想获取本文完整代码和数据的下载链接，可关注微信公众号"R语言和Python学堂"，并回复发文日期"20181126"。 先来看下效果： ?...在这各种神奇的背后，最核心的就是基于深度学习的风格迁移(style transfer)技术。我将在这篇博客带领大家学习如何使用Python来快速实现图片的风格迁移。...有趣的是，他们提出了一种完全不需要新网络架构的风格迁移算法，其使用的网络构架是在前人的VGG19基础上稍加改造而成的，而且网络参数也使用预训练(通常在ImageNet上)网络的参数。...基于OpenCV的快速实现 下面利用OpenCV来快速实现图片的风格迁移，我将其封装成一个叫 style_transfer()的函数，其使用说明可参考函数内部的注释。...目前的相关进展 自Gatys等人第一次(2015年)实现基于深度学习的风格迁移以来，风格迁移技术仍一直在发展，如今在速度和质量上都有了很大提高。
这篇文章带大家实现表白代码 看过很多用批处理写的表白，就想着用Python实现一个 实现用的是tkinter 点击关闭按钮 无法关闭 def closeWindow(): messagebox.showinfo...(title=”警告”, message=”关不掉吧，气不气”) return 点击不喜欢的事件 def noLove(): no_love = Toplevel(window) no_love.geometry...def closelove(): messagebox.showinfo(title=”好怂啊你”, message=”喜欢我直说就行”) return 喜欢的事件 def love(): love...height=2, command=noLove) btn2.grid(row=3, column=1, sticky=E) window.mainloop() 效果图如下： 在这里插入图片描述 一起学习python...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。
文件夹和文件是不一样的，文件夹是含有独立路径的目录，是没有后缀名的。...而在python的内置模块os中，删除文件夹和文件的方法也是不同的，所以在写代码之前，先给大家简单的介绍一下os判断目标是否为文件夹和删除空文件的两个方法。...os.path.isdir() os.path.isdir()方法用于判断目标对象是否为一个目录，传入的参数是目标对象的绝对路径。...一层一层的，而os.path.isdir()的作用就是一次一次判断是否为目录，是的话就继续访问，从而得到最底层的文件夹或文件。...os.rmdir() os.rmdir()方法用于删除指定路径的目录，也就是文件夹为空的时候才可以删除, 否则, 会抛出异常。
AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！...James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution for Python，我实现了 Python 的 20 倍加速，并且可用单个命令关闭/启用。...当然，还是运行于四核 iMac 上的 openSUSE 和 VBox。...表达 Transcendental expressions 包含我在快速示例程序里用的 cosine, sine 和 tangen。...英特尔团队表示，他们利用 Xeon Phi，实现过 NumPy 算术和 transcendental 运算在 vector-vector 和 vector-scalar 上最高 400 倍的速度提升。
并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！...James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution for Python，我实现了 Python 的 20 倍加速，并且可用单个命令关闭/启用。...当然，还是运行于四核 iMac 上的 openSUSE 和 VBox。...expressions 包含我在快速示例程序里用的 cosine, sine 和 tangen。...英特尔团队表示，他们利用 Xeon Phi，实现过 NumPy 算术和 transcendental 运算在 vector-vector 和 vector-scalar 上最高 400 倍的速度提升。
预备知识： 关于http 协议的基础请参考这里。 关于socket 基础函数请参考这里。 关于python 网络编程基础请参考这里。...一、python socket 实现的简单http服务器 废话不多说，前面实现过使用linux c 或者python 充当客户端来获取http 响应，也利用muduo库实现过一个简易http服务器，现在来实现一个...WSGI 是Python 对CGI 进行的一种包装，核心使用Python实现，具体实现通常来说也需要使用Python，目前Django 等web框架都实现了WSGI。...Python内置了一个WSGI 服务器，这个模块叫 wsgiref，它是用纯 Python 编写的WSGI 服务器的参考实现。...比如一些python web 框架如 web.py 会自己实现一个 wsgi 服务器，并留出接口，让开发者更好地实现 web 应用的功能，将 url 映射 到各个不同的 python class，在 class
预备知识： 关于http协议的基础请参考这里。 关于socket基础函数请参考这里。 关于python网络编程基础请参考这里。...一、python socket 实现的简单http服务器 废话不多说，前面实现过使用linux c 或者python 充当客户端来获取http 响应，也利用muduo库实现过一个简易http服务器，现在来实现一个.../usr/bin/env python #coding=utf-8 import socket import re HOST = '' PORT = 8000 #Read index.html, put...服务器会将HTTP请求的信息和socket信息传递给脚本文件，并等 待脚本的输出。脚本的输出封装成合法的HTTP回复，发送给客户。CGI可以充分发挥服务器的可编程性，让服务器变得“更聪明”。...服务器和CGI脚本之间的通信要符合CGI标准。CGI的实现方式有很多，比如说使用Apache服务器与Perl写的CGI脚本，或者Python服务器与shell写 的CGI脚本。
四、Storm中的数据分组和传输 用户可以通过定义分组策略（streaming grouping）来决定数据流如何在不同的spout/bolt的task中进行分发和传输。...一、Spark Streaming中的数据封装 和Storm不同的是，Spark Streaming本质上是一个典型的微批处理系统，其与以元组为单位进行流式处理不同，它将无尽的数据流按时间切分为连续的小批次数据...，然后以传统的批处理方法来进行快速连续的处理。...但这也展现出微批处理的一个局限性，其难以灵活处理基于用户自定义的窗口的聚合、计数等操作，也不能进行针对数据流的连续计算，如两个数据流的实时连接等操作。...（1）离散流的输入和数据封装 在WordCount应用中，假定直接从一个socket来获取源源不断的句子数据流，那么数据流的输入具体实现如代码5-3-4所示。 ?
我心想：python既然这么强大，是不是也可以使用python程序来实现这样一个操作呢？ 哈哈！我自己当然是没有这个本事编写这样一个牛逼的程序出来，但是百度可以呀，并且还很好用。...百度AI开放平台 给我们提供了完整的接口，甚至贴心的将代码都给我们写好了。这些接口还支持很多主流语言都呢，像Java、Python、PHP、C#等，我们做的就是直接调用它即可。效果怎么样呢？...我们先来看看下方的对比图吧。 效果展示 原图和动漫图： ? 原图和戴口罩的动漫图： ? 那么这样的动漫图，究竟是怎么做出来的呢？今天我就带着大家一一探究一下。...希望大家学习了本文以后，能够下去玩玩其他的操作。 ? 通过上述的原理分析：实现人像动漫画操作，最终就转化为发送一个Post请求。...下面就是鉴权认证机制的网址，在该网页上，详细介绍了我们怎么获取自己的access_token参数。 鉴权认证机制网址：http://suo.im/6rUoTr ?
▼ 6分钟演示15种排序算法 视频内容 不知道作者是怎么做的，但是突然很想自己实现一遍，而且用python实现特别快，花了一天的时间，完成了这个项目。...主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。...如何表示数组 如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 如何实现排序算法 如何把数组可视化出来 一、如何表示数组 python提供了list类型，很方便可以表示C++中的数组。...标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。...二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。
网络编程的专利权应该属于Unix，各个平台（如windows、Linux等）、各门语言（C、C++、Python、Java等）所实现的符合自身特性的语法都大同小异。...下面是用python实现的最基本的网络编程的例子，即依托于客户端-服务器的架构，实现客户端与服务器之间的单向“数据流通”。...我们分别用两个方法来实现，一个方法是最原始的socket编程，另一个方法是利用python的面向对象对第一种方法进行封装实现，目的是减少实现透明性，便于快速开发。...要求：客户端输入数据，发送到服务端，服务器端生成（时间戳+数据）的封装数据回应客户端。由于socket编程包括两种：面向连接的和无连接的，这两种分别对应TCP数据流和UDP数据报文。...一、Python socket编程 面向连接的TCP socket编程： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 from socket import * 4 from time
处理实时数据流通常涉及以下方面： 数据的读取：从数据源（如传感器、网络、文件）读取数据。 数据的处理：对读取的数据进行处理、分析或转换。 数据的响应：根据处理结果，执行相应的操作或生成响应。...以下是一些常用的网络编程概念： IP地址：每台计算机在网络中都有一个唯一的IP地址，用于标识它在网络中的位置。IPv4地址通常由四个数字组成，如192.168.0.1，而IPv6地址更长。...协议：协议是一组规则，它定义了数据如何在计算机之间传输和解释。常见的网络协议包括TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）。 Socket编程 Socket编程是实现网络通信的一种常见方式。...UDP数据报套接字 除了TCP套接字，Java还提供了UDP数据报套接字，适用于需要快速且不可靠的通信的场景。UDP不会像TCP那样建立连接，而是直接发送数据包。...private byte[] readVideoFrameFromCamera() { // 实现从摄像头读取视频帧的逻辑 return new byte[1024
默认情况下，结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现端到端的延迟，最短可达100毫秒，并且完全可以保证一次容错。...自Spark 2.3以来，引入了一种新的低延迟处理模式，称为连续处理，它可以在至少一次保证的情况下实现低至1毫秒的端到端延迟。也就是类似于 Flink 那样的实时流，而不是小批量处理。...1.2.2 API 1.Spark Streaming 时代 -DStream-RDD Spark Streaming 采用的数据抽象是DStream，而本质上就是时间上连续的RDD，对数据流的操作就是针对...Socket source (for testing): 从socket连接中读取文本内容。 File source: 以数据流的方式读取一个目录中的文件。...query name：指定查询的标识。类似tempview的名字 trigger interval：触发间隔，如果不指定，默认会尽可能快速地处理数据 checkpoint地址：一般是hdfs上的目录。
指在网络环境中，如何实现不在同一物理位置中的计算机之间进行数据通信 如果要保证数据通信顺利完成，则需要先了解如下几个概念： 1.1 协议 不同计算机内的进程之间进行数据通信时，需要先对数据进行封装或打包后方可以进行传输...1.3 端口 一台计算机上可以安装多款网络软件，如 QQ、浏览器、网络游戏…… 操作系统如何区分同一时刻来自于网络的多个数据流应该交给哪一个软件处理？...端口相当于操作系统为每一个网络软件分配的一个门牌标识符号，用来把从网络上输入进来的多数据流正确的分流到对应的进程。...先封装一个礼物盒 然后根据朋友告诉自己的地址和门牌号前去拜访 2、TCP 网络编程实现 TCP 是一种传输层协议，是可靠的面向连接的传输层协议. 2.1 服务器端编程 定义一个函数用来进行具体的数据交互...socket.SOCK_SEQPACKET 可靠的连续数据包服务 1 while True: # 接受一个新连接: sock, addr = s.accept() # 创建新线程来处理
文章用几个例子解释了两者的不同以及分别适用在什么应用场景。有些容易混淆的概念（比如说HTTP长连接）和待补充的概念我用斜体字注解到了文章中。...Keep-Alive不会永久保持连接，它有一个保持时间，可以在不同的服务器软件（如Apache，Nginx，Nginx中这个默认时间是 75s）中设定这个时间。...实现长连接要客户端和服务端都支持长连接。 HTTP属于应用层协议，在传输层使用TCP协议，在网络层使用IP协议。...IP协议主要解决网络路由和寻址问题，TCP协议主要解决如何在`IP层之上可靠的传递数据包，使在网络上的另一端收到发端发出的所有包，并且顺序与发出顺序一致。TCP有可靠，面向连接的特点。...它重复使用相同的WebSocket连接，用于发送和接收消息以及一对一的消息传输。 不能使用WebSocket的场景 如果我们需要通过网络传输的任何实时更新或连续数据流，则可以使用WebSocket。
它通过记录BPF数据路径(datapath)的钩子来实现Cilium数据路径，那么Cilium数据路径是如何与容器编排层继承，以及如何在各层(如BPF数据路径和Cilium代理)之间更新对象的？...这些标识的连接将会包含所有由socket 发送/接收钩子处理的消息，并且使用sockmap快速重定向进行加速。...快速重定向保证Cilium中实现的所有策略对于关联的socket/endpoint映射均有效，并假设它们会直接向对端socket发送消息。...下面将展示连接单个节点上的endpoint可能存在的数据流(进入一个endpoint以及endpoint到网络设备)。...Endpoint到Endpoint 首先展示的是本地endpoint到endpoint的数据流，在engress和ingress上使用了L7策略。
接收和发送数据流并执行应用程序或分析逻辑的系统称为流处理器。流处理器的基本职责是确保数据有效流动，同时具备可扩展性和容错能力，Storm 和 Flink 就是其代表性的实现。...具有以下特点： 通过高级 API 构建应用程序，简单易用； 支持多种语言，如 Java，Scala 和 Python； 良好的容错性，Spark Streaming 支持快速从失败中恢复丢失的操作状态；...2.2 DStream Spark Streaming 提供称为离散流 (DStream) 的高级抽象，用于表示连续的数据流。...2.3 Spark & Storm & Flink storm 和 Flink 都是真正意义上的流计算框架，但 Spark Streaming 只是将数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个批处理，使得其能够得到接近于流处理的效果...，但其本质上还是批处理（或微批处理）。
应用无需知道底层内部实现的原理和细节，比如怎么把远隔世界两地电脑上的数据进行相互传输 Q2:注意点 运输层协议仅仅实现在网络的边缘处，例如主机，电脑，手机等。...如路由器，交换机这些网络核心设备，是没有实现运输层协议的 每一层协议仅仅检查分组相应的协议层字段 最常用的两种输入层协议，TCP和 UDP 运输层的下面是网络层，网络层的目的在于为不同的主机提供逻辑通信...） 只会重传丢失报文段中的数据（选择重传的特性） 快速重传:当接收到连续的三个重复冗余ACK（其实是收到四个同样的ACK，第一个是正常的，后三个才是冗余的），会触发快速重传，立即重发分组...详细的探究过程请参考：TCP的快速重传机制 5.3 流量控制 为了防止过高数据流量导致接收者的接受缓存爆掉，接收者会在其 TCP报文中通过 接受窗口 指示发收者还能发送多少数据 接受窗口 (rwnd...因此，需要三次握手才能双方确认双方的接收与发送能力是否正常 试想如果是用两次握手，可能会出现下面这种情况： 如客户端发出连接请求，但因连接请求报文丢失而未收到确认，于是客户端再重传一次连接请求。
应用无需知道底层内部实现的原理和细节，比如怎么把远隔世界两地电脑上的数据进行相互传输 Q2:注意点 运输层协议仅仅实现在网络的边缘处，例如主机，电脑，手机等。...如路由器，交换机这些网络核心设备，是没有实现运输层协议的 每一层协议仅仅检查分组相应的协议层字段 最常用的两种输入层协议，TCP和 UDP 运输层的下面是网络层，网络层的目的在于为不同的主机提供逻辑通信...） 快速重传:当接收到连续的三个重复冗余ACK（其实是收到四个同样的ACK，第一个是正常的，后三个才是冗余的），会触发快速重传，立即重发分组 为什么是三个重复冗余ACK呢？...详细的探究过程请参考：TCP的快速重传机制 5.3 流量控制 为了防止过高数据流量导致接收者的接受缓存爆掉，接收者会在其 TCP报文中通过 接受窗口 指示发收者还能发送多少数据 接受窗口 (rwnd)...因此，需要三次握手才能双方确认双方的接收与发送能力是否正常 ? 试想如果是用两次握手，可能会出现下面这种情况： 如客户端发出连接请求，但因连接请求报文丢失而未收到确认，于是客户端再重传一次连接请求。
（*）Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。...Streaming将连续的数据流抽象为discretizedstream或DStream。...原因是：滑动的距离，必须是采样时间的整数倍 5：输入：接收器（基本数据源） （*）Socket接收 //创建一个离散流，DStream代表输入的数据流...四、性能优化 1、减少批数据的执行时间 在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间： 数据接收的并行水平 通过网络(如kafka，flume，socket等)接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark...创建多个输入DStream并配置它们可以从源中接收不同分区的数据流，从而实现多数据流接收。例如，接收两个topic数据的单个输入DStream可以被切分为两个kafka输入流，每个接收一个topic。
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