生成器：在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为 生成器（generator）， 通过next()取值，两种表现形式1、将列表生成式的[]改为()2、含有yield关键字的函数 应用场景：...在一个外函数中定义了一个内函数，内函数里运用了外函数的临时变量，并且外函数的返回值是内函数的引用。这样就构成了一个闭包。...Python的类可以继承多个类，那么其寻找类方法的方式有两种： 当类是经典类时(主要在python2版本中的没有主动继承object的类)，多继承情况下，会按照深度优先方式查找 当类是新式类时(python3...版本中的所有类和python2中主动继承object的类)，多继承情况下，会按照广度优先方式查找 简单点说就是：经典类是纵向查找，新式类是横向查找 60、面向对象中super的作用？...在序列化是将json.dumps中的默认参数ensure_ascii改为False就可以保留中文了 json.dumps(obj,ensure_ascii=False) 77、什么是断言？
只要有异常被抛出，Java 虚拟机就必须调整调用堆栈，因为在处理过程中创建了一个新的对象。 异常只能用于错误处理，不应该用来控制程序流程。...因为当 StringBuilder 达到最大容量的时候，它会将自身容量增加到当前的2倍再加2， 无论何时只要 StringBuilder 达到它的最大容量，它就不得不创建一个新的字符数组然后将旧的字符数组内容拷贝到新字符数组中...所以，给底层以数组实现的集合、工具类设置一个合理的初始化容量是错不了的，这会带来立竿见影的效果。...17.公用的集合类中不使用的数据一定要及时remove掉 如果一个集合类是公用的（也就是说不是方法里面的属性），那么这个集合里面的元素是不会自动释放的，因为始终有引用指向它们。...鼓励通用列表算法在应用算法之前检查给定列表是否为该接口的实例，如果将该算法应用于顺序访问列表，则该算法将提供较差的性能，并在必要时改变其行为，以确保可接受的性能。
3).内存池机制： Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统: Pymalloc机制：为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放...Python装饰器是一个函数，是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。它可以使函数在不修改本身的函数定义外，动态产生额外的功能。 5、什么是Python装饰器？...Python装饰器是一个函数，是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。它可以使函数在不修改本身的函数定义外，动态产生额外的功能。...数组和元组之间的区别：数组内容是可以被修改的，而元组内容是只读的。另外，元组可以被哈希，比如作为字典的关键字。...它们是可以轻松创建字典和列表的语法结构。 参数按值传递和引用传递是怎样实现的？ Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。
将这个值由softmax改为sigmoid将允许我们基于Keras执行多标签分类。...然后我们将循环遍历imagePaths，预处理图像数据并解析多类标签。 ? 译者注：该代码的行号出现问题 首先我们将每张图片加载至内存。...如你所见，labels数组是一个“包含数组的数组”——labels中的每个元素都是一个包含两个元素的数组。每个数组对应两个标签这种架构是基于输入图片的文件路径构建的。 我们仍未完成预处理： ?...我们的data数据由利用Numpy数组存储的图片组成。在每一行代码中，我们将Python数组转换为Numpy数组并将像素值缩放于范围 [0,1] 之中。 我们也将标签转换为Numpy数组。...随后我们分类（经过预处理的）图片（第40行）并通过如下方式解析出相关性最大的前两个类的标签索引： 基于相关概率将数组索引按降序排序 获取前两个类标签的索引，这便是我们的神经网络所作出的最好的两个预测。
大数据的文件读取 ① 利用生成器generator ②迭代器进行迭代遍历：for line in file 迭代器和生成器的区别 1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter...iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。...,而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。...三、内存池机制Python的内存机制以金字塔行，-1，-2层主要有操作系统进行操作， 第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作； 第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数...Django适用的是中小型的网站，或者是作为大型网站快速实现产品雏形的工具。 Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离； Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。
self是实例方法定义中的第一个参数，代表该方法的实例对象 cls是类方法中的第一个参数，代表当前类 super是指在Python面向对象的继承特征下中，若子类调用父类方法则需要super()实现。...，不过将“[]”改为“()”,但是生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表。...多except捕获异常的规范要求都有哪些？ 异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响程序正常执行，在Python中程序无法正常处理时，就会抛出异常。...在Python中常见的异常处理为单异常和多异常处理，在Python3中长使用try ... except ... finally处理，常见的有try ... except ......多except捕获异常：一个try语句块可能包含多个except字句，分别用来处理不同的特定的异常,在多异常捕获时，我们常将小异常放在前面，大异常在后面，用于避免程序在处理时，异常不能分别处理，从而将所有异常归为一个异常进行处理
但是如果有4个人，我们会将整桶钉子平均分成4堆，然后每个人处理自己的一堆钉子。这样，只需250秒即可完成任务！ 在这个包含1000张图像的任务中，也可以这样处理： 将jpg文件列表分为4个较小的组。...运行Python解释器的4个独立实例。 让每个Python实例处理4个较小数据组中的一个。 结合4个过程的结果，得到最终的结果列表。 这里最重要的部分是Python为我们处理了所有艰苦的工作。...你有多少CPU核心就启动多少Python进程，在我的例子中是6个。实际的处理代码是这样的： ? executor.map（）将你想要运行的函数和一个列表作为输入，列表中的每个元素都是函数的单个输入。...是否总能大幅加速 当你有要处理的数据列表并且要对每个数据点执行类似的计算时，使用Python并行池是一个很好的解决方案。但是，它并不总是完美的。并行池处理的数据不会以任何可预测的顺序处理。...以下来自Python官方文档： None, True, 及 False 整数，浮点数，复数 字符串，字节，字节数组 仅包含可选对象的元组，列表，集合和词典 在模块的顶层定义的函数（使用def，而不是lambda
当然一个对象被析构也不一定马上释放内存，往往都是大量采用内存对象池技术（要么预先分配，要么将销毁的对象添加进池），避免频繁地申请和释放内存。...并没有贴出完整代码，顺着作者思路写完了，代码在 https://github.com/JnuSimba/Small_Python p115: 在Python 中类、函数、module 都对应着一个独立的名字空间...实际上整个字节码指令序列就是一个在C中普通的字符数组，只不过每个指令（100来个，opcode.h 中宏定义为一个具体数值）有预定义的含义，在 interpreter main loop 中不断取出每条指令...，如果没有找到，那么Python 虚拟机将退出当前的活动栈帧，并沿着栈帧链表向上回退到上一个栈帧（tstate->frame = f->f_back），这个沿着栈帧链不断回退的过程称之为栈帧展开，在展开的过程中...def f() 这条语句从语法上讲是函数声明语句，而从虚拟机实现角度看是函数对象的创建语句，即声明与定义分离在不同PyCodeObject 对象中，类也是一样的，类定义中的函数同理。
这些案例通过提供背景和 GT 框类的混合标签进行特殊处理。...然后，感兴趣区域 (RoI) 池化层提取固定长度的向量，然后通过全连接网络对其进行处理，以预测类别概率并细化边界框。 RoI 池化层是 SPP 层的一个特例，具有一个金字塔层级。...概括 将 SPP 修改为 RoI 池化 通过从一张图像中采样多个补丁来进行高效训练 -> 仅在卷积层上进行一次前向/反向传递。...Faster R-CNN 检测网络应用于特征图列表之一，根据边界框的大小确定。 概括 提出新的 FPN 网络架构来计算语义丰富的多尺度特征表示。...RoI 是小特征图，由 RoI 池化操作计算，该操作严格地将特征图切割成 bin。
但是如果有4个人，我们会将整桶钉子平均分成4堆，然后每个人处理自己的一堆钉子。这样，只需250秒即可完成任务！ 在这个包含1000张图像的任务中，也可以这样处理： 将jpg文件列表分为4个较小的组。...运行Python解释器的4个独立实例。 让每个Python实例处理4个较小数据组中的一个。 结合4个过程的结果，得到最终的结果列表。 这里最重要的部分是Python为我们处理了所有艰苦的工作。...你有多少CPU核心就启动多少Python进程，在我的例子中是6个。实际的处理代码是这样的： ? executor.map（）将你想要运行的函数和一个列表作为输入，列表中的每个元素都是函数的单个输入。...当你有要处理的数据列表并且要对每个数据点执行类似的计算时，使用Python并行池是一个很好的解决方案。但是，它并不总是完美的。并行池处理的数据不会以任何可预测的顺序处理。...以下来自Python官方文档： None, True, 及 False 整数，浮点数，复数 字符串，字节，字节数组 仅包含可选对象的元组，列表，集合和词典 在模块的顶层定义的函数（使用def，而不是lambda
Python中我们可以使用很多方式进行多进程编程，例如os.fork()来创建进程或者通过multiprocessing模块来更方便的创建进程和进程池等。...在上一篇《Python多进程并行编程实践-multiprocessing模块》中我们使用进程池来方便的管理Python进程并且通过multiprocessing模块中的Manager管理分布式进程实现了计算的多机分布式计算...通信域(Communicator) mpi4py直接提供了相应的通信域的Python类，其中Comm是通信域的基类，Intracomm和Intercomm是其派生类，这根MPI的C++实现中是相同的。...下面就几个常用的集合通信来小试牛刀吧。 广播 广播操作是典型的一对多通信，将跟进程的数据复制到同组内其他所有进程中。...mpi4py并行编程实践 这里我就上篇中的二重循环绘制map的例子来使用mpi4py进行并行加速处理。 我打算同时启动10个进程来将每个0轴需要计算和绘制的数据发送到不同的进程进行并行计算。
进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。...另外，进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有一个完整的虚拟地址空间。当进程发生调度时，不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。...） 不同进程间数据很难共享（一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车，比如站点换乘） 同一进程下不同线程间数据很易共享（A车厢换到B车厢很容易） 进程要比线程消耗更多的计算机资源（采用多列火车相比多个车厢更耗资源...简单来说，它在单线程的情况更快，并且在和 C 库结合时更方便，而且不用考虑线程安全问题，这也是早期 Python 最常见的应用场景和优势。...如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常 join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。
编译时多态、运行时多态 c++要更复杂，Java相对而言更容易回答。 多态按执行过程分为两种情况，编译时多态和运行时多态。 运行时多态的概念也可以被说成“一个接口，多个方法”。...hashCode() hashCode()函数的作用是获取散列码，它只在散列表中有用，在其他情况下没用。在散列表中，hashCode() 的作⽤是获取对象的散列码，进⽽确定该对象在散列表中的位置。...BIO(Blocking I/O): 同步阻塞I/O模型，数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。...在连接数不是很高的情况下，还是不错的，每一个连接专注于自己的I/O并且编程模型简单，不用考虑系统的过载，限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗，可以缓冲一些系统处理不了的连接请求。...CAS是一种无锁算法，CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。
旧式类 1、深度优先搜索 新式类 1、Python 3.x中默认都是新式类，不必显式的继承object 2、新式类对象可以直接通过class属性获取自身类型:type 3、新式类多继承属性搜索顺序:...先水平搜索，然后再向上移动 4、新式类增加了slots内置属性, 可以把实例属性的种类锁定到slots规定的范围之中 5、新式类增加了getattribute方法 6、在多继承中，新式类采用广度优先搜索...经典类 1、Python 2.x中默认都是经典类，只有显式继承了object才是新式类 2、继承搜索的顺序发生了改变,经典类多继承属性搜索顺序: 先深入继承树左侧，再返回，开始找右侧 继承关系代码...两个有序列表，l1,l2，对这两个列表进行合并不可使用 extend 给定一个任意长度数组，实现一个函数 写一个函数找出一个整数数组中，第二大的数 阅读一下代码他们的输出结果是什么？...统计一段字符串中字符出现的次数 字典推导式 请反转字符串 "aStr"? 将字符串 "k:1 |k1:2|k2:3|k3:4"，处理成字典 {k:1,k1:2,...}
Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。...在我们这个包含 1000 个图像的例子中，可以让 Python 做类似的工作： ● 将 jpeg 文件列表分成 4 个小组； ● 运行 Python 解释器中的 4 个独立实例； ● 让 Python...的每个实例处理 4 个数据小组中的一个； ● 结合四个处理过程得到的结果得出最终结果列表。...由于我们有 6 个核，我们将同时处理该列表中的 6 个项目！...如果你有一个数据列表要处理，而且在每个数据点上执行相似的运算，那么使用 Python 并行池是一个很好的选择。但有时这不是最佳解决方案。并行池处理的数据不会在任何可预测的顺序中进行处理。
任何动作都不会将值 8 更改为其他值，在 Python 中，任何动作都不会将字符串 "8" 更改为其他值。 为什么必须在方法定义和调用中显式使用“self”？ 这个想法借鉴了 Modula-3 语言。...与其他语言中添加功能的lambda表单不同，Python的 lambdas只是一种速记符号，如果您懒得定义函数的话。 函数已经是Python中的第一类对象，可以在本地范围内声明。...CPython的列表实际上是可变长度的数组，而不是lisp风格的链表。该实现使用对其他对象的引用的连续数组，并在列表头结构中保留指向该数组和数组长度的指针。...这使得索引列表 a[i] 的操作成本与列表的大小或索引的值无关。 当添加或插入项时，将调整引用数组的大小。...当你意外忘记或修改列表时，这将产生程序中的一类难以跟踪的错误。它还使一个重要的字典不变量无效：d.keys() 中的每个值都可用作字典的键。 将列表用作字典键后，应标记为其只读。
在虚拟机启动时直接存入系统内存中，大小只受系统内存的限制。堆区(Heap) 存放进程创建的对象实例和数组。由线程共享，在虚拟机启动时为进程创建，是占用内存最大的区域。...常量池存放 final 常量、static 变量和方法，以及 String 和部分包装类型的对象（一经赋值不再改变）。JDK 1.7 后 JVM 将常量池从方法区中移出，改为在堆中开辟空间存放。...空闲列表：（内存不规整时）虚拟机维护一个列表记录空闲内存块，需要分配内存时选择合适的内存块。Java 堆是否规整，取决于垃圾收集算法是否整理内存。...布尔包装类 Boolean：将全部缓存数据保存在常量池中。字符包装类 Character：将 ASCII 字符(0-127) 数据缓存保存在常量池中。如果是汉字等其他字符仍然会创建对象。...整型包装类 Byte/Short/Integer/Long：将数值 [-128，127] 内的数据缓存保存在常量池中。但是超出此范围仍然会去创建新的对象。
PUT:从客户端向服务端传送数据取代指定的文档的内容； DELETE：请求删除指定的页面； CONNNECT：HTTP1.1协议中预留给能够将连接方式改为管道方式的代理服务器； OPTIONS:允许客户端查看服务器的性能...，则交给管道处理，如果提取出url，则继续执行之前的步骤，直到多列里没有请求，程序结束。...A,B 中相同元素： print(set(A)&set(B)) A,B 中不同元素: print(set(A)^set(B)) 37 python新式类和经典类的区别？...print(dir(Bmw)) # 获Bmw所有的属性和方法 64 写一个类，并让它尽可能多的支持操作符?...答案是根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。
对象不可更改子列表只是原列表的一个视图推荐使用subList处理局部列表生成子列表后不要再操作原列表使用Comparator进行排序不推荐使用binarySearch对列表进行检索；集合中的元素必须做到...package-info类不能有实现代码；package-info类的作用：1、声明友好类和包内访问常量；2、为在包上标注注解提供便利；3、提供包的整体注释说明 数组和集合 在明确的场景下，为集合指定初始容量...推荐使用subList处理局部列表 （需求：要删除一个ArrayList中的20-30范围内的元素；将原列表转换为一个可变列表，然后使用subList获取到原列表20到30范围内的一个视图（View），...然后清空该视图内的元素，即可在原列表中删除20到30范围内的元素）。...线程池的创建过程：创建一个阻塞队列以容纳任务，在第一次执行任务时将足够多的线程（不超过许可线程数），并处理任务，之后每个工作线程自行从任务队列中获得任务，直到任务队列中任务数量为0为止，此时，线程将处于等待状态
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