python 一直在进行并发编程的优化， 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程，后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。 而近几个版本，python 对于协程的写法进行了大幅的优化，很多之前的协程写法不被官方推荐了。如果你之前了解过 python 协程，你应该看看最新的用法。并发、并行、同步和异步并发指的是 一个 CPU 同时处理多个程序，但是在
# Python解析数据包结果获取详解
在数据通信和网络编程中，解析数据包是一个重要的技术需求。Python作为一种功能强大的编程语言，支持多种库来帮助我们解析和处理数据包。这篇文章将详细介绍如何使用Python解析数据包，并给出具体的代码示例。
## 一、数据包的基本概念
数据包是指在网络中传输的数据单位。一个数据包通常包含头部（header）和载荷（payload）。头部包含路由和其他控
# Python asyncio await获取执行结果
在Python中，`asyncio`库提供了一种用于处理异步编程的方法，使得编写异步代码更加简单和高效。其中，`await`关键字用于暂停当前协程的执行，等待其后的异步操作完成后再继续执行。本文将详细介绍如何使用`asyncio`和`await`关键字来获取异步操作的执行结果。
## 什么是`asyncio`和`await`？
`as
原创
2024-05-31 07:02:23
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# TCP数据包解析项目方案
## 项目背景
在网络通信中，TCP（传输控制协议）负责在两个网络设备之间的可靠数据传输。解析TCP数据包有助于网络监控、故障排查及安全分析等方面。本文将提出一个使用Python解析TCP数据包的项目方案，包含代码示例及状态图、序列图的展示。
## 项目目标
本项目旨在实现一个Python程序，能够抓取并解析TCP数据包，并提取出关键的TCP头部信息，例如源I
你不一定懂的cpu显示信息 在使用top命令的时候会看到这么一行：里面的各个值分别是什么意思呢？今天被问到这个问题，发现答的不是很清楚。果然啊，天天用最多的top命令都还没摸透。。。惭愧。。。于是就查了些资料：官方解释Cpu(s)表示的是cpu信息。各个值的意思是：### us: user cpu time (or) % CPU time spent in user space
### sy:
传输介质好坏决定很多东西，网络稳定性，传输速度，传输距离物理层：定义电气的、光的和无线规范来传输数据铜的几个特征：1、导电性：良导体2、抗腐蚀性：不易生锈、不易被腐蚀3、韧性：软韧性很好，拉的很细不被折断4、强度：在204摄氏度下保持它的强度和韧性…………先说导电性：万物的基本单位是原子原子构成：质子、中子、电子质子带正电的粒子中子不带电的粒子电子带负电的粒子原子中具有同等的质子和电子，由于正负电
# 使用 Python 的 Solve 函数解决旅行问题
在许多实际问题中，我们经常需要使用优化算法来找到最佳解决方案。例如，旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）就是一个经典的组合优化问题。这个问题的核心是找到一个最短路径，让旅行商访问所有城市后回到起始城市。为了使用 Python 的 Solve 函数来解决这个问题，我们首先要定义城市、路径及旅行商的行
在使用Python的OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务时，很多用户都面临“如何保存处理结果”的问题。尤其是在进行图像的各种操作（如过滤、变换、特征提取等）之后，如何有效地将这些结果保存下来以便后续查看或使用，是一个重要且必要的步骤。
> 在处理图像数据时，保存结果至关重要，这是确保后续分析和开发工作的基础。
存在的错误现象通常与图像的保存路径、文件格式或OpenCV函数的使用不当有关。例
什么是递归Recursion?递归是一种解决问题的方法，其精髓在于将问题分解成规模更小的相同问题持续分解，直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决递归的问题分解方式非常独特，其算法方面明显特征就是：在算法流程中调用自身。例如， 不确定长度的列表求和#方法1
def listsum(numList):
theSum = 0
for i in numList:
theSum = theS
这是python3.6以上版本的用法，本例是python3.7.2编写
使用asyncio模块的异步编程模型，生产这消费者，异步生产，用sleep来代替IO等待
使用async和await语法来进行描述
async关键字描述一个方法是异步函数（协程），是可以被send()的，也是可以被asyncio加入到协程池进行调度的
yield关键字表示在async描述的方法中定义一个出入点，相当于retur
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2024-04-10 21:55:22
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# 如何实现“python await 结果”
## 一、整体流程
下面是实现“python await 结果”的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建异步函数 |
| 3 | 使用async关键字定义异步函数 |
| 4 | 在异步函数中使用await关键字等待结果
原创
2024-02-26 03:39:51
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Conference Paper · May 2018 The Anatomy of a Large-Scale Online Experimentation Platform。因为工作负责和ABTest相关的事情，所以对ABTest系统理论与工程落地情况一直在调研，根据上面这篇论文，我们一起来学习下微软EXP系统的工程实现。摘要及其相关工作啥的废话略过，先放一张架构图：整个系统包含四部分：1.
04 Response对象的status_code属性可以获取响应状态码 文章目录04 Response对象的status_code属性可以获取响应状态码4.1 Response.status_code 可以获取响应状态码4.2 课堂实操4.2.1 访问百度网页4.2.2 访问豆瓣电影首页4.2.3 访问知乎首页4.2.4 访问B站4.3 总结 4.1 Response.status_code 可
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2023-09-28 11:56:51
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# Python中的OLS结果索引系数
### 引言
普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）是一种在回归分析中广泛使用的方法。它通过最小化预测值与实际值之间的平方差来寻找最佳拟合线。Python中有多个库可以帮助我们进行OLS回归分析，例如`statsmodels`和`scikit-learn`。本文将展示如何使用Python中的`statsmodels`进行O
在 Python 中，slice() 函数是用于创建切片对象的方法。本文将深入探讨 slice() 函数的用法、工作原理以及常见应用场景，方便更好地理解和应用这个函数。什么是 slice() 函数？slice() 函数是 Python 中的一个内置函数，用于创建切片对象。切片对象可以用来指定对序列进行切片操作的起始、终止和步长值。slice() 函
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2024-10-11 18:15:06
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# 基于EMD分解与LSTM预测的项目方案
## 引言
在时间序列分析中，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的深度学习方法，应用广泛。然而，时间序列数据常常包含不同的成分，例如趋势、周期和噪声，这使得直接使用LSTM建模可能效果欠佳。为了解决这个问题，我们可以采用经验模态分解（EMD）对时间序列进行预处理，将其分解为一系列本征模态函数（IMFs），然后将这些IMFs作为输入，进行LSTM建模
上面的理论也学得差不多了，需要实际演练一下子了。于是从GEO里面下载了一个数据集https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE7803，不过其实是点击的下面这个地方，所以下载的是： 这两个地方都是可以点击的，下面那个椭圆形的应该是已经经过了进一步注释的，点击下面那个呈现如图： 点击上面那个矩形，呈现的图形如下：
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2024-04-07 14:51:04
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简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。（本文首发于个人微信公众号DMETP，是往期两篇推文的合辑，欢迎关注！）下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例，介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。这里使用的是系统数据集auto.dta，由于是简单介绍思路，因此该部分并没有第二部分面板数据那么复杂，且模型中不包括
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2024-09-02 13:48:18
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运行环境： 物理机：win10 1903 网络设备：EVE-NG模拟器上运行思科三层路由器 网络设备OS版本：cisco ios（versions 15.6） &
# 如何使用Python函数的返回结果
在Python编程中，函数是一种非常重要的概念。函数可以接受参数并返回结果，通过合理使用函数的返回结果，可以解决各种实际问题。本文将介绍如何使用Python函数的返回结果来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们要编写一个程序，用于计算一个整数列表中所有元素的平均值。具体步骤如下：
1. 编写一个函数`calculate_average`，该函
原创
2023-07-28 10:48:43
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