✨前言今天分享一个BMI指数计算小程序 可以使用自己编写的程序随时监测自己的BMI哦!!! 文章目录✨前言BMI简介实现思路实现代码运行结果展示✨总结 BMI简介BMI 身体质量指数. BMI [Body Mass Index] 即BMI指数,也叫身体质量指数,是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标。. 适用范围:18至65岁的人士。. 儿童、发育中的青少年、孕妇、乳母、老人及身型健硕的运动员除外。.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-03 09:30:24
                            
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            文章目录一、装饰器1. 装饰器基础一切皆对象在函数中定义函数在函数中返回函数将函数作为参数传给另一个函数2. 类的装饰器3. 类的装饰器的应用二、元类metaclass1. 什么是元类?2. 一个简单的例子3. 练习题 一、装饰器装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说:它们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短,也更Pythonic(Pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python 的包 METIS 需要在本地安装 METIS,METIS 本身又是依赖 GKlib 的,所以需要首先编译 GKlib,然后编译 METIS
编译 GKlib
make config CONFIG_FLAGS='-D BUILD_SHARED_LIBS=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/hongyu_gao2001/GKlib'
编译 METIS
ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                   PR 采样分章 第一节:蒙特卡洛采样、重要性采样引言还记得我们之前学过的贝叶斯推断吗?    刘浚嘉:PR Ⅱ:贝叶斯估计/推断及其与MAP的区别zhuanlan.zhihu.com       贝叶斯推断要解决的不是如何估计参数,而是用来估计新测量数据出现的概率,对于新出现的数据       :           那么实际项目中,我们如何计算贝叶斯估计里这个积分呢?基于采样的马尔            
                
         
            
            
            
            day012018.2.26  今天第一个学习内容就是python之禅,在python交互式环境下输入import this即可看到其内容。Python之禅可以说是官方给的一种用python语言写代码的一种规则,当自己不太明确自己代码写的怎么样的时候可以参照python之禅。import this
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            光流图计算是计算机视觉中的一个重要概念,它用于估计场景中物体的运动。关于光流图计算的实现,我将在这篇博文中系统地记录该问题的处理过程,包括技术原理、源码分析、性能优化等方面。
## 背景描述
在计算机视觉中,光流图是一个表示图像中像素运动的工具。它通过分析连续帧图像中像素的变化,能够推断出运动的信息。以下是几个关键点,帮助我们理解光流图的应用场景与重要性:
1. **运动估计:** 光流图在            
                
         
            
            
            
            文章目录前言一、单元属性的设置二、网格尺寸设置1.ESIZE、AESIZE、LESIZE、KESIZE2.SMARTSIZE-----智能化网格划分参数设置命令3.DESIZE------控制默认时的单元大小,适用于映射网格三、网格划分1.KMESH、LMESH、AMESH、VMESH2.AMAP-----根据面上指定的角点生成一个二维映射网格3.VSWEEP----利用与体邻近的面单元采用扫掠            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.1 什么是数据流图TensorFlow使用符号计算图,这与Theano相似,不过与Theano相比,TensorFlow 更简洁。TensorFlow 的名字本身描述了它自身的执行原理: Tensor (张量)意味着N维数组,Flow (流)意味着基于数据流图的计算。数据流图中的图就是我们所说的有向图,在图这种数据结构中包含两种基本元素:节点和边。这两种元素在数据流图中有自己各自的作用,其中节            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            虽然TensorFlow可直接使用Python来编写程序,但由于它的一些个性化规定之琐碎,新概念之层出不绝,用户甚至都可以把它视为一种新语言来学习。这个有点相当于CUDA之于C/C++(仅仅懂C/C++,也是玩不转CUDA的)。基于这个原因,我们有必要介绍一下TensorFlow的核心语法。11.5.1 什么是数据流图在本章开篇处,我们就介绍了TensorFlow名字的来历。TensorFlow最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            手把手教会你使用Arcgis画流场图手把手教会你使用Arcgis画流场图我以前一直都是用MATLAB绘制流场图的,但是工作原因让我不得不使用Arcgis画流场图。在网上找到了一些教程,但是感觉讲得不是很清晰,让Arcgis小白的我走了很多弯路。好不容易琢磨出来了,于是给大家分享一下如何用Arcgis画流场图。方法过于不方便,希望大家永远不需要用Arcgis画流场。1.准备数据(1)这里我使用的是H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、要实现图表如下图 2、后台的数据结构 说明:将每个小时按10分钟为一个时间间隔,分成6段,00、10、20、30、40、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Java学习笔记-Day28 Java IO流(二) 流式部分一、流(Stream)的分类二、字节流1、OutputStream(字节输出流)2、InputStream(字节输入流)3、FileOutputStream(文件输出流 / 原始字节输出流)4、FileInputStream(文件输入流 / 原始字节输入流)5、DataOutputStream(数据输出流)6、DataInputStr            
                
         
            
            
            
            Soot是McGill大学的Sable研究小组自1996年开始开发的Java字节码分析工具,它提供了多种字节码分析和变换功能,通过它可以进行过程内和过程间的分析优化,以及程序流图的生成,还能通过图形化的方式输出,让用户对程序有个直观的了解。尤其是做单元测试的时候,可以很方便的通过这个生成控制流图然后进行测试用例的覆盖,显著提高效率。 如果是将Soot当            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-24 23:55:30
                            
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            超网(supernetting)是与子网类似的概念--IP地址根据子网掩码被分为独立的网络地址和主机地址。但是,与子网把大网络分成若干小网络相反,它是把一些小网络组合成一个大网络--超网。   超网是用汇总地址把一组有类的网络汇聚成一个地址的实际应用。  与VLSM(可变长子网掩码)的区别:VLSM是将一个有类的网络进行划分,而超网则是将几个有类网集合在一起。  假设现在有16个C类网络,从201            
                
         
            
            
            
             1准备环境  Window10系统  Appium1.21.0  AndroidSDK r24.1.1  Python3.7.5  支付宝apk文件2查看支付宝apk包信息使用android sdk aapt命令查看支付宝apk包信息,后面会用到,如下。Android Asset Packaging Tool
Usage:
 aapt l[ist] [-v] [-a] file.{z            
                
         
            
            
            
            流图的 Python 是一种在动态系统中表示数据流和控制流的可视化技术。在本文中,我们将深入探讨如何有效解决与 Python 流图相关的问题,内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
### 版本对比
在进行流图的 Python 开发时,选择合适的库至关重要。以下为不同版本间的特性差异对比:
| 特性        | 版本 1.0   | 版本 2.0            
                
         
            
            
            
             文章目录1. 概述2. [方法一](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/c47c9196d067a0900b7b8987a8e82768edab2fff/mmcv/visualization/optflow.py#L76):3. [方法二](https://github.com/mlyarthur/LK_OPTICAL_FLOW/blob/ad0fe6            
                
         
            
            
            
            # Python流场图: 可视化流动的力学场
## 引言
流场图是一种用于可视化流体力学或动力学系统中的流动模式的工具。流场图可以帮助研究者和工程师更好地理解和分析流体流动的特征和行为。在Python中,我们可以使用各种库和工具来生成流场图,并且可以非常方便地修改和自定义图像。
在本文中,我们将介绍如何使用Python创建流场图。我们将使用`matplotlib`库绘制流场图,并通过定义场函            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-03 09:07:32
                            
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            漏斗图常用于用户行为的转化率分析,例如通过漏斗图来分析用户购买流程中各个环节的转化率。当然在整个分析过程当中,我们会把流程优化前后的漏斗图放在一起,进行比较分析,得出相关的结论,今天小编就用“matplotlib”、“plotly”以及“pyecharts”这几个模块来为大家演示一下怎么画出好看的漏斗图首先我们先要导入需要用到的模块以及数据,import matplotlib.pyplot as            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            我们要开始学习如何做等级划分啦。要实现这一功能,还得学习 5 个新的知识点,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-11-23 11:27:55
                            
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