目录 - 创建进程 ~ multiprocessing.Process 类 ~ 自定义的进程类 - 进程间同步（锁） ~ 互斥锁（Lock） ~ 可重入锁（RLock） - 进程间通信 ~ 管道（Pipe） ~ 队列（Queue） ~ 共享内存（Value 和 Array） ~ 服务进程（Manager） - 生产者消费模型 - 进程池 - 系统启动
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2023-12-31 21:47:26
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在Linux操作系统中，我们经常会使用到红帽相关的工具和命令来完成一些任务。其中，创建一个访问点（Access Point）是一个常见的需求。在Linux中，我们可以使用一些命令和工具来轻松地创建一个无线访问点。
首先，我们需要确保我们的系统中已经安装了相应的网络管理工具。在红帽系统中，我们可以使用NetworkManager来管理网络连接。我们可以通过以下命令来安装NetworkManager
原创
2024-04-28 10:26:53
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# Python实现AP算法
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何在Python中实现AP（Affinity Propagation）算法。AP算法是一种聚类算法，它不需要预先指定聚类的数量，而是通过数据自动确定最优的聚类中心。首先，我将介绍整个实现AP算法的流程，然后逐步展示每个步骤需要做什么以及相应的代码。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数
原创
2024-06-11 05:31:58
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1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通
原创
2021-07-21 15:26:48
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Apriori算法一、Apriori算法的简介 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。 这一部分纯
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2024-07-07 19:33:17
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from django.contrib.auth.models import User
user=User.objects.create_superuser('name','emailname@demon.com','password')第一个为用户名，第二个是邮箱，第三是密码用这个方法可能会出错，系统环境变量中添加DJANGO_SETTINGS_MODULE变量，将其值设置为mysite.set
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2023-05-26 19:24:34
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# 如何实现AP计算的Python程序
在这篇文章中，我们将学习如何用Python实现AP（Arithmetic Progression，算术序列）计算程序。我们将分步进行，以确保每个细节都清晰易懂。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 确定AP的
# 实现python无线AP
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python创建一个无线访问点（Access Point，AP）。我们将探讨整个实现过程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 2. 实现步骤
下面是创建Python无线AP的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建一个无线网卡接口 |
|
原创
2023-09-14 10:10:27
203阅读
在现代网络中，通过 Python 开启一个接入点（AP）变得越来越重要，尤其是在需要创造局部网络的场景中。这不仅能方便设备之间的通信，也能在没有互联网连接的情况下完成局域网的数据传输。
适用的场景分析如下：
```mermaid
quadrantChart
title 场景匹配度
x-axis 需求复杂度
y-axis 可用性
"家庭网络": [0.4, 0.8
今天看到一篇讲defaultdict的PPT，同时第一次见到__missing__()这个方法，好奇之下，仔细阅读了这篇PPT。看完之后随手做笔记，分享给有需要的人。准确地说，这篇文章不是纯粹的翻译，因为原文本身只是一份PPT。文章的大多数文字内容，都是本人的阅读心得。默认值可以很方便众所周知，在Python中如果访问字典中不存在的键，会引发KeyError异常（JavaScript中如果对象中不
评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。1、准确率 （Accuracy） 分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反
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2024-09-29 14:14:58
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# 使用Python计算等差数列（AP）
## 引言
在数学中，等差数列（Arithmetic Progression，AP）是一个非常重要的概念。简单来说，等差数列是一种数列，任意两个相邻数的差是一个常数。在本文中，我将教你如何用Python计算等差数列的相关参数（如首项、末项、项数和公差），并逐步展示实现的过程。
## 流程概述
首先，我们需要理清整个实现流程。下面的表格展示了步骤以及
原创
2024-10-04 05:53:02
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# Python中的AP计算
在数据分析与科学计算中，AP（Arithmetic Progression，等差数列）是一种基本的数学概念。它涉及一个数列，其中每一项与前一项之间的差是一个常数。在Python中，我们可以轻松地实现等差数列的相关计算。本文将介绍AP的基本概念及其在Python中的实现方法，包括相关的代码示例、类图以及状态图。
## 等差数列的定义
等差数列的定义如下：设数列中的
原创
2024-09-16 06:33:41
97阅读
# 用Python计算任意给定数列的算术平均值（AP）
在数据分析和统计学中，算术平均值（AP）是一个非常实用的工具，它可以帮助我们了解一组数的整体趋势。今天，我将教你如何使用Python来计算任意一组数的算术平均值。本文将详细讲解每个步骤，并提供相关代码和示例。
## 实现流程
在开始之前，我们先看看整个过程的步骤，如下表所示：
| 步骤编号 | 描述
原创
2024-10-08 04:45:29
25阅读
# 如何实现Python API Endpoint
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你将要教导一位刚入行的小白如何实现Python API Endpoint。在这篇文章中，我将会为你展示整个实现过程的流程，以及每一步所需的代码和解释。让我们开始吧！
---
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建Flask应用)
B
原创
2024-06-03 04:09:23
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在现代的物联网（IoT）应用中，使用Python语言开启接入点（Access Point, AP）是一个常见的需求。无论是为了实现局域网共享，还是为了物联网设备的便捷连接，了解如何正确配置和启动AP都是非常重要的。
## 问题背景
在某公司内部测试过程中，工程师们需要在 Raspberry Pi 上使用 Python 启动 AP，以便进行远程设备的调试和管理。然而，由于配置不当，导致业务无法正常
实现公司局域网中的多个AP的无缝漫游模式如何使用多个AP扩大无线覆盖范围，并且实现同一账号的登录模式使用同一个无线登录账号，在多个AP之间切换，无需手动设置1) 无线路由器SSID 设置必须相同 （区分大小写）2) 无线路由器分配的地址必须属于同一网段,同一个Vlan中3) 无线AP必须采用相同的加密方式WEP or WPA ，并设置相同登录密码3）信号相互覆盖的无线路由器，必须使用不同的信道（C
原创
2013-10-11 15:13:52
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AffinityPropagation AP聚类是通过在样本对之间发送消息直到收敛的方式来创建聚类。然后使用少量模范样本作为聚
原创
2022-11-02 09:46:00
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创建Python程序的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装Python开发环境 |
| 步骤2 | 编写Python代码 |
| 步骤3 | 运行Python程序 |
首先，你需要确保你的电脑上已经安装了Python开发环境。Python是一种简单易学的编程语言，所以非常适合初学者。你可以从Python官方网站（
在步骤2中，你需要编写Py
原创
2023-12-16 12:36:42
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# Python创建流程
作为一名经验丰富的开发者，教导刚入行的小白如何实现"python create"是一项重要的任务。在本文中，我将向你解释整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。请跟随以下步骤进行操作。
## 1. 安装Python
在开始之前，你需要安装Python。你可以在Python官方网站（
## 2. 创建Python文件
首先，你需要创建一个Python文件。Pyth
原创
2023-07-22 06:41:48
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