项目” ——已经配置好了，你可以开始干活了。 在 Django 中，每一个应用都是一个 Python 包，并且遵循着相同的约定。...Django 自带一个工具，可以帮你生成应用的基础目录结构，这样你就能专心写代码，而不是创建目录了。 你的应用可以存放在任何 Python path 中定义的路径。...当 Django 响应一个请求时，它会从 urlpatterns 的第一项开始，按顺序依次匹配列表中的项，直到找到匹配的项。 这些准则不会匹配 GET 和 POST 参数或域名。
该语法遵循 Discover queries 中的语法。如果要否定匹配，可以在表达式前面加上感叹号(!)。 所有值都匹配，并且在堆栈跟踪的情况下，将考虑所有帧。如果所有匹配项都匹配，则应用指纹。...alias: path 在事件的路径上匹配，并且不区分大小写。...在 frame 上运行的匹配器必须全部应用于同一 frame；否则，它们不被视为匹配项。 例如，如果在函数名称和模块名称上都匹配，则仅当 frame 同时在函数名称和模块名称上匹配时，才存在匹配项。...每行都是一条规则；当所有表达式匹配时，一个或多个匹配表达式后跟一个或多个要执行的动作。所有规则在堆栈跟踪中的所有帧上从上到下执行。...例如，如果堆栈跟踪中的任何帧都指向一个公共的外部库，你可以告诉系统只考虑 top N 帧: # always only consider the top 1 frame for all native events
然后使用层次聚类方法将崩溃报告聚类到相应的Bucket内；同时可以使用历史Bucket数据构建的训练模型训练在PDM中使用到的参数，下图为ReBucket算法的总流程图图片详细流程堆栈预处理在计算PDM...因此这里我们使用一种去除递归函数的算法来去掉它计算堆栈间的相似度堆栈分析在计算堆栈间相似度的过程中需要用到两个度量：当前帧到顶部帧的距离对齐偏移：两个堆栈中匹配的函数到顶部帧的距离的偏移量（差的绝对值）...，f6f_6f6匹配，则可以很明显地算出f4f_4f4和f6f_6f6的对齐偏移为2PDM（位置相关模型）在ReBucket算法中，我们使用PDM来衡量两个堆栈之间的相似度，而PDM是基于以下两个观点的...：应该放更大的权重在离顶部帧近的帧上，因为bug的根因更容易出现在离顶部帧近的帧上两个相似的堆栈中的匹配函数之间的对齐偏移应该很小基于这两个观点，两个堆栈C1C_1C1和C2C_2C2之间的相似度可以由以下流程得出...Q(Li)Q\left(L_{i}\right)Q(Li)用来衡量在公共帧序列LiL_iLi中匹配的函数的相似度值。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个"图片"都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。...太好了，我们创造出了一个很酷的故障艺术！但是，实际上两个帧的差值仅仅是视频被压缩后的两个帧的差异。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样（尽管它们在视觉上看起来是一样的）。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...对于64x64，它看起来和原来的图像没什么不同，两者之间可能没有足够大的区别来忽略压缩产生的噪声。 为了找到适合我们的分辨率，我试着在两段类似的视频中通过设置一系列不同的分辨率来寻找匹配项。
本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测 运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！...从最基本的安装开始，我们需要安装Python3或更高版本，并使用pip安装pandas和OpenCV这两个库。这些工作做好，我们的准备工作就完成了。 第一步：导入需要的库： ?...在下面的代码中，我们将会了解到在什么时候需要使用上面涉及到的每一项。 第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。...这里有个麻烦，因为我们必须将轮廓存储在一个元组中，并且只需要使用该元组的第一个值。请参阅Python3中声明元组的语法：（name，_）。 现在，我们只需要在过滤层上找到对象的外部轮廓。...然后，我们使用这些坐标在彩色帧上绘制一个特定颜色、特定厚度的矩形。此矩形描述了实际检测到的对象。 第九步：捕获对象进入帧（场景）和退出帧（场景）时的时间戳 ?
str.partition(指定分割的字符串)：从指定str字符串中，查找制定分割的字符串，返回一个列表包含它的前面部分，它自身和它的后面部分；如果字符串的匹配没有成功，则返回它自身和前后两个空字符。...f.read(读取数据的长度)：使用read可以从文件中读取指定长度的数据，并将指针移到这条数据之后；默认读取全部数据。...2、(1,2,3,4) +(1,2,3,4,5) ；进行两个元组的合并，获取到一个新的元组。 3、['Hi']*4：创建一个新的列表，并将列表中的数据进行复制四次。...一个管道有两个端口，分别为pipe[0]与pipe[1] pipe[0].send(向管道中添加的数据)：管道的添加操作。 pipe[0].recv()：从管道中取出对应的数据信息。...result.group()：如果上一步匹配到数据的话，可以使用group方法来提取数据。 result=re.search(正则表达式，要匹配的字符串)：从匹配到的第一个字符向后依次进行匹配操作。
UDP是面向无连接的协议，不提供数据包的确认和重传机制，因此在需要可靠性的场景下，应该使用TCP或者一些应用层协议来保障数据的完整性。 A 1.Trunk端口发送数据帧时如何处理？...它是一个30位掩码的CIDR表示法，可以使用这个地址来配置路由器的接口。该地址提供了4个IP地址，包括两个可分配的主机地址和两个保留地址，其中一个用于网络地址，另一个用于广播地址。...D 11.网络管理员在网络中捕获到了一个数据帧，其目的MAC地址是01-00-5E-A0-B1-C3，关于该MAC地址的说法正确的是（） A.它是一个单播MAC地址 B.它是一个非法MAC地址 C...在NAPT中，除了IP地址之外，还需要使用不同的端口号来标识不同的私有IP地址和应用程序，以便公共IP地址能够正确地将数据包传输到对应的私有IP地址和应用程序上。...B 如图所示的广播网络中，OSPF运行在四台路由器上，且在同一区域，OSPF会自动选择一个DR，多个BDR，从而达到更好的备份效果 正确 A 27、AC上可以手动指定创建CAPWAP隧道的源地址或者源接口
3 创建投票应用 项目和应用有啥区别？应用是一个专门做某件事的网络应用程序——比如博客系统，或者公共记录的数据库，或者简单的投票程序。项目则是一个网站使用的配置和应用的集合。项目可以包含很多个应用。...应用可以被很多个项目使用。 Django 自带一个工具，可以帮你生成应用的基础目录结构，这样你就能专心写代码，而不是创建目录了。...当 Django 响应一个请求时，它会从 urlpatterns 的第一项开始，按顺序依次匹配列表中的项，直到找到匹配的项。这些准则不会匹配 GET 和 POST 参数或域名。...kwargs: 任意个关键字参数可以作为一个字典传递给目标视图函数。 name: 为你的 URL 取名能使你在 Django 的任意地方唯一地引用它，尤其是在模板中。...这个有用的特性允许你只改一个文件就能全局地修改某个 URL 模式。 小结 这一节学习了 Django 基本的请求和响应流程，下一节将学习教程的第 2 部分 开始使用数据库.
当该脚本通过python命令执行时，我们通过会访问Slack API列出所有的 Slack 用户并且获得匹配一个名字为“satrterbot”的ID。...编码我们的 StarterBot 现在我们拥有了写我们的StarterBot代码所需的一切。 创建一个新文件命名为starterbot.py，它包括以下代码。 ?...当 StarterBot 开始运行而且连接到 API 的输出通道在 Slack 中创建新通道，并且把 StarterBot 邀请进来，或者把 StarterBot 邀请进一个已经存在的通道中。 ?...在Slack界面创建一个新通道并且邀请 StarterBot现在在你的通道中给 StarterBot 发命令。 ?...Slack 似乎需要在@ 一个人名后加一个冒号，但这好像是有些不协调的。 结束 好吧，你现在已经获得一个简易的聊天机器人，你可以在代码中很多地方加入你想要创建的任何特性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
