复数（Complex）是 Python 的内置类型，直接书写即可。换句话说，Python 语言本身就支持复数，而不依赖于标准库或者第三方库。
CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
鉴于最近复习线性代数计算量较大，且1800答案常常忽略一些逆阵、行列式的计算答案，故用Python写出矩阵的简单计算程序，便于检查出错的步骤。
4、《笨办法学 Python》：这本书绝对是最简单的学习 Python 的方法，本书的 HTML 在线版是完全免费的。
通过日历可以直观地看到今天的日期，以规划和筹备自己所做的事情。如果想通过人工来计算某一天是在那一年的第几天过于繁琐，下面我们将尝试用Python来简单计算某天在一年中是第哪一天。
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
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斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13；特别指出：第0项是0，第1项是第一个1。从第三项开始，每一项都等于前两项之和。
关于学习Python，相较于C语言更多的是简洁，易用，上手也更简单。Python是小编现学的第二门编程语言，作为自学的我来说，学完Python后越感觉到语言只是一种工具，简单学会是很容易的，想要精通需要花上更多的时间和精力，甚至不一定能达到理想的结果。不管怎样，只有先试试才知道。
高性能编程的含义是通过编写更为高效的代码或者改变操作方式，也就是找到更合适的算法去降低时间上的开销。 计算机的模型可以分为三种，分别是计算单元（CPU，GPU），存储单元（硬盘，内存之类的）还有它们之间的连接。计算单元给我们的是我们能有 多块的速度去解决问题，它可以将接受到的输入变成对应的输出以及改变状态的能力。存储单元一方面是能存多少数据，另一方面是对这些数据的读写有多快，越靠近CPU的存储速度越快 ，其包含的数据量也越少。计算单元和存储单元之间的连接则是决定了数据移动的数据有多快，光速是有限的，它决定着物理的极限，总线带宽也决定着一次传输能有多少数据。 #一个简单计算质数的代码，按照其实还有更好的优化方法，具体请看《编程珠玑》 import math import time def check_prime(number): sqrt_number = math.sqrt(number) start = time.time() for i in range(2, int(sqrt_number) + 1): if (number / i).is_integer(): return False end = time.time() print('sum_time',end-start) return True check_prime(10000000) check_prime(10000019) 理想的计算模型：（以下不是真实的python计算过程，只是为了讲解） 1.number的值会存放在随机存储器上，为了计算sqrt_number，需要将number传入到CPU当中去。在传入的时候应该尽可能的利用靠近 CPU的缓存，而不是如下的写法: sqrt_number = math.sqrt(number) number_float = float(sqrt_number) 这样意味着将数据两次经过总线传输，将数据尽可能的少移动，保持在需要的地方是必须的。也就是说移动计算，而不是移动数据。 2.python的虚拟机为了尽可能的抽象做了很多工作，但是相应的牺牲了性能，比如 快： for i in haystack: if (exp): return False return True 慢： value = True for i in haystack: if (exp): value = False return True 虽然结果是一样，但是运行时间在足够大的数据量就会发生巨大的差别，这也是上述所说的尽可能的少移动数据 3.为了可以矢量操作，也就是在循环时将循环值也就是i值尽可能的一次性读入CPU，在CPU内进行计算，返回相应的值，需要借助numpy这样的用C写的库区实现， 4.抽象的代价也意味着python的对象不再是内存中的最优化布局，因为内存需要自动处理并且释放，这就影响了向CPU缓存的效率。 5.动态语言不可避免的代价就是，没有编译器从全局角度去优化对象的内存布局和CPU指令 6.最后一个则是臭名昭著的GIL了。
其实，数据分析看着很高大上，也很实用，但是真的很枯燥啊。。。。但是它又不得不学，毕竟数据分析对很多工作是很有帮助的，比如爬虫，抓到的数据，不论是保存到文件还是数据库，都需要对数据进行清洗、去重等等操作 ，这些和数据分析就密不可分了！
Python 使用被称为 异常 的特殊对象来管理程序执行期间发生的错误。每当发生让 Python 不知所措的错误时，它都会创建一个异常对象。如果你编写了处理该异常的代码，程序将继续运行；如果你未对异常进行处理，程序将停止，并显示一个 traceback ，其中包含有关异常的报告。异常是使用 try-except 代码块处理的。 try-except 代码块让 Python 执行指定的操作，同时告诉 Python 发生异常时怎么办。使用了 try-except 代码块时，即便出现异常，程序也将继续运行：显示你编写的友好的错误消息，而不是令用户迷惑的 traceback 。
下面我们将介绍使用python的PyQt5图形界面来编写一个简易的计算器，实现“加，减，乘，除，平方，开方”等运算。
根据逻辑值：[]里面是与x等长且一一对应的逻辑值向量，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。 xx == 10
作者：孙飞撩技术 链接：https://www.jianshu.com/p/003fc48cbf55 來源：简书 共3499字，阅读需9分钟 迁移自 CSDN： 作为Go语言的狂热粉丝最近听说了同样鼎鼎大名的现代化语言－Rust，看了介绍后，发现Rust绝对是一门非常有潜力的系统级语言，因此特抽出业余时间进行了学习。 在网上有不少关于Go和Rust的对比文章，但是从我个人的观点来看，这两个语言没有什么好对比的，因为它们的使用场景基本没有重叠之处。Go适合网络编程、软实时系统； Rust适合内存使用苛刻、无G
谈到大数据框架，不得不提Hadoop和 Spark，今天我们进行历史溯源，帮助大家了解Hadoop和Spark的过去，感应未来。 在Hadoop出现前人们采用什么计算模型呢？是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。 HPC workflow在实际应用中存在一些问题，这些问题
该实例使用简单的函数调用加上switch语句实现。为什么这么实现呢？因为粉丝在交流群里发的需求就是这样子。
vn.py框架更加适合做CTA类的策略，而不是高频策略。moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了自己如何对vn.py回测引擎进行改进，使其适合于高频交易。感谢moonnejs的分享！
其实border是由border-width;border-style;border-color三个属性来控制；
很好，当我们打开 MATLAB 后，最醒目的部分即是命令行窗口，我们试着在其中输入一些简单的命令，开始学习 MATLAB。
资源君在python的玩耍之路上发现python是越来越有趣，竟然还能去爬取微信上的信息，今天资源君带大家用python来爬一爬自己的微信好友，爬过之后才知道自己的好友是这样的！
许多刚开始学习编程的小伙伴都想找到合适的学习资源，然后学习一段时间后又想着找个项目啥的练练手。但是许多小伙伴都存在着以下两个问题：
原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less
花下猫语：Guido 的解析器系列更新了 7 篇，他的生产力真旺盛啊。这对于新的解析器来说是件好事，但对于我来说却是个不小的挑战：需要一定的时间和精力，而我对解析器的知识极为欠缺，也造成了翻译过程的不顺畅。
一、写在前边 不知道亲爱的你身在哪里，从事什么职业，是不是也在为了在诺大的城市有一席之地而在奋斗呢？欢迎在留言区分享属于你的故事噢~ 昨天，小詹同学收到了一笔工资（我希望多给我几个
来源：开源世界 http://ym.baisou.ltd/post/522.html
最近刚开始学习一门新的语言 PHP，然后就写了一个计算器的小程序，大体上的思路就是有一个前台程序和一个后台程序，前台程序就是界面类似下图这样的：
原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less 作 者 | Fatos Morina 翻 译 | Pita & AI开发者
PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸学界，在 CVPR 接收论文中占比 69%，NAACL 和 ACL 都超过了 75%，ICLR 和 ICML 也都超过了 50%。
你的项目最大能承受多少请求 经常见到有人问：我的项目出现了 XXX 的错误（如崩溃，502）等等，是不是机器撑不住了？是不是该做负载均衡了？是不是需要优化 php-fpm？如果我根据他的问题再深一步问，几乎都对自己的项目到底能支撑多大的负载没什么概念。不能定位问题又怎么能解决问题呢？现在说一下怎么简单计算你的项目最大能支撑的访问（以 nginx+php-fpm 为例）。 常见单位 qps：每秒请求数（一秒内多少次请求） rpm：每分钟请求数（一分钟内承受多少次请求） 公式 项目最大负载量（假设单位是 qps
图形用户界面 (Graphical User Interface，简称 GUI)，是有别于纯代码执行，GUI能够繁琐的代码浓缩到一块简洁的界面上，用户只需要输输参数、点点鼠标就能得到自己想要的结果，具有极强的交互性和友好性。之前介绍了一个通过matlab的GUIDE工具箱来开发一个简单计算的实例 (GUIDE例 开发简单计算器)，使用工具箱来开发GUI界面的有点是显而易见的，所见即所得。可有时候并不需要开发一个界面内容极其丰富的程序，只是做一个简单的交互界面，这时候使用工具箱多少显得有些大材小用。
Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。
从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。
Volumes by Cylindrical Shells 柱体壳的体积 如果，我们要求一个曲线，围绕y轴旋转，形成的体积 也就是图像类似 这个时候，我们求出一个高度，对应的体积 例如： 简单计算
蒸发器设计App就不说了，没什么意义，与冷凝器设计差不多，无非就是做界面、写代码、出图纸，简单重复的劳动而已。总结下H5/js设计小型制冷的优势：
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