(1) FNL 数据介绍 FNL((Final Operational Global Analysis)数据是美国国家环境预报中心(NECP)/美国国家大气研究中心(NCAR)提供的全球再分析资料,空间精度为1°×1°,通过FNL数据可以了解真实的全球区域气象状况.(详见https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/).

前言 本文转载自个人博客网站,欢迎来访订阅.本篇属于定制RSS系列终极一弹,是三种方式中自由度最高.定制化最强的,也需要一定的编程能力.附上前两篇链接:1.利用Feed43为网站自制RSS源:2.如何优雅快速地利用Huginn制作专属RSS.开始之前先对比一下以上三种方式: 方法 优势 不足 复杂性 稳定性 定制性 Feed43 快速.便捷.免费 免费版需间隔6小时,部分网站不可用 简单 一般 中 Huginn 快速.安装后可便捷添加 专业化程度偏高,需要服务器 高 高 高 Python 高度定

Robert Love, Google Software Engineer and Manager on Web Search. Upvoted by Kah Seng Tay, I was the Head TA for a class taught in Java at MIT. I used… Robert has 10+ answers in Google Engineering. Man, I cannot imagine writing let alone maintaining a

起初,关于python的深浅拷贝,总是习惯去用传值传址的方式去考虑,发现总是get不到规律,容易记混. python有着高度自治的内存管理,而不可变对象的内存分配,则是能省则省,就是说,无论用什么拷贝,拷贝得到的不可变对象的内存地址都与先前一样,现在想想,仍然觉得很奇怪.所以,我就干脆从可变对象和不可变对象出发,重新考虑这个问题,把拷贝的效果和对象内存地址的变化理个清楚.   经过实验,有如下结论:   从内存地址上来看, 不可变对象 无论深浅copy还是赋值,在操作完成后,新旧不可变对象的内存

一.进程和线程的概念 1.进程(最小的资源单位): 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成. 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成: 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源: 进程控制块:用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 进程比线程更早出现,计算机早期处理代码时,使用的是串行的方法,假设计算机在运行A,B,C三个软件,需要A运行完了

1.pyc简介 python程序在运行时也有编译过程,编译后会产生.pyc文件.这是一种由python虚拟机执行的二进制文件(字节码),用于保存内存中PyCodeObject,以便加快程序的加载运行.这个文件可以跨平台,但与python版本高度相关(文件名中带有版本信息),不同版本的.pyc内容不同. 怎么见证.pyc文件的存在呢? 方法1: 在python程序中通过import调用其他程序运行时,python会自动生成一个与被调用的python程序文件相关的.pyc文件出来.linux平台和w

一 Python简单介绍 Python是一个可移植的面向对象的脚本语言. Python尽管是一个脚本语言,但也是一个全然面向对象的语言.由于它设计之初把易用性做为很重要的一个考量标准,所以用起来很简洁,优美(语法很灵活),所以使用Python能够高速地编写出可执行代码. 与C/C++相比,Python程序的执行速度比較慢,一门语言既然能够生存下来.就有它自己的原因,Python语言也一样.当今的计算机处理速度已经很快,对某些任务来说,执行速度并非首要考虑的因素.比方说为了实现数据库訪问的自己主动

本篇主要内容: • Python的特点 • Python的种类 • Python的编码 • Python的安装环境推荐 • Python的基础用法:输入输出,算术运算符,逻辑运算符,基本程序结构语法 我为什么要学Python呢?很简单,Python实在是太强大了.它不需要很专业的数据结构.算法知识,需要用的路别人都铺好了,并且铺的特别平正,我们需要做的就是去调包即可,可以节省大量的时间.但是正是由于别人都把工作安排的明明白白,导致很多学Python的人到头来只会搬砖,所以我要清楚,语言只是工具,

上周,Python背后的团队宣布发布了Python 3.8.0b1 版本,这是Python 3.8计划的四个beta发行预览版中的第一个.此版本标志着beta阶段的开始,您可以在此阶段测试新特性,并使您的应用程序为新版本做好准备. 下面是即将发布的Python 3.8版本中的一些特性: 赋值表达式 在经过Python开发人员的广泛讨论之后,在PEP 572中提出了赋值表达式.这个特性引入了一个新的操作符(:=),您可以使用它在表达式中分配变量. Positional-only参数 在Python

Faces人脸识别 分为两个模块,Faces文件夹下存放人脸识别算法的代码,Web文件夹下存放网站搭建的代码 详情请查看各个模块下的readme文档 项目简介 核心算法 一款基于Dlib.opencv开发的人脸识别程序,包含人脸检测.人脸校正.人脸识别.表情识别四个模块 人脸检测问题上,初步采用了传统HOG+SVM的方式,单次人脸检测仅需0.1s 针对人脸检测过程中部分人头偏移角度过大而检测不到人脸的问题,加入具有角度自适应性的旋转鲁棒算法 人脸识别问题上,使用适用于人脸的ResNet-34深度

在上文中,讲述了PyOpenGL的基本配置,以及网格,球形的生成,以及基本的漫游.现在利用上一篇的内容,来利用高程图实现一个基本的地形,并且,利用上文中的第三人称漫游,以小球为视角,来在地形上前后左右漫游,能实时检测高度.下面先看下效果图: 二张图,球分别在不同的地方,不同的显示模型,一个是全填充的,一个是线连,可以从中看到一些基本的思路.大致过程分别如下,首先拿到一张高度图,检索其中的高度对应的通道的值,然后用来改变网格的高度.这个过程只需要在初始化时生成就行了,所以我们可以简单的用CPU来完

原题: 一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一半:再落下,求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹多高? 我的源码: #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # -*- coding: UTF-8 -*- # 一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一半:再落下,求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹多高? x = int(input("please input the nuber:\n")) #选择次数 y

通过desktop获取桌面的高度和宽度,代码如下: desktop = app.desktop() srceenSize = desktop.width(),desktop.height() srceenSizeMM = desktop.widthMM(),desktop.heightMM() 其中srceenSize 返回的值是以像素为单位的宽度和高度,而srceenSizeMM是以毫米为单位的宽度和高度. 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPython 老猿

高度最小的BST 牛客网 程序员面试金典 C++ Python 题目描述 对于一个元素各不相同且按升序排列的有序序列,请编写一个算法,创建一棵高度最小的二叉查找树. 给定一个有序序列int[] vals,请返回创建的二叉查找树的高度. C++ class MinimalBST { public: //run:3ms memory:476k int buildMinimalBST(vector<int> vals) { int height=0; int size = vals.size();

一段非常简单代码 普通调用方式 def console1(a, b): print("进入函数") return (a, b) print(console1(3, 'a')) print(console1(2, 'b')) print(console1(3.0, 'a')) 很简单的一段代码,传入两个参数.然后打印输出. 输出结果 进入函数 (3, 'a') 进入函数 (2, 'b') 进入函数 (3.0, 'a') 使用某个装饰器后 接下来我们引入functools模块的lru_ca

        Day1 目录: Python介绍 * 了解Python的特点.发展史 * 介绍Python广泛的应用领域和前景 第一个Python程序 * 掌握Python代码的2种执行方式 变量 * 掌握变量的作用 * 掌握标识符的命名规范 程序交互 * 掌握如何让程序读取用户输入 基本数据类型 * 掌握字符串.数字.布尔这三个基本数据类型 (小练习) python介绍 说到Python语言,就不得不说一下它的创始人Guido van Rossum(1956 -- ?), 他在开发PYTHO

#encoding=utf-8 from threading import Thread from multiprocessing import Process import multiprocessing ''' Author liuyancong ''' class My_Job_With_Thread(Thread): def run(self): t_flag = True b = None try: b = self._Thread__target(*self._Thread__arg

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

为什么要学python? python和shell的比较,和PHP.和JAVA比较 运维开发只是用到python的很小一部分 python在一些知名公司的应用: 谷歌:python的创始人原来在谷歌工作. CIA:美国中情局网站用python开发的 NASA:大量使用python进行数据分析和运算 YouTube:世界上最大的视频网站youtube是用python开发的 Dropbox:美国最大的在线云存储网站,全部用python实现 instagram:美国最大的图片分享社交网站,全部用pyt