python 0.0_Python 3.6舍入到0.0_glClearColor(0.0,0.0,0.0,0.0)和glClear(COLOR_BUFFER_BIT)之间有区别吗？ - 腾讯云开发者社区

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Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)

TensorFlow和Keras的关系，就像c语言和python的关系，所以Keras是真的好用。...搞不清楚数据的标准化和归一化的关系，想对原始数据做归一化，却误把数据做了标准化，导致用model.predict预测出来的值全是0.0，在网上搜了好久但是没搜到答案，后来自己又把程序读了一遍，突然灵光一现好像是数据归一化出了问题...以上这篇Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0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。

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仅几 MB，0.0x 毫秒级查询！准确率 99.9% 的离线 IP 地址定位库

简介 Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c...多查询客户端的支持已经集成的客户端有：java、C#、php、c、python、nodejs、php扩展(php5和php7)、golang、rust、lua、lua_c, nginx。...所以ip2region.db使用了内建索引，直接将性能提升到0.0x毫秒级别。

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仅数MB，准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询

◆ 一、开源项目简介 Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，提供了java,php,c,python,nodejs,...毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 nginx nginx的c扩展已完成 0.0x毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 nodejs nodejs 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0.1x毫秒 php...php实现的binding 已完成 0.x毫秒 0.1x毫秒 0.1x毫秒 php5_ext php5的c扩展已完成 0.0x毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 php7_ext php7的c扩展已完成...0.0毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 python python bindng 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0.x毫秒 rust rust binding 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0....0.0x毫秒级查询，数据库文件大小只有1.5M，提供了java, php, c, python查询客户端和Binary,B树,内存三种查询算法。

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MobaXterm 设置在使用export DISPLAY=xx.xx.xx.xx:0.0后调用图形化界面不弹出提示方法

设置 export DISPLAY=xx.xx.xx.xx:0.0 后，每次调用图形化界面前都会有下面的提示。

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python 让cpu满载

搞zabbix监控的时候，linux服务器的负载很低，如何写一个python脚本，让它满载呢？网上搜了一堆，发现各种不靠谱。... S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 7519 root 20 0 122852 5496 2428 R 99.3 0.1 0:13.11 python3... 6439 root 20 0 862228 49056 8776 S 1.3 1.3 0:22.24 python3 7520 root 20 0 ... 7566 root 20 0 132664 6000 1152 R 100.0 0.2 0:08.64 python3 7565 root 20 0 ... 0.2 0:08.63 python3 查看cpu使用率，发现4个python3进程都是100% 等待1分钟，查看负载，发现CPU负载在不断上升 [root@localhost ~]# w

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为科学计算而生的Julia——基于Manjaro Linux的安装与入门

最后在性能上是对标的python，我们都知道python作为一门解释性语言，在性能上有较大的牺牲。...它像 R、MATLAB 和 Python 一样简单，在高级数值计算方面有丰富的表现力，并且支持通用编程。...调用python函数通过PyCall这个包，我们可以在julia内部调用python代码。...说起来功能是类似于python中的装饰器（decorator）的概念，相关介绍可以参考前面写的这篇博客，以及一个python实现的装饰器实例。...不仅具备有python的便捷性，还有接近于C语言的高性能特性，是一门为科学计算而生的编程语言。

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python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组列表形式表示)

并以元组的形式表现数据： ((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0..., 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0)) 方法一，使用python内建的数据处理库： #python自带的库 rows = open('allnodes.csv','r',..., 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0..., 0.0, 0.0)) 小结：用python自带的库进行读取的时候可能稍快，但对于大型的多维数据处理，使用pandas可进行更方面，灵活，可视化的操作。...到此这篇关于python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组/列表形式表示)的文章就介绍到这了,更多相关python读入二维csv文件内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python也可以绘制同款~~

今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts，熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生，python-highcharts就是使用Python进行...Highcharts项目绘制，简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层，话不多说，我们直接进行介绍，具体包括以下几个方面： python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts...具体案例 python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts库作为优秀的第三方库，其实现了对HightCharts项目的Python封装应用，里面关于图表细节的设置还是基于..., 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0,...0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6, 1.2, 1.7, 0.7, 2.9, 4.1, 2.6, 3.7, 3.9, 1.7, 2.3,

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超强交互式图表绘制工具推荐~~

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爱了！这个超强交互式图表绘制工具绝了~~

今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts，熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生，python-highcharts就是使用Python进行Highcharts...项目绘制，简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层，话不多说，我们直接进行介绍，具体包括以下几个方面： python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts...具体案例 python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts库作为优秀的第三方库，其实现了对HightCharts项目的Python封装应用，里面关于图表细节的设置还是基于..., 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0,...0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6, 1.2, 1.7, 0.7, 2.9, 4.1, 2.6, 3.7, 3.9, 1.7, 2.3,

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使用 Golang 和 Docker 运行 Python 代码

0.0s => CACHED [builder 3/8] RUN python -m pip install --upgrade pip...0.0s => CACHED [builder 7/8] RUN pip install nameparser && go mod init human-name && go mod...0.0s => CACHED [stage-2 2/3] COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.7/site-packages /usr/local/lib.../python3.7/site-packages 0.0s => CACHED [stage-2 3/3] COPY --from=builder /app/HumanName /HumanName...0.0s => => naming to docker.io/soulteary/python-in-golang 镜像构建完毕，执行下面的命令，就能够验证程序是否正常了： docker run -

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实用Manjaro Linux的安装与入门 Julia初步学习

最后在性能上是对标的python，我们都知道python作为一门解释性语言，在性能上有较大的牺牲。...除非我们使用c++或者fortran去构造动态链接库，然后通过python上层语言来封装，这样才能在性能上有所保障，但是工作量又被放大了。...Julia的优势就在于可以达到接近于C语言的性能，同时又能像python一样易于编写，兼顾了性能与开发周期，对科学计算非常的友好。...调用python函数通过PyCall这个包，我们可以在julia内部调用python代码。...不仅具备有python的便捷性，还有接近于C语言的高性能特性，是一门为科学计算而生的编程语言。

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mac查看关闭端口 Django 运行端口被占用 Error: That port is already in use

S 3:17下午 0:10.13 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/Resources/Python.app/Contents...0.0 0.1 4332284 9512 ??...Ss 9:22上午 0:00.30 aslmanager cox 51003 0.0 0.0 4278260 824 s003 S+ 3:20下午...S 12:43下午 0:03.02 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/Resources/Python.app/Contents...0.0 0.1 4308280 5708 ??

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关于《Linux性能优化实战》中的案例在centos环境中的演示：用户CPU使用率过高

-2.5-34.el7.x86_64 --> Processing Dependency: python-IPy for package: policycoreutils-python-2.5-34.el7...> Package python-dmidecode.x86_64 0:3.12.2-4.el7 will be installed ---> Package python-ethtool.x86_64...python-dateutil.noarch 0:1.5-7.el7 python-dmidecode.x86_64 0:3.12.2-4....ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 1014888 total, 131012 free, 305876 used...30 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 1:05.24 kswapd0 可以看到此时

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没有Python基础，如何学习用Python写机器学习

参考网站： https://www.w3cschool.cn/python3/ https://www.w3cschool.cn/python3/python3-eam72ylh.html 理论上，2...因为我电脑是Window11，所以会弹窗提示我安装python3的包，点击安装即可；如果不是window11，就自己下个python包，配置一下环境变量，这个过程不复杂。...然后，因为我是完全没有python经验的，所以我也不知道要安装什么插件，所以我就打开扩展窗口，输入python搜索，随便按几个最上面的插件。...X1 = [ [0.0,0.0], [0.0,0.3], [0.3,0.0], [9.0,0.0], [9.0,0.6], [9.6,0.0]] 然后编写代码： from sklearn.cluster...import KMeans # 按F2可以重命名 xList = [ [0.0,0.0], [0.0,0.3], [0.3,0.0], [9.0,0.0], [9.0,0.6], [9.6,0.0

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整理了25个Python文本处理案例，收藏！

Python 处理文本是一项非常常见的功能，本文整理了多种文本提取及NLP相关的案例，还是非常用心的文章很长，高低要忍一下，如果忍不了，那就收藏吧，总会用到的提取 PDF 内容提取 Word 内容...', 'is', 'used'], ['What', 'is', 'Python' 'used', 'in'], ['Why', 'Python',...in is Python used best 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 1.0 use 0.0...0.0 0.0 Where 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 Pythonused 0.0 0.0 0.0...... 0.0 0.0 1.0 0.0 is 0.0 0.0 1.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 Python

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Lefse本地运行并更换颜色

首先是lefse的安装由于lefse使用的环境比较早，建议使用conda虚拟环境的方式安装，可以省掉不少麻烦 conda create -n lefse python=2.7 python=2.7...#python这里选成2.7否则会卡住环境安装完成后，进入环境安装lefse source activate lefse conda install lefse 等lefse 自动安装完成以后...之后是改变颜色，这个比较简单进入envs目录，然后找到 lefse-plot_cladogram.py 打开，最前面有一段 colors = ['r','g','b','m','c',[1.0,0.5,0.0...],[0.0,1.0,0.0],[0.33,0.125,0.0],[0.75,0.75,0.75],'k'] dark_colors = [[0.4,0.0,0.0],[0.0,0.2,0.0],[0.0,0.0,0.4...],'m','c',[1.0,0.5,0.0],[0.0,1.0,0.0],[0.33,0.125,0.0],[0.75,0.75,0.75],'k'] 然后直接改这边的颜色就行上下对应都要改。

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安装saltstack

Sl 12:13 0:00 /usr/bin/python /usr/bin/salt-minion root 5611 0.0 0.4 401568 19104 ?...S 12:13 0:00 /usr/bin/python /usr/bin/salt-minion root 5680 0.0 0.0 112660 964 pts/0...Ss 20:25 0:00 /usr/bin/python /usr/bin/salt-master root 4229 0.0 1.0 315048 19816 ?...S 20:25 0:00 /usr/bin/python /usr/bin/salt-master root 4235 0.0 1.6 468824 31252 ?...S 20:25 0:00 /usr/bin/python /usr/bin/salt-minion root 9032 0.0 0.0 112652 956 pts/0

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Docker Python应用程序示例

1.创建一个目录 mkdir -p ~/Downloads/code/docker/docker-python-app 1.进入目录 cd ~/Downloads/code/docker/docker-python-app.../ 1.创建一个名称为：Dockerfile的Dockerfile文件 FROM python COPY ....1.创建一个Python文件创建一个在Docker容器中执行的python文件：index.py。...print("Hello from python file"); 1.创建Docker映像要创建这个python应用程序的Docker映像，需要使用以下Docker命令。...Password: Hello from python file

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爱了！这个超强交互式图表绘制工具绝了~~

使用 Golang 和 Docker 运行 Python 代码

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mac查看关闭端口 Django 运行端口被占用 Error: That port is already in use

关于《Linux性能优化实战》中的案例在centos环境中的演示：用户CPU使用率过高

没有Python基础，如何学习用Python写机器学习

整理了25个Python文本处理案例，收藏！

Lefse本地运行并更换颜色

安装saltstack

Docker Python应用程序示例

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