python的主要模块的使用
1 # time 模块
2 import time
3 print(time.time()) #当前的时间挫
4 #time.sleep(3) #休息3秒钟，这3秒cpu不工作的
5 print(time.gmtime()) #time.struct_time(tm_year=2018,
Python mro示例以下是python方法解析顺序的示例，详细的解释见代码的
原创
2023-02-20 16:41:50
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Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 示例 想完整的运行起来，请参见：快速启动，这里只列出各种场景的配置方式 多协议 可以自行扩展协议，参见：协议扩展 (1) 不同服务不同协议 比如：不同服务在性能上适用不同协议进行传输，比如大数据用短连接协议，小数据大并发用长连接协议。 XML ： pro
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2017-06-10 15:04:00
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Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 示例 想完整的运行起来，请参见：快速启动，这里只列出各种场景的配置方式 多版本 当一个接口实现，出现不兼容升级时，可以用版本号过渡，版本号不同的服务相互间不引用。 在低压力时间段，先升级一半提供者为新版本 再将所有消费者升级为新版本 然后将剩下的一半提供
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2017-06-10 15:33:00
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前几天有网友问到MyBatis多对多的问题，不过愧对网友厚爱的是，最近一直忙，直到现在才有时间处理此事。今天就先写一个多对多保存的示例，算是对这位网友的初步回应，以后会有更多相关的博文发表。
为演示多对多，我们可以模拟学生选课的情形。一个学生可以选修多门课程，一门课程可以被多个学生选修。显然，这是一种多对多的关系。先创建课程表如下（本文示例完整源码下载：http://down
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原创
2013-08-11 21:57:31
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1、在JQuery Mobile中，多个页面的切换是通过<a>元素、并将<href>属性设置为#+对应的id号的方式进行的。 2、多页面切换示例代码： 复制代码代码如下: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <
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2017-11-08 17:20:00
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写python协程时使用gevent模块和queue模块可以大大提高爬虫速度。在同时爬取多个网站时，原来用for循环一个网站一个网站按循序顺序爬，就像先烧饭后烧菜，两个步骤异步进行。使用多协程可以让爬虫自己选择爬取顺序，就像边烧饭边烧菜，两个步骤同步进行，速度自然快了。不多说了，来看下代码吧：fromgeventimportmonkeymonkey.patch_all()#打上多协程布丁，下面的程
原创
2019-09-10 07:37:48
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参考
张敏灵.偏标记学习研究综述[J].数据采集与处理,2015,30(01):77-87.季荣姿. 标记分布学习及其应用[D]. 东南大学.周志华 张敏灵 MIML：多示例多标记学习本文介绍监督学习的七种范式文章目录1. 强监督学习（单示例单标记）2. 半监督学习（单示例部分单标记）3. 多示例学习（多示例单标记）4. 多标记学习（单示例多标记）
原创
2022-11-22 10:35:55
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grpc学习golang版（ 五、多proto文件示例 ）
原创
2024-07-04 14:52:07
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Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 示例 想完整的运行起来，请参见：快速启动，这里只列出各种场景的配置方式 多注册中心 可以自行扩展注册中心，参见：注册中心扩展 (1) 多注册中心注册 比如：中文站有些服务来不及在青岛部署，只在杭州部署，而青岛的其它应用需要引用此服务，就可以将服务同时注册
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2017-06-10 15:19:00
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一、前言 这是我的第一篇博客，目的是记录在研究生阶段进行的多线程并行计算，主要用到的是VS2013与CUDA8.0，前者安装比较方便，后者配置起来有些麻烦，会遇到一些小问题导致无法进行Debug。希望我所分享的经验能够让我牢记其用法以及给对这方面有兴趣的人一些启发。二、CUDA8.0的安装及配置（1）首先请去点击打开链接下载C
# Python多标签分类的示例代码
在机器学习领域中，多标签分类是一种常见的问题，它涉及到一个样本可以被分为多个类别。在Python中，我们可以使用一些库来实现多标签分类，如sklearn库中的MultiLabelBinarizer和MultiOutputClassifier。
## 多标签分类示例
假设我们有一个数据集包含了一些文本数据和它们对应的标签，我们想要训练一个模型来对文本进行分
原创
2024-04-01 06:06:25
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自动驾驶正成为影响未来行业的关键技术，传感器是自动驾驶系统中感知外部世界的关键，其协作性能直接决定自动驾驶车辆的安全性。本文主要讨论了近年来自动驾驶中多传感器融合的不同策略。分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性，包括radar、激光雷达、摄像机、超声波、GPS、IMU和V2X。根据最近研究中的差异，将融合策略分为四类，并指出了一些不足之处。传感器融合主要应用于多目标跟踪和环境重建，论文讨论
从系统管理员接手服务器和主机管理以来，像应用监控这样的工具就成了他们的好帮手。其中比较有名的有 Nagios、 Zabbix、 Icinga 和 Centreon。以上这些是重量级的监控工具，让一个新手管理员来设置，并使用其中的高级特性是有些困难的。本文将向你介绍 Ganglia，它是一个易于扩展的监控系统。使用它可以实时查看 Linux 服务器和集群(图形化展示)中的各项性能指标。Ganglia
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2024-09-22 11:03:27
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import urllib.request#1.获取一个get请求#打开网页，并获取网页数据res
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2021-11-30 14:02:35
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fieldset多列展示 示例效果：HTML源码：<html><head><meta http-equiv="Co
原创
2023-04-28 18:11:25
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相信很多小伙伴最开始都是从分类任务入手深度学习这个领域的吧，这个就类似学习代码的第一课，“Hello world”一样。深度学习中，除了模型设计之外，最重要的想必就是选取合适的损失函数了。不过一般实验中，损失函数的调用十分简单，也就是一行代码的事情，但是最近发现，好多小伙伴，对于损失函数的基础意义及实现细节，还是不甚了解，所以在此对分类任务中常用的交叉熵损失函数进行详细的介绍。1. 事件发生的概率
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2023-09-21 19:39:19
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