---- 0x00 机器语言、汇编语言与高级语言(以2+3为例) 机器语言：01代码、CPU认识的语言 加运算：1001 减运算：1010 2+3：1001 0010 0011 汇编语言：在机器语言上增加了人类可阅读的助记符 加运算：ADD 减运算：SUB 2+3：ADD 2,3 高级语言：向自然语言靠近的语言 sum = 2 + 3 ---- 0x01 程序设计语言的运行方式 编译型 将高级语言源代码转换成目标代码（机器语言） 程序可以直接运行 目标代码执行速度快 代表语言：C/C++ 解释型 将高
GNU Radio 是一个免费的开源软件开发工具包，提供信号处理模块来实现软件无线电。它可以与现成的低成本外部射频硬件一起使用，以创建软件定义的无线电，也可以在类似模拟的环境中不使用硬件。它被广泛用于研究、工业、学术界、政府和业余爱好者环境，以支持无线通信研究和现实世界的无线电系统。 下面显示了 GNU Radio Companion 可视化编辑器中的示例流程图：
当需要梳理一个架构或者业务流程的时候，我们经常要用到流程图，从0开始构建一个流程图，非常耗费时间，现在有了GPT，直接说出的业务信息，快速生成流程图。
为了防止我下次钱包丢失，我正在努力打造一个智能（带GPS、蓝牙）的钱包，所以最近文章会少一点。 在上一篇《全栈工程师的百宝箱：黑魔法之文档篇》我们介绍了一些文档工具，今天让我来分享一下，我常用的一些图形工具，主要有两类： 流程图 数据可视化 流程图：Graphviz 说到流程图还是再次提及一下，我们之前说到的Graphviz。 Graphviz （英文：Graph Visualization Software的缩写）是一个由AT&T实验室启动的开源工具包，用于绘制DOT语言脚本描述的图形。它也提供了供其它软
if 语句是最简单的决策语句。它用于决定是否执行某个语句或语句块，即如果某个条件为真，则执行语句块，否则不执行。
Graphviz是一个流程图可视化工具，支持可视化各种算法和模型的流程图，并且支持多种输出格式（比如PNG、PDF、SVG等）。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
我们都知道流程图是有多个分支的，程序中也是如此，在Python中是用if语句来判断程序该走哪个分支的。它的执行过程如下：
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。
看到这里，可能有人会觉得少了些什么，是不是switch-case语句呢？注意一下，Python里是没有switch语句的，千万不要和 C语言 弄混了哦！
布尔值有真（True）或者假（False）两个。 为了使程序能够根据条件执行不同的语句，通常需要判断一个布尔值。 布尔表达式可以给出布尔值。比如x == y就是一个布尔表达式，它会判断变量x与变量y是否相等。符号==是一个比较运算符，若两个运算对象相等，则返回True；若两者不相等，则返回False。 还可以使用其他的比较运算符： x == y # x等于yx != y # x不等于yx > y # x大于yx < y # x小于y
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一！ 无论是二维码识别、刷脸支付，还是智能安防、无人驾驶等，都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉，就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写，但提供了 Python、Ruby、MATLAB
作者：PianoOrRock 来源： http://blog.csdn.net/pianoorrock/article/details/71131570 Python 条件语句 Python条件语句是
所以，你知道单个指令的基本原理，程序就是一系列指令。但是编程的真正优势不仅仅是像周末跑腿一样一个接一个地运行指令。根据表达式的求值方式，程序可以决定跳过指令，重复指令，或者从几条指令中选择一条来运行。事实上，你几乎从来不希望你的程序从第一行代码开始，简单地执行每一行，一直到最后。流程控制语句可以决定在什么条件下执行哪些 Python 指令。
流程图用于通过可视媒体阐明决策过程。设计需要对整个系统有完整的了解，因此也需要人的专业知识。问题是：“就流程的复杂性而言，是否可以自动创建流程图以使其设计更快，更便宜且更具可扩展性？” 答案就是决策树！
1.本教程将使用 Typora 编辑器来讲解 Markdown 的语法，Typora 支持 MacOS 、Windows、Linux 平台，且包含多种主题，编辑后直接渲染出效果。
图是我们与信息联系并处理其重要性的绝佳方法；它们有助于传达关系和抽取信息，并使我们能够可视化概念。
因项目上要跟产品对接自动逻辑，此前都是使用企业微信或者口头对接，对接流程效率低下，对接完后经常因一方没想清楚，需要做代码层修改。因此项目需要做一个可拖拽,可版本管理的 流程建模页面。
今天给大家分享几个制作 PPT 的小技巧，主要是与图片相关。分别是：图片取色器、插入流程图、多图快速布局、插入 pyecharts 动态图和复制禁止复制页面的内容。
大家好，在上一次推送中，我们一起学习了Python数据结构中的逻辑值、字符串、列表和元组、集合set以及字典dict。今天我们一起来学习计算和控制流吧。
我们都希望可以白嫖，画图工具要好用，免费，跨平台，甚至都不想登录，而且还需要可以生成多种格式(png,jpg,svg)等，如果还能和其他工具集成(vscode)，秉持暖蓝作风，介绍的第一款工具可以满足上述所说需求，赶快mark。
今天来给大家介绍三个我在制作文章插图时经常使用的堪称神级的工具，每一个工具都可以绘制非常精美图片，对于经常输出文章的朋友来说，绝对不容错过~
因项目上要跟策划对接自动开服和自动推荐逻辑，此前都是使用企业微信口头对接，对接流程效率低下，对接完后经常因一方没想清楚，需要做代码层修改。因此项目需要做一个可拖拽,可版本管理的 流程建模页面。
按要求转载自网路冷眼 作者 | Robbie Allen 机器学习（Machine Learning）有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。 神经网络架构（NeuralNetwork Architectures） 来源：http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ Microsoft Azure算法流程图（Microsoft AzureAlgorithm Flowchart） 来源：https://docs.micro
Python break语句，就像在C语言中，打破了最小封闭for或while循环。
机器学习 以下是一些实用的流程图和机器学习算法表。 神经网络架构 来源： http : //www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ The Neura
流程图存在于我们生活的方方面面，对于我们追踪项目的进展，做出各种事情的决策都有着巨大的帮助，而对于万能的Python而言呢，绘制流程图也是十分轻松的，今天小编就来为大家介绍两个用于绘制流程图的模块，我们先来看第一个。
Python break 语句 Python break语句，就像在C语言中，打破了最小封闭for或while循环。 break语句用来终止循环语句，即循环条件没有False条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。 break语句用在while和for循环中。 如果您使用嵌套循环，break语句将停止执行最深层的循环，并开始执行下一行代码。 Python语言 break 语句语法：
说了你又不听，听了你又不懂，懂了你又不做，做了你又做错，错了你又不认，认了你又不改，改了你又不服，不服你又不说！你让我怎么做。 ——《江湖》 一些人看了《图解产品》后，就把书中内容用起来了。在这个过程中，有人收获了惊喜，有人收获了惊诧。 收获惊喜的同学说，研发夸他了，说“小伙子不错吗，连状态图，顺序图都会，有两下子。” 收获惊诧的同学说，领导痛批她了，不听她说完，就全部否决了。痛批的原因，一方面是领导不懂UML，另一方面是她用的有问题，沟通也需改善。 下面就是我和金鱼网友的对话，她也是我星球的读者，下面内容
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 大部分研究论文缺乏相应的开源实现，在不同的库中复现研究论文的实现也是一大难题。因此，这篇论文的作者提出一种新型算法，可以自动解析论文，提取文中描述的深度学习模型设计，并生成 Keras 和 Caffe 可执行源代码，在模拟数据集上的实验表明该框架对流程图内容提取的准确率达到了 93%。 过去十年，深度学习在人工智能领域飞速发展，自 2016 年以来就发布了 35800 篇研究论文。与论文一样不断增长的还有研究者和从业者真实的努力和奋斗。在近期的一次 AI 会
Commander是一款功能强大的命令与控制C2服务器框架，在该工具的帮助下，广大红队和蓝队研究人员可以轻松部署自己的C2组件。该工具基于Python开发、Flask和SQLite开发，并提供了Python和C版本的代理。
书接上回基于Appium实现深度UI遍历工具，我们说到了整体的需求，框架功能的设计。那么今天接着往下分享。
Python条件分支是通过一条或者多条语句的执行结果True或者False来决定是否执行相应的代码块。 if单向条件语法结构
来源：网路冷眼 作者：Hanson 本文长度为680字，建议阅读5分钟 本文为你分享有关机器学习、Python和相关数学知识的速查表大全。 机器学习有很多方面。 当我开始刷新这个主题时，我遇到了各种“速查表”，这里仅列出了需要知道的给定主题的所有要点。 最后，我收集了与机器学习相关的速查表。有些我经常参考，并且认为其他人也可能从中受益。因此， 这篇文章把我从网上发现的很好的27个速查表分享出来，以供大家参考。 后台回复关键词“速查表”下载27个速查表。 机器学习（Machine Learning） 有不
在之前，我们分享了appium的系列文章，在UI自动化测试中可以编写固定的case，来达到UI功能的自动化测试的目的，通常我们的Ui自动化用在回归测试验证中，但是在实际的过程中，会遇到这样的一个问题。我们的UI case没有大量的堆积沉淀，UI迭代变化特别快，大量的回归测试的工作，且UI变化太快，UI自动化测试跟不上业务的发展。很多时候，有些人期望去有这样的一个工具，可以去遍历每个界面的的所有元素，进行操作，遍历所有的全部的路径，保证覆盖到app的所有可以操作的元素。这样就需要一个可以操作所有路径的工具。
同样需要注意冒号和缩进。另外，在 Python 中没有 do..while 循环。
Python 中的条件控制和循环语句都非常简单，也非常容易理解，与其他编程语言类似。
机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。
机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，但是至少在目前，它们还是很潮的。 机器学习 这里有一些有用的流程图和机器学习算法表，我只包括了我所发现的最全面的几个。 神经网络架
最近朋友圈被python刷了屏，无论是同学，还是运营，文案，甚至连微商们都立下了好好学python的flag，都发了分享进入python即时训练营的朋友圈。至于python为什么这么火，我就不多做赘述了，大家耳濡目染早已知道，小蛇废话不多说，让我们一起单刀直入学python吧。
循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次，下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式：
我又肝完了一门课，嵌入式课程设计==>基于Proteus，Arduino，Flask搭建的智能大棚管理系统
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来源：机器学习算法与自然语言处理 本文多资源，建议收藏。 本文针对机器学习基本概念及编程和数学基础，为你列出相应的学习资源。 机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，
关键字：（任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术）
这几天一直被Python安装可用但是pycharm用不了的安装包折磨，安装成功以后记录一下，省的再忘 首先说明直接在Python中安装包和模块的方法： 1、安装pip包（一般下载时都会自带），在安装成功的Python里面寻找easy_install工具，基本都在安装Python路径的Scrpits中，如图。
本文多资源，建议收藏。 本文针对机器学习基本概念及编程和数学基础，为你列出相应的学习资源。
今天分享一篇机器学习的文章。翻了一半，发现Linux中国已经翻译过了。。。干脆搬过来，还有一个姊妹篇《My Curated List of AI and Machine Learning Resources from Around the Web》，明天准备发这个。 原文地址是：Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets 译文地址是：https://linux.cn/article-8754-1.html 机器学
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