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Python 官方文档解读(2):thr

使用 Python 可以编写多线程程序,注意,这并不是说程序能在多个 CPU 核上跑。如果你想这么做,可以看看关于 Python 并行计算的,比如官方 Wiki。 Python 线程的主要应用场景是一些包含等待或 I/O 的任务,比如与远程 Web 服务器交互,多线程能够让 Python 在等待时执行其他代码,这提高了系统的交互性。 但是,在 Java 使锁和条件变量成为每个对象的基本行为的地方,它们是 Python 中的独立对象。 Python 的 Thread 类支持 Java Thread 类的行为的子集;目前在 Python 中,没有支持优先级,没有线程组,线程不能被销毁、停止、暂停、恢复或中断。 因此 Python threading 模块的主要应用场景是同时运行多个 I/O 密集型的任务。

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ViewController官方文档

UIWindow *window = [[UIWindow alloc] initWithFrame:[UIScreen mainscreen] bounds]...

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    Python官方中文文档尝鲜

    正文共:653 字 8 图 预计阅读时间: 2 分钟 前文推送 MIT线性代数相关资源汇总 Pandas可视化(一):pandas.Series.plot 时间序列基础知识 Python官方中文文档地址 : https://docs.python.org/zh-cn/ 中文文档的主页面如下 ? 推测目前还是在翻译进程当中,因此从 Python.org 进去可以发现文档支持的语言中并不包含中文。 ? 从文档的内容中(以标准库的文档作为参照)也印证了我们的猜测,目前文档只是部分汉化。 2.7, 3.6, 3.7版本 部分汉化,3.5版本依然没有中文文档。 ? ? ? ? 这也释放了一个信号,学习Python 大有可为,中文是最厉害的语言! 如果是急需 Python 中文文档的话,也可以参考如下的非官方版本 https://yiyibooks.cn/ https://yiyibooks.cn/qbcoding/Python_37/index.html

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    grpc官方文档实验与翻译(python

    $ pip install protobuf protobuf其实是google自己开发的类似xml一类的序列化的工具,等会要用到,所以也要安装 接下来我们首先试着使用一下官方给予的example ,然后再按照自己的需求更新proto文件 服务端和客户端的python文件 从github上clone官方教程 $ # Clone the repository to get the example code ; } // The response message containing the greetings message HelloReply { string message = 1; } 官方文档中没有第一句 ,编译成python时老是报错,接下来开始编译成python接口 $ python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. .

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    NSScrollView官方文档

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    View官方文档

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    Block官方文档

    a) 像函数一样有定义好的参数 b) 有返回值 c) 能从定义的作用域中捕获状态(值) d) ...

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    Event官方文档

    当系统传递一个touch event,首先会send到一个特定的view。对于touch view来讲,这个view就是被hitTest:withEve...

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    NSThread官方文档

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    NSBundle官方文档

    main bundle表示正在运行的app中所包含的code和resources。如果你是app开发者,这个是最常用的bundle。main bundle也是最...

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    Collection官方文档

    a) Keys必须实现NSCopying协议。添加成员的方法并不将每一个key直接进行添加,而是将每一个key进行copy并将copy后对象添加...

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    Python3.2.3官方文档(中文版)

    所属网站分类: 资源下载 > python电子书 ---- 作者:熊猫烧香 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/66/ 来源:python黑洞网,专注 python资源,python教程,python技术!

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    Quartz官方文档翻译

    Quartz官方文档翻译 2018年5月的时候,因为要理解Quartz的相关东西,当时翻阅过它的文档顺便把它翻译了出来,已经忘记了这个事,好在存档还在硬盘上。 这段时间太忙(996,快ICU了),先对基础教程部分重新排版和二次润色,剩下的其他文档有空再补一下。 术语: Scheduler:调度器。 SchedulerFactory:调度器工厂。

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    常用官方文档整理

    www.w3.org/ HTML 4.01规范(英):http://www.w3.org/TR/html4/ XHTML™ 1.1规范(英):http://www.w3.org/TR/xhtml11/ CSS官方文档 (多国语言):http://www.w3.org/Style/CSS/ HTML5规范(英):http://www.w3.org/TR/html5/ jQuery(包含UI)官方文档(英):http:/ /api.jquery.com/browser/ jQuery UI官方演示文档(英):http://jqueryui.com/demos/ jQuery中文文档(非官方):http://www.css88 /yui/3/ PHP文官方档(多国语言):http://php.net/docs.php Wordpress官方文档(英):http://codex.wordpress.org.cn/ Wordpress 官方文档(中,多国语言): http://codex.wordpress.org/zh-cn:WordPress%E5%AE%98%E6%96%B9%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%

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    Grafana官方文档翻译

    欢迎来到Grafana文档 Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。 基本概念 本文档是对Grafana中基本概念的“自下而上”介绍,可以用作开始熟悉核心功能的起点。 数据源 Grafana支持您的时间序列数据(数据源)的许多不同的存储后端。 您可以使用快照功能将当前正在查看的所有数据编码到静态和交互式JSON文档中;它是如此优于电子邮件截图! 查询编辑器 查询编辑器公开了数据源的功能,并允许您查询其包含的指标。 您可以使用快照功能将当前正在查看的所有数据编码到静态和交互式JSON文档中; 它是如此优于电子邮件截图!

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    apache 官方 Dubbo 文档

    只是分享、记录一下 dubbo 的文档地址:apache 官方 Dubbo 文档 其页面内容如下:(我是用 chrome 直接右键翻译的,原文档是英文的)

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    Vue官方文档笔记

    这是官方给出的一张生命周期图: ? 9、v-once是什么指令,有什么用?   一次性插值,再html标签中添加v-once属性,表示标签里绑定的文本插值只会展示第一次加载的数据。

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    Python官方中文文档正式发布

    终于,Python官方中文文档了。 从今往后,不论是版本新变化,入门教程,语法讲解,Python模块安装指南……各种各样的手册,都可以直接看中文了。 ? 3.6还是有中文文档,3.5也有,连2.7都找得到: ? 入门教程,无微不至 如果你是一只萌新,恭喜你赶上了最好的年华。 这本入门教程,你会爱上的。 (就算不是萌新,也可以把它当做工具书来用。) 教程不止一本 需要熟悉Python语法的话,请食用Python语言参考。 也是入门Python的必备良品了,记得认真研读,随时查看。 你也去探索一下 Python中文文档里,还有许多宝藏。 所以,还不快去看看: https://docs.python.org/zh-cn/3.7/

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    MyBatis官方文档-日志

    关于 SLF4J、Apache Commons Logging、Apache Log4J 和 JDK Logging 的 API 介绍不在本文档介绍范围内。不过,下面的例子可以作为一个快速入门。 配置文件 log4j.properties 的余下内容是针对日志输出源的,这一内容已经超出本文档范围。关于 Log4J 的更多内容,可以参考Log4J 的网站。

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    Spark Pipeline官方文档

    ML Pipelines(译文) 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html 概述 在这一部分,我们将要介绍ML Pipelines : 将每个文档文本切分为单词集合; 将每个文档的单词集合转换为数值特征向量; 使用特征向量和标签学习一个预测模型; MLlib提供了工作流作为Pipeline,包含一系列的PipelineStageS( 一个模型的导入/导出功能被添加到了Pipeline的API中,截至Spark 2.3,基于DataFrame的API覆盖了spark.ml和pyspark.ml; 机器学习持久化支持Scala、Java和Python using parameters: ") print(model1.extractParamMap()) # We may alternatively specify parameters using a Python # You can combine paramMaps, which are python dictionaries. paramMap2 = {lr.probabilityCol: "myProbability

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