📷 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师 👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 开发环境 编辑器： jupyter notebook 解释器： python 3.7 在七夕节中，博主写了一篇为女友收集QQ聊天记录做可视化词云的文章获得广泛好评，一直有小伙伴希望能出一篇教程，今天他来啦！ 一文带你速通词云🙋♂️ 文章链接 — Python | 词云】聊天记录绘制超美词云（七夕快乐 ，曾同学） 📷 后面生成的图片是有些显示违规或奇怪（因为我是用核心价值观作为词库的，所以会被
本次聊天记录是收集于我和曾同学QQ一年以来的聊天记录,一起看看你们情侣间说过最多的是哪句话吧！
继上一篇文章：高通Audio中ASOC的machine驱动（一） ASOC的出现是为了让codec独立于CPU，减少和CPU之间的耦合，这样同一个codec驱动就无需修改就可以匹配任何一款平台。 在M
1、DTS相应修改： DTS相关代码：kernel/arch/arm/boot/dts/qcom/msm8909-qrd-skuc.dtsi： 1 sound { 2 compatible = "qcom,msm8x16-audio-codec"; 3 qcom,model = "msm8909-skuc-snd-card"; 4 qcom,msm-snd-card-id = <0>; 5 qcom,msm-codec-typ
本文以msm8909平台，android N为例，介绍了通用情况下，耳机插拔的流程步骤，以及对耳机类型的识别逻辑。以方便在项目工作中经常会遇到耳机不被识别，或者识别后不能正常工作等情况，都可以参考此文档检测判断逻辑，确定问题根本，理解底层框架。
分析师简介：Joshua 已于 2018 年取得多伦多大学应用科学硕士（MASc）学位。他的研究重心是格形码（lattice codes）、低密度奇偶校验（LDPC）码以及编码理论的其它方面。他也对凸优化和随机过程感兴趣。Joshua 目前在高通工作，是一位机器学习工程师，专注对推理的优化。
文档分类和文档检索已显示出广泛的应用。文档分类的重要部分是正确生成文档表示。马特·库斯纳（Matt J. Kusner）等人在2015年提出了Word Mover’s Distance（WMD）[1]，其中将词嵌入技术用于计算两个文档之间的距离。使用给定的预训练单词嵌入，可以通过计算“一个文档的嵌入单词需要“移动”以到达另一文档的嵌入单词所需的最小距离”来用语义含义来度量文档之间的差异。
由于业务需要在MySQL实例中创建部分库的从库，已有的Mysql实例的版本是mysql-5.5.49，是一个非常老的版本。
最近，接手了告警的一个需求。详细需求：监控一个应用的某些指标超标了，要提醒用户，通过企业微信给指定用户发送告警信息；今日自己实现了一下，总结出来分享给大家。
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
User-Exits: IPRM0002 Determine planned date info for maintenance plan IPRM0003 User field: Maintenance plan IPRM0004 Maintenance plan / item: Customer check for time "SAVE" IPRM0005 Determine Offset for Performance-Based Strategy Plans BADIs: DI_WPS_PLAN_EXT_DATE Set Reference Date for Scheduling Multiple Counter Plan IMRM_TL_WORKFLOWS Workflows, Based On Task Lists IPM5_CALL_INSPLOT Generate Inspection Lot as Call Object for Maintenance Plan IPRM_CHECK_UPD_SCHED Do Not Run DB Update in Scheduling IPRM_DIG_SIGNATURE Digital Signature for Maintenance Planning IPRM_MCP_DATE_I_PAST Check Whether Plan Date May be in the Past IPRM_MCP_SCHE_CHANGE Multiple Counter Plan: Adapt Dates During Scheduling IPRM_MCP_UPD_CALLOBJ Adjust Plan/Basic Dates of Call Objects IWP3_INSP_PLAN_CHECK Stability Study:Check Test Plan, Physical Sample in Schedule IWP3_INSP_TYPE_CHECK Inspectn Type Check in Maint. Plan for Inspection Lot Origin IWP3_ROUTING_SELECT Inspection Plan Selection in Schedule for Stability Study Function Module: MEASUREM_POINT_UPD_PYEAR Dynamically change the annual performance of a counter. BOR Objects: BUS1020 Preventitive Maintenance Plan
web-component-development 是基于 Quarkc 跨端组件的开发模板工程,您可以基于本工程构建跨技术栈/无框架的组件，满足个性化需求。
MQ是MessageQueue，消息队列的简称（是流行的开源消息队列系统，利用erlang语言开发）。
在开发的过程中会遇到各种各样的开发问题，服务器宕机、网络抖动、代码本身的bug等等。针对代码的bug，我们可以提前预支，通过发送告警信息来警示我们去干预，尽早处理。
word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量（Word Embedding）WI 的大小是VxN, V是单词字典的大小, 每次输入是一个单词, N是设定的隐层大小。word2vec的模型通过一种神经网络语言模型（Neural Network Language Model）
1、Euclidean，欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。
在之前的开篇提到了text2vec，笔者将其定义为R语言文本分析"No.1"，她是一个文本分析的生态系统。笔者在学习之后发现开发者简直牛！基于分享精神，将自学笔记记录出来。开篇内容参考：
近日，谷歌证实了Pixel 3的存在。 谷歌Pixel 3 在硬件上的升级相当显著，据悉，谷歌PIXEL3将搭载骁龙846处理器。其性能相比骁龙845会有10%的提升，并会内嵌高通WCD9341音频芯
使用本菜单选项的方法：将上面jumpserver.sh脚本中“登录界面”下的参数换成下面的参数即可。
ASoC被分为Machine、Platform和Codec三大部分，其中的Machine驱动负责Platform和Codec之间的耦合以及部分和设备或板子特定的代码，再次引用上一节的内容：Machine驱动负责处理机器特有的一些控件和音频事件（例如，当播放音频时，需要先行打开一个放大器）；单独的Platform和Codec驱动是不能工作的，它必须由Machine驱动把它们结合在一起才能完成整个设备的音频处理工作。 ASoC的一切都从Machine驱动开始，包括声卡的注册，绑定Platform和Codec驱动
在本届GDC上，高通在VR领域的动作频频。高通公司先是在开展前宣布其子公司高通科技推出了一个基于高通骁龙835移动平台的全新虚拟现实开发工具包（VRDK）。然后在GDC展会中，高通不仅推出了自己的骁龙
温馨提示: 本文出于对技术的分享,主要给安全从业人员以及专业运维人员，请勿恶意使用下面描述技术进行非法操作!
/proc/crypto 文件中 , 记录了当前 Android 系统中 , 内核使用的密码算法 , 以及每个算法对应的详细信息 ;
②选择自定义配置——计费模式为“按量付费”——地域选择“北京”——可用区选择“随机可用区”——网络选择“默认”即可
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
https://www.cnblogs.com/wcd144140/p/9782823.html
2、在已经存在驱动文件中搜索”DEVICE_ATTR”关键字，如果存在，直接参考已经存在的方法添加一个即可，如下：
在NLP中，我们经常要比较两个句子的相似度，其标准方法是将句子编码为固定大小的向量，然后用某种几何距离（欧氏距离、cos距离等）作为相似度。这种方案相对来说比较简单，而且检索起来比较快速，一定程度上能满足工程需求
刚刚接触iOS的时候，我就一直很好奇，模拟器上面能不能直接安装app呢？如果可以，我们就直接在模拟器上面聊QQ和微信了。直到昨天和朋友们聊到了这个话题，没有想到还真的可以给模拟器“安装”app！
AI 科技评论按：日前，Facebook 提出了新型代码搜索工具——神经代码搜索（NCS），能够基于机器学习直接使用自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）技术处理源代码文本，可大大提高代码检索效率。Facebook 在官网博客上对这项新成果进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
爬虫工程师在做加密参数逆向的时候，经常会遇到各种各样的加密算法、编码、混淆，每个算法都有其对应的特征，对于一些较小的网站，往往直接引用这些官方算法，没有进行魔改等其他操作，这种情况下，如果我们能熟悉常见算法的特征，通过密文就能猜测出使用的哪种算法、编码、混淆，将会大大提高工作效率！在 CTF 中通常也会有密码类的题目，掌握一些常见密文特征也是 CTFer 们必备的技能！
本文翻译自：《Key differences between Python 2.7.x and Python 3.x》 许多 Python 初学者想知道他们应该从 Python 的哪个版本开始学习。对于这个问题我的答案是 “你学习你喜欢的教程的版本，然后检查他们之间的不同。” 但如果你并未了解过两个版本之间的差异，个人推荐使用 Python 2.7.x 版本，毕竟大部分教材等资料还是用Python 2.7.x来写的。 但是如果你开始一个新项目，并且有选择权？我想说的是目前没有对错，只要你计划使用的库 Pyt
虽然网上有很多人说不要乱动 CentOS 系统搭配好的 Python 环境，因为有很多系统程序是基于 Python2 的，比如 yum。但仔细想想，那些程序对 Python 的引用不都是人为的么？作为一个规范的系统，在引用一个解析器这方面肯定是有章可循的，而且现在不是都在将工作环境转移到 Python3 了么？虽然现在都是用 virtualenv 虚拟环境来搭环境了，不在乎系统全局的 Python 是什么版本，但有时候就是想好好玩一下，如果你也想玩的话，请继续往下看哈~下面会拿两个例子说下 CentOS 中一些程序对 Python2 的依赖是如何继续保持的：
本章节使用Python 3（Python 3.6.5），所以这里点击Python 3.6.5
Windows 下python3和python2 我们该怎么同时安装python3跟python2呢
python是一个解释型语言. 指的就是将源代码丢个解释器. 解释一行代码,翻译成机器语言给cpu执行. 编译型语言例如C/C++ 直接将源代码翻译成机器语言,交给cpu执行. 特点:
接下来我们手动安装python3，并且配置后可以Python2和Python3两个环境都能使用。
Python是世界上最受欢迎的编程语言之一。 凭借其简单易学的语法，Python是初学者和经验丰富的开发人员的流行选择。
Python官方非常正式的在官网上发表一封公开信，再次强调Python 2将于2020年元旦停止维护！之后，官方将不会再对任何bug、安全漏洞进行任何更新或者修复。这就意味着，如果你还想继续使用Python 2，再碰到问题就只能自己想办法了。
#用python打印出直角三角形： 1 #!/usr/bin/env python 2 # coding=utf-8 3 i = 0 4 while i < 5: 5 j = 0 6 while j <= i: 7 print "*", 8 j+=1 9 print "" 10 i+=1 输出效果如下： * * * * * * * * * * * * * * * #对
Python 由荷兰数学和计算机科学研究学会（CWI，见 https://www.cwi.nl/ ）的 Guido van Rossum 于 1990 年代初设计，作为一门叫做 ABC 的语言的替代品。尽管 Python 包含了许多来自其他人的贡献，Guido 仍是其主要作者。
Github地址：https://github.com/PythonCharmers/python-future
http://file.allitebooks.com/20180817/Python For Dummies.pdf http://file.allitebooks.com/20180805/MySQL ConnectorPython Revealed.pdf http://file.allitebooks.com/20180722/Learn Raspberry Pi Programming with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180719/Instant Pygame for Python Game Development How-to.pdf http://file.allitebooks.com/20180623/Python Graphics.pdf http://file.allitebooks.com/20180603/Web Scraping with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180526/Advanced Data Analytics Using Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180513/The Python 3 Standard Library by Example.pdf http://file.allitebooks.com/20180512/Data Science Fundamentals for Python and MongoDB.pdf http://file.allitebooks.com/20180312/Dive into Python 3.pdf http://file.allitebooks.com/20180228/Practical Python AI Projects.pdf http://file.allitebooks.com/20180223/Learn Data Analysis with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180218/Beginning Programming with Python For Dummies, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180109/Python for the Busy Java Developer.pdf http://file.allitebooks.com/20171221/Practical Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20171213/wxPython Recipes.pdf http://file.allitebooks.com/20171126/MicroPython for the Internet of Things.pdf http://file.allitebooks.com/20171124/Make Your Own Python Text Adventure.pdf http://file.allitebooks.com/20171108/Getting Started with Python and Raspberry Pi.pdf http://file.allitebooks.com/20171029/Python Machine Learning Case Studies.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Programming with MicroPython.pdf http://file.allitebooks.com/20170831/Thoughtful Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20170822/Test-Driven Development with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20170813/Python Requests Essentials.pdf http://file.allitebooks.com/20170710/Effective Python Penetration
Centos自带的python版本太低，所以自己编译安装下python 2.7.10
大家好！今天我想和大家聊聊一个由 Google 开发的开源库——Python Fire。这个库的主要功能是将任何 Python 程序转化为命令行界面（CLI）。听起来是不是很酷？让我们一起来看看它的起源和发展吧。
特别说明，本文是在Windows64位系统下进行的，32位系统请下载相应版本的安装包，安装方法类似。
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