FastPy3.0 发布了，FastPy是python领域一个高性能的web框架，底层封装gevent协程模型，使得python原生库操作mysql或者http时自动变成异步模式，使用上又具有django、webpy的易用性特点。本次版本更新增加了gevent协程模式下数据库mysql连接池的使用例子，结合pymysql+gevent的特点，可以使得原本同步的mysql操作自动变为异步模式。对dj
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2023-08-18 17:08:06
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# 快速深度优先搜索（Fast DFS）在Python中的应用
快速深度优先搜索（Fast DFS）是一种搜索算法，用于在图或树等数据结构中寻找特定节点或路径。在实际应用中，Fast DFS常用于解决图论、路径规划、网络分析等问题。
## 算法原理
Fast DFS是对经典深度优先搜索（DFS）算法的优化。它通过使用栈（Stack）数据结构来保存待访问的节点，避免了递归调用带来的性能开销，从
# 用Python FastAPI构建API
## 简介
欢迎来到本篇教程，今天我们将学习如何使用Python FastAPI构建API。FastAPI是一种快速（高性能）的Web框架，可用于构建现代API，其特点包括自动交互式API文档生成、速度快、易于编写、基于标准的Python类型注解等。
## 整体流程
下面是构建Python FastAPI的整体流程，我们将逐一分步骤介绍每一部分：
# 利用Python实现快速的Newman算法
在图论和网络分析领域，Newman算法是一个用于社区发现的算法，它通过模块度（modularity）来衡量社区结构的质量。本文将介绍如何使用Python实现一个快速的Newman算法，并展示如何使用状态图和饼状图来可视化结果。
## Newman算法简介
Newman算法的核心思想是最大化模块度Q，它定义为：
\[ Q = \frac{1}{
文章目录前言
一、FAST算法原理二、基于Opencv的简单实现三、结果总结 前言今天主要复习了角点检测算法FAST(Feature from Accelerated Segment Test)，该算法原理比较简单，检测出的特征点比较多。该算法的缺点也很明显：1. 不具备尺度不变性2. 不具备旋转不变性ORB特征点检测中专门针对这两个缺点做了改进。个人认为该算法
# Python Fast算法keypoint实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python快速算法库来实现"Python Fast算法keypoint"。这是一个适合初学者的入门级项目，通过这个项目你将学习如何使用Python来处理算法相关的问题。
## 整体流程
下面是完成"Python Fast算法keypoint"的整体流程。我们可以使用一个表格来展示每个步骤。
| 步
原创
2023-08-21 11:24:10
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# 如何实现“fast grpc Python框架”
## 一、整体流程
为了帮助你快速实现“fast grpc Python框架”，我将整个过程分为以下步骤，并使用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------------------|
| 1 | 安装Python和pip |
| 2 | 安装grpcio
简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。SIFT、SUSAN、GLOH、SURF算法，可以说特征提取算法层出不穷。各种改进算法PCA-SIFT、ICA-SIFT、P-ASURF、R-ASURF、Radon
fasta文件格式在生物信息学中，FASTA格式（又称为Pearson格式）是一种基于文本的、用于表示核苷酸序列或氨基酸序列的格式。FASTA文件以序列标识和序列作为一个基本单元，每个基本单元分为两部分：序列标记和序列本身。第一行以‘>’开头，后面紧跟序列标记；从第二行开始，直到下一个标记行(‘>’开头行)出现，或文件末尾，这部分为序列本身。 值得注意的是，序列中的换行符应该被忽略。例
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2023-07-11 14:40:04
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我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST（加速段测试的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后来在2010年修订）。FAST 全称 Features from
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2023-07-05 22:47:22
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第一次写技术Blog，准备走上computer vision的道路，那就必不可少的需要求助，由于在也得到了太多的帮助，于是决定把自己学到的东西都放在公开平台上，希望也能帮助到你，也欢迎广大网友发现问题，及时指正。废话不多说，开始这篇对在cv领域产生革命性影响的RCNN的进化版Faster RCNN的究极详解。1.把总结写在前面，先说一说Faster RCNN包含那些重点且它们都是干嘛的，如
更快的Python(Python Faster Way)使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。例子11：字符串连接最差/最优时间比：1.15使用建议：一次性连接多个(3个以上)的字符串的时候，使用join，其他情况使用加号或f-string。说明：又是一个字符串连接的问题，不过这个例子举的不好，join适用的场景
大纲1. 概述1.1 什么是FastAPI1.1 什么是FastAPIFastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API。它基于Python 3.7+的类型提示（type hints）和异步编程（asyncio）能力，使得代码易于编写、阅读和维护。FastAPI具有自动交互式文档（基于OpenAPI规范和JSON Schema）、数据验证、依赖注入（Dependency Inje
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2018-10-22 13:46:00
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# Python Fast RTSP 库用法
RTSP（Real-Time Streaming Protocol）是一种用于在计算机网络上控制音视频流传输的协议。Python Fast RTSP 是一个功能强大的 Python 库，用于处理 RTSP 流，并提供了简单易用的接口。本文将介绍 Python Fast RTSP 库的用法，并提供代码示例。
## 安装
首先，我们需要安装 Pyth
# Python之Scenic FastAPI实现流程
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Scenic FastAPI来实现一个快速的Python Web API。Scenic FastAPI是一个基于FastAPI的Python库，它允许您使用Scenic的语法轻松地定义和部署Web API。如果您是一名刚入行的小白，本文将为您提供实现这一目标所需的步骤和代码示例。
## Sceni
# 使用 Python 实现快速检测与匹配
在许多实际应用中，我们需要将两个数据集进行比较，以确定它们之间的相似性和相关性。Python 提供了多种库来帮助我们实现这一点。本文将带您一步步实现“快速检测与匹配”这一功能。
## 整体流程
以下是实现检测与匹配功能的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------
Fast RCNN是对RCNN论文的改进。 RCNN简介：(1)image input； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal； (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征； (4)将每个Region Proposal提取的C
废话还是那句话，网上搜得到的文档比和尚的头发还少，直接啃源码吧，啃了半天，终于啃到了一个类：XMLMessageTemplateLoader没错，就是字面意思，把模板.xml文件直接转成模板对象。我主要任务就是解析，也就是数据跟模板都有现成的了，只需要通过模板把数据流解析出来就行，k看到这玩意，然后再结合上一篇的方法，应该就可以解析出来了，我仿佛看到了胜利的曙光。在我一顿猛如虎的操作之
1.FastReport中如何共用TFrxreport及TfrxDBDataSet 一个程序中，不管多么大的程序，只要打印或预览时是模式的，则完全可以共用一个TFrxreport 变量及几个TfrxDBDataSet。只不过，要注意完成一个报表程序的步骤，主要是下面几步1)清除报表，得到一个全新的报表内容。Frxreport1.clear。2)设置要使用的TfrxDBDataS
