Python 模块

225 _home = None226 227 228 # functions229 230 def breakpointhook(*args, **kws):231 # real signature unknown; restored from __doc__232 #真正的签名未知;恢复从__doc__233 """234 breakpointhook(*args, **kws)235...

从零开始学多线程之线程池(五)

ean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; // 任务提交的便利方法.. <T> Future<T> submit(Callable<T> task); <T> Future<T> submit(Runnable task, T result); Future<?> submit(Runnab...

Python并发编程系列之协程

程函数。2)coroutine 协程:协程对象,指一个使用async关键字定义的函数,它的调用不会立即执行函数,而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环,由事件循环调用。3)future 对象: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别4)task 任务:一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数,任务则是对协程进一步封装,其中包含任务的各种状态。Task ...

在WebGL场景中进行棋盘操作的实验

ar mat_alpha_blue=new BABYLON.StandardMaterial("mat_alpha_blue", scene); 7 mat_alpha_blue.diffuseTexture = new BABYLON.Texture("../ASSETS/IMAGE/LANDTYPE/alpha_blue.png",scene); 8 mat_alpha_blue.diffuseTex...

Scikit-learn在Python中构建机器学习分类器

load_breast_cancer() 该data变量表示一个像字典一样工作的Python对象。字典的关键是分类标签名称(target_names),实际标签(target),属性/特征名称(feature_names)和属性(data)。属性是任何分类器的关键部分。属性捕获有关数据性质的重要特征。鉴于我们试图预测的标签是恶性肿瘤与良性肿瘤,可能的有用属性有肿瘤的大小,半径和质地。为每个重要信息集创...

论文笔记:经典目标检测算法(R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN,YOLOv1-v3)

每个候选区域提取特征)。SPPnet的改进:R-CNN预测慢是因为对于每个候选区域要过一次CNN而不共享计算,而SPPnet则是使用共享计算来加速。如下第一个图所示,SPP输入整张图,计算一个feature map,在feature map上找到候选区对应的一个子图,然后对子图做一个金字塔池化得到一个固定长度的特征向量(下图中得到的是4x4+2x2+1个特征)。 尽管如此,SPPnet仍然有多阶段以及特...

SpringBoot 整合异步调用方法

方法上使用 @Async 注解 以下例子仅用于演示功能 package com.codingos.springbootdemo.task; import java.util.concurrent.Future; import org.springframework.scheduling.annotation.Async; import org.springframework.scheduling.anno...

Kotlin 最佳实践

on.Application import io.ktor.application.call import io.ktor.application.install import io.ktor.features.CallLogging import io.ktor.features.DefaultHeaders import io.ktor.response.respondText import io.k...

并发编程之IO模型

一、阻塞IO(blocking IO)  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport socket server = socket.socket()# 重用端口server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1) server.bind(("127.0.0.1",99...

Python 基于朴素贝叶斯算法的情感分析

st, y2_train, y2_test = train_test_split(X2, y, test_size=0.2) 2. 特征向量化(只对训练集进行向量化) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer #初始化 vect = CountVectorizer() #分别对cut_jieba和cut_snownlp进行向量化...
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