第一篇 软件设计存在的问题 我们知道，系统的设计，是存在于头脑中的衣服至关重要的图像。 即使我们在一开始的设计阶段，就非常清晰的了解了需求，甚至于在发布的时候，依然清楚。...但是在接下来，随着不断的使用，弊端、不足会一一的被暴露出来。系统变得越来越难以维护，最后，即使仅仅进行最简单的更改，也需要花费巨大的努力。...笔者提出了一下观点：当软件出现了下面任何一种气味时，就表明软件正在腐化： 1、僵化性：很难对系统进行改动。因为牵扯到其他太多部分的改动。...2、脆弱性：对系统的改动会导致心痛中和改动的地方在概念上无关的许多地方出现问题。（开发人员就像是一只不停追逐自己尾巴的狗） 3、牢固性：很难解开系统的纠结，使之可重用。...而我们希望的是，可以更容易地进行哪些保持设计的变动。 5、不必要的复杂性：设计中包含有不具任何直接好处的基础结构。 6、不必要的重复：设计中包含有重复的结构，而该结构本可以使用单一的抽象进行统一。
引子 最近一直在用PyQT跟python-opencv做开发，正好需要固定阈值二值化，于是我就随手写下了如下的代码片段： image[image > t] = maxval image[image <...t] = maxval image[image <= t] = 0 else: image[image > t] = 0 image[image <= t] = 255 感觉这代码写的满分...，于是我调试的时候，输入一张灰度图像，只要我选择bin_type=0总是正确执行二值化，只要我输入bin_type=1就一片白色。...我测试了几张图像之后感觉有点怀疑人生了，逻辑这么好的代码，居然不正确执行！ 真相让我崩溃 这个问题当时让好郁闷，感觉自己智商出问题了！...后来我还想起了很久以前，我从github上面下载有个别人的项目，他的代码里面也有类似的写法，我记得我当时调试发现这段代码不工作，因为当时项目代码很长，我就保存图像发现不正确，就用opencv-python
，今天我要分享的这个 case 就是个典型，废话不多说，进入正题。...比如找出cpu占用率最高的 n 个线程等 输出jvm的各种信息，如 gc 算法、jdk 版本、ClassPath 等 查看/设置sysprop和sysenv 查看某个类的静态属性，也可以通过 ognl...trace 执行的结果（MVC 服务执行时间 80ms 左右）与前端请求有 1/3 的概率超过 3s 的结论告诉了运维，让他们排查一下从反向代理层到站点层这中间是否有啥问题，不一会儿果然查出了问题。...，如果我早知道有这么一个选项，就可以一步到位排查出此问题了 知道了问题所在，处理方案就很简单了，直接把这台有问题的机器从 kongfu 摘掉就行了 总结 排查的思路其实相对比较清晰，但一定要对请求的整个流转流程有一个比较清醒的认识...TCP 的延迟确认机制和 Nagle 算法及拥塞控制导致的，自然而然就会朝着这个方向 去解决了，比如打开 TCP_NODELAY 选项等。
文章转载自：凹凸玩数据，作者：朱小五 事情的经过是这样的： 我的同事李大伟最近出差去了。 昨晚睡觉前翻了翻朋友圈， 就跟他愉快地 互怼 交流了起来。 ?...估计是他想起了我朱小五从不打无把握之赌，后面就怂了。 一杯奶茶嘛，也可以接受， 像杰伦一样快乐就好啦。 开工。 先看看李大伟的朋友圈中发的图片。 ?...浙江省宁波人，1993年滴 那我先用python生成1993年的所有日期吧 import time #生成出生当年所有日期 def dateRange(year): fmt = '%Y-%m-...现在我喝着李大伟买的奶茶 码着文 打开钉钉 看着李大伟的昵称 ? 心里笑出猪叫。 文中人物、身份证号码纯属虚构，如有雷同，就是抄我的。...本文相关代码已上传github： https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master/interest/ID_card
为具体问题选择最合适的ML算法。 作者：Sukanya Bag 编译：McGL 当我开始走上数据科学的职业道路，我经常面临的问题是为我的具体问题选择最合适的算法。...好吧，为了跟上节奏，我建议你对一些监督和非监督式学习算法背后的实现和数学直觉有一个很好的理解，比如- 线性回归（Linear regression） 逻辑回归（Logistic regression）...卷积神经网络（Convolutional neural network） 循环神经网络（Recurrent neural network） 推荐系统（Recommender system） 记住，我提到的机器学习算法列表是必须要有很好的了解的...现在我们已经对机器学习任务的类型有了一些直觉，让我们基于问题陈述来探索现实生活中最流行的算法及其应用！ 在看完这篇文章后，可以尝试处理这些问题！我可以保证你会学到很多，非常多！...希望我已经解释清楚了最常用的机器学习算法的普遍看法，并告诉了你们如何为具体问题选择一种最合适的算法。
根据李大伟的身份证信息的前6位“330221” 轻易可得： ?...浙江省宁波人，1993年滴 那我先用python生成1993年的所有日期吧 import time #生成出生当年所有日期 def dateRange(year): fmt = '%Y-%m-...最终可以测出李大伟的出生日期是：19930608 收工， 奶茶到手。 ---- ---- 大家是不是想知道我到底试了多少次才成功的？ 刚刚回来的李大伟也表示很想知道。 其实一次也没用试。...现在我喝着李大伟买的奶茶 码着文 打开钉钉 看着李大伟的昵称 ? 心里笑出猪叫。 文中人物、身份证号码纯属虚构，如有雷同，就是抄我的。...本文相关代码已上传github： https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master/interest/ID_card
事情的经过是这样的： 我的同事李大伟最近出差去了。 昨晚睡觉前翻了翻朋友圈， 就跟他愉快地 互怼 交流了起来。 估计是他想起了我朱小五从不打无把握之赌，后面就怂了。...先看看李大伟的朋友圈中发的图片。 （该火车票来自其他平行世界，扫描可能发生奇怪现象） 车票中暴露的个人信息为： 3302211993****4914 李大伟 只缺少月份日期四位。...科普时间： 根据李大伟的身份证信息的前6位“330221” 轻易可得： 浙江省宁波人，1993年滴 那我先用python生成1993年的所有日期吧 import time #生成出生当年所有日期...最终可以测出李大伟的出生日期是：19930608 收工， 奶茶到手。 ---- 大家是不是想知道我到底试了多少次才成功的？ 刚刚回来的李大伟也表示很想知道。 其实一次也没用试。...现在我喝着李大伟买的奶茶 码着文 打开钉钉 看着李大伟的昵称 心里笑出猪叫。 文中人物、身份证号码纯属虚构，如有雷同，就是抄我的。
作者：朱小五 事情的经过是这样的： 我的同事李大伟最近出差去了。 昨晚睡觉前翻了翻朋友圈， 就跟他愉快地 互怼 交流了起来。 ? 估计是他想起了我朱小五从不打无把握之赌，后面就怂了。...根据李大伟的身份证信息的前6位“330221” 轻易可得： ?...浙江省宁波人，1993年滴 那我先用python生成1993年的所有日期吧 import time #生成出生当年所有日期 def dateRange(year): fmt = '%Y-%m-...最终可以测出李大伟的出生日期是：19930608 收工， 奶茶到手。 文中人物、身份证号码纯属虚构，如有雷同，就是抄我的。...本文相关代码已上传github： https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master/interest/ID_card
事情的经过是这样的： 我的同事李大伟最近出差去了。 昨晚睡觉前翻了翻朋友圈， 就跟他愉快地 互怼 交流了起来。 ? 估计是他想起了我朱小五从不打无把握之赌，后面就怂了。...根据李大伟的身份证信息的前6位“330221” 轻易可得： ?...浙江省宁波人，1993年滴 那我先用python生成1993年的所有日期吧 import time #生成出生当年所有日期 def dateRange(year): fmt = '%Y-%m-...最终可以测出李大伟的出生日期是：19930608 收工， 奶茶到手。 ---- ---- 大家是不是想知道我到底试了多少次才成功的？ 刚刚回来的李大伟也表示很想知道。 其实一次也没用试。...现在我喝着李大伟买的奶茶 码着文 打开钉钉 看着李大伟的昵称 ? 心里笑出猪叫。 后台回复【身份证】获取源码 【完】
Python有自己内置的标准GUI库–Tkinter，只要安装好Python就可以调用。 今天学习到了图形界面设计的问题，刚开始就卡住了。为啥呢？...然后我心血来潮，从word的公式里复制了一个乘号过来（我也是服了我自己了），运行程序，可想而知，报错没商量。 看来求助外面是没用了。...必须在Python内部解决，好，接下来就试了大写的“X”，oh my god!继续报错。莫非是不能用字母代替？我竟然在这里打住了！其实再走一步就成功了！那就是试试小x。有的时候，路是被自己堵住的。...下面就通过书中的简单程序走一下这个简单的尺寸设置问题。 一、默认尺寸大小显示 ? 二、设置尺寸大小为800×600 ? ?...以上这篇解决Python图形界面中设置尺寸的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从链家网站爬虫石家庄符合条件的房源信息，并保存到文件，房源信息包括名称、建筑面积、总价、所在区域、套内面积等。其中所在区域、套内面积需要在详情页获取计算。...第一版是2019年4月份写的，当前已失效。 第二版是12月份写的。 第一版： #!.../usr/bin/python from bs4 import BeautifulSoup import requests def getHouseList(url): house =[]...第二版: 获取某个小区的房源信息，并写入excel。 #!.../usr/bin/python from bs4 import BeautifulSoup import requests import xlwt def getHouseList(url):
优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。...无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 针对以上三种情形，各有不同的处理策略： 无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解； 含等式约束的优化问题：主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的优化问题转换成为无约束优化问题求解...； 含有不等式约束的优化问题：主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)将其转化成无约束优化问题求解 ?
人生苦短，我用 Python。 程序员的追求就是不写代码，早日财务自由。不对，一不小心把实话说出来了，应该是将代码写得简洁，优雅。...Python 程序员的追求则是 Pythonic，正好在 Python 这门语言中，「隐藏」了特别多方法，可以使代码变得简洁，优雅，与众不同。...我在这里总结了一些常用操作，特别是关于列表和字典，分享给大家。 第一个字母大写 这个方法有点意思，无意中发现的。...>>> a = [1, 2] >>> b = max(set(a), key=a.count) >>> b 1 统计列表中所有元素的出现次数 前面的代码给出了出现最频繁的值。...如果想要知道列表中所有元素的出现次数，那么可以使用 collections 模块。 collections 是 Python 中的一个宝藏模块，它提供了很多特性。
本文通过简化了社会财富分配的过程，使用Python进行模拟计算，得出了几个有趣的结论。 本文的灵感来源于城市数据团发布的一篇文章：该如何面对这个残酷的世界？...接下来我们通过参考蒙特卡罗模拟算法的思想，使用Python对这个游戏的过程进行模拟，得出结论。...如果还不了解蒙特卡罗模拟算法的，可以参考我的上一篇文章：如何通过Python实现蒙特卡罗模拟算法 1.财富分配模型 模型假设 每个人初始基金100元； 从18岁到65岁，每天玩一次，简化运算按照一共玩17000...Python模拟 有了以上的模型假设，我们就可以开始使用Python进行模拟游戏。...同样的，大家也可以对游戏规则进行一定的修改，进行更多的模拟，例如富二代的情况会如何（初始资金大于100）？或者提出其他问题进行验证亦可。
一、前言 前几天在Python最强王者群【HZL】问了一个Python正则表达式的问题，这里拿出来给大家分享下。 截图如下图所示： 单独跑的这一行，跑出了下图这个。..., expand=True) df2.columns = ['min_price', 'max_price'] print(df2) 代码略显繁琐，实现了需求。顺利地解决了粉丝的问题。...后来【瑜亮老师】用pd.to_numeric转换字符串为浮点型，也是可以的。...''}, regex=True).apply(pd.to_numeric) df2.columns = ['min_price', 'max_price'] print(df2) 三、总结 大家好，我是皮皮...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀—它适用于较小的数据集，但它可以再这些小的数据集上面构建更加强大的模型。 现在，我希望你现在已经掌握了随机森林，朴素贝叶斯算法和模型融合的算法基础。...如果没有，我希望你先抽出一部分时间来了解一下他们，因为在本文中，我将指导你了解认识机器学习算法中关键的高级算法，也就是支持向量机的基础知识。...在我第一次听到“支持向量机”这个名字，我觉得这个名字听起来好复杂，如果连名字都这么复杂的话，那么这个名字的概念将超出我的理解。幸运的是，在我看了一些大学的讲座视频，才意识到这个算法其实也没有那么复杂。...我们讨论了它的工作原理，python中的实现过程，通过调整模型的参数来提高模型效率的技巧，讨论了SVM的优缺点，以及最后留下的一个要你们自己解决的问题。...因此，在需要非常高的预测能力的情况下，他们就显得非常重要。由于公式的复杂性，这些算法可能稍微有些难以可视化。 来源商业新知网，原标题：一个简单的案例带你了解支持向量机算法（Python代码）
背景 每个人的手机中都存着很多美美的图片，每次发朋友圈的时候不知道怎么选择，怎么办？ 小孩子才做选择题，把照片做成一面墙！我全都要！...像这样： 这样： 还有这样： 准备 做成这样一面墙，我们需要准备的内容如下： 大量美美哒图片 Python PIL模块 开工 博主准备了某群中新认识的110位朋友的头像进行操作（为了保命，博主没有摆出...= True import os 设置照片墙的样式（字符） 我们想要构造指定字符的照片墙就需要先构造出字符的背景样式，构造方式如下： # 获取文字 def gen_text_img(text, font_size...draw.text((0, 0), text, fill=(0, 0, 0), font=font) return text_img 设置透明度 接下来我们设置一下透明度，设置透明度的目的就是为了让文字周边区域的图片变的透明化...alpha.point(lambda i: pixel[-1] * 10) img.putalpha(alpha) return img 图片替换 下一步就要进行核心操作——图片替换了，这一步的主要目的就在于用我们手中的图片来替换设置字符背景墙时的空白区域
，登录完成后，依次点击控制台-应用管理-我的应用-创建应用： ?...访问应用（AK）下即是我们这次所需的秘钥 二、整理公交车地理数据 这个公交车地理数据着实有点坑，echarts官方给的数据长这样： ?...用python实现以上过程，代码如下： import json with open('1.json','r') as f: datas=json.load(f) result=[] for data...data[i+1] = data[i - 1] + data[i+1] a.append([data[i],data[i+1]]) result.append(a) 感觉还是python...的代码要少一些 三、画图 这里给大家提供两种方式 1.带地图背景的 BAIDU_MAP_AK = "输入你自己的秘钥" c = ( BMap(init_opts=opts.InitOpts(width
事情的经过是这样的： 我的同事李大伟最近出差去了。 昨晚睡觉前翻了翻朋友圈， 就跟他愉快地（互怼）交流了起来。 估计是他想起了我朱小五从不打无把握之赌，后面就怂了。...先看看李大伟的朋友圈中发的图片。 （该火车票来自其他平行世界，扫描可能发生奇怪现象） 车票中暴露的个人信息为： 3302211993****4914 李大伟 只缺少月份日期四位。...科普时间： 根据李大伟的身份证信息的前6位“330221” 轻易可得： 浙江省宁波人，1993年滴 那我先用python生成1993年的所有日期吧 1import time 2 3#生成出生当年所有日期...最终可以测出李大伟的出生日期是：19930608 收工， 奶茶到手。 大家是不是想知道我到底试了多少次才成功的？ 刚刚回来的李大伟也表示很想知道。 其实一次也没用试。...现在我喝着李大伟买的奶茶 码着文 打开钉钉 看着李大伟的昵称 心里笑出猪叫。 文中人物、身份证号码纯属虚构，如有雷同，就是抄我的。
https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/84449503 三门问题是一个经典的概率问题，问题复制自百度百科：...当然，为了使问题更明确，人们还更清晰的规定了假设，同样摘自百度百科： Mueser 和 Granberg 透过厘清细节，以及对主持人的行为加上明确的介定，提出了对这个问题的一种不含糊的陈述 [5]...* 参赛者会被问是否保持他的原来选择，还是转而选择剩下的那一扇门. 将问题完全明确化之后，我们就可以用代码来模拟了。...Python代码很简单： # 三门问题代码模拟 def three_door_question(times: int): import random result_if_not_change...当然，这个代码写的比较简单，所以性能比较差，有兴趣的同学可以使用其他语言或者方法来实现。
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