HoleLin's Blog

参考文献 numpy 在 NumPy里有两个重要的对象： ndarray(N-dimensional array object)解决了多维数组问题 ufunc(universal function object)则是解决对数组进行处理的函数 NumPy的数组类被调用ndarray.它也被别名所知 array.请注意,numpy.array这与标准Python库类不同array.array,后者只处理一维数组并提供较少的功能.ndarray对象更重要的属性是： ndarray.ndim - 数组的轴(维度)的个数.在Python世界中,维度的数量被称为rank. ndarray.shape - 数组的维度.这是一个整数的元组,表示每个维度中数组的大小.对于有n行和m列的矩阵,shape 将是 (n,m).因此,shape 元组的长度就是rank或维度的个数 ndim. ndarray.size - 数组元素的总数.这等于 shape 的元素的乘积. ndarray.dtype - 一个描述数组中元素类型的对象.可以使用标准的Python类型创建或指定dtype.另外NumPy提 ...

参考文献 requests 示例 get 123456789101112import requestsrep = requests.get("http://www.baidu.com")# 带参数params = { 'wd':'cs'}rep = requests.get("http://www.baidu.com",params=params)

参考文献 机器学习实战 - Peter Harrington 极客时间 数据分析实战45讲 陈旸 数学基础 线性代数 在线性代数中,由单独的数 a 构成的元素被称为标量(scalar):一个标量 a 可以是整 数、实数或复数.如果多个标量 a1, a2, ⋯ , an 按一定顺序组成一个序列,这样的元素就被称为向量(vector).显然,向量可以看作标量的扩展.原始的一个数被替代为一组数, 从而带来了维度的增加,给定表示索引的下标才能唯一地确定向量中的元素. 每个向量都由若干标量构成,如果将向量的所有标量都替换成相同规格的向量,得到的就是如下的矩阵(matrix) (a11,a12,a13a21,a22,a23a31,a32,a33)\begin{pmatrix} &a_{11} ,a_{12} ,a_{13} & \\ &a_{21} ,a_{22} ,a_{23} & \\ &a_{31} ,a_{32} ,a_{33} & \end{pmatrix} ⎝⎛​​a11​,a12​,a13​a2 ...

参考文献 RandomAccessFile 解决多线程下载及断点续传 随机访问文件-RandomAccessFile 什么是RandomAccessFile RandomAccessFile 既可以读取文件内容,也可以向文件输出数据.同时,RandomAccessFile 支持“随机访问”的方式,程序快可以直接跳转到文件的任意地方来读写数据. 由于 RandomAccessFile 可以自由访问文件的任意位置,所以如果需要访问文件的部分内容,而不是把文件从头读到尾,使用 RandomAccessFile 将是更好的选择. 与 OutputStream、Writer等输出流不同的是,RandomAccessFile 允许自由定义文件记录指针,RandomAccessFile 可以不从开始的地方开始输出,因此 RandomAccessFile 可以向已存在的文件后追加内容.如果程序需要向已存在的文件后追加内容,则应该使用 RandomAccessFile RandomAccessFile基础方法 构造方法 123RandomAccessFile(File file, ...

参考文献 黑马讲义 Nacos-服务发现以及配置中心 什么是配置 配置主要有以下几个特点: 配置独立于程序的只读变量 配置对于程序是只读的,程序通过读取配置来改变自己的行为,但是程序不应该去改变配置 配置伴随应用的整个生命周期 配置贯穿于应用的整个生命周期,应用在启动通过读取配置来初始化,在运行时根据配置调整行为. 比如启动时需要读取服务的端口号,系统在运行过程中需要读取定时策略执行定时任务等. 配置可以有多种加载方式 常见的有程序的硬编码,配置文件,环境变量,启动参数,基于数据库等 配置需要治理 同一份程序在不同环境(开发,测试,生产),不同集群(如不同的数据中心)经常需要有不同的配置,所以需要有完善的环境,集群配置管理 什么是配置中心 配置中心的服务流程如下: 用户在配置中心更新配置信息 服务A和服务B及时得到配置更新通知,从配置中心获取配置 总得来说,配置中心就是一种统一管理各种应用配置的基础服务组件 在传统巨型单体应用纷纷转向细粒度微服务架构的历史进程中,配置中心是微服务化不可缺少的一个系统组件,在这种背景下中心化的配置服务即 ...

参考文献 Linux Timed Tasks Crontab crontab crond是linux下的一个守护进程,用于定期执行某些任务或等待某些事件被处理,类似于windows下的计划任务,当操作系统安装完成后,会默认安装这个服务工具,并会自动启动crond进程,crond进程每分钟会定期检查是否有任务需要执行,如果有任务就会自动执行.如果有任务要执行,就会自动执行. /etc目录下有一个crontab文件,它是系统任务调度的配置文件 1234567891011121314151617# /etc/crontab: system-wide crontab# Unlike any other crontab you don't have to run the `crontab'# command to install the new version when you edit this file# and files in /etc/cron.d. These files also have username fields,# that none of t ...

参考文献 深入了解 CPU 的型号、代际架构与微架构 https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/processors/processor-numbers.html Intel的CPU型号规则 Intel 把 CPU 的编号分成了品牌标志、品牌修饰符、代际编号、SKU、产品线后缀五个部分. 123|------品牌-------| |品牌修饰符| |品牌修饰符| |SKU|Intel(R) Core(TM) i7 - 9 700 CPU @ 3.00GHz 第一部分是品牌标志.最最常见的 x86 CPU 品牌包括 Intel 和 AMD 两家公司.而 Intel 又面向不同的市场需求,包括凌动、赛扬、奔腾、酷睿、至强等多个子品牌 **酷睿（CORE）、赛扬（CELERON）、奔腾（PENTIUM）**都是应用在家用 PC 电脑上的品牌.其中奔腾和赛扬这两个品牌已经算作是历史了.奔腾在 1992 年推出,之后在很长一段时间里是 PC 家用电脑的主流.赛扬是 1998 年时为了和 AMD 竞争低价市场推出的产品 ...

参考文献 JDK版本 123java 11.0.20 2023-07-18 LTSJava(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11.0.20+9-LTS-256)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.20+9-LTS-256, mixed mode) 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136/** * Returns a ...

参考文献 DICOM压缩遇到的问题 注意: 操作系统为Windows 使用dcm4che源码中的dcm4che-tool/dcm4che-tool-dcm2dcm进行DICOM图像压缩时报如下错误 12345678910111213141516171819Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java in java.library.path: [G:\env\jdk-11.0.20_windows-x64_bin\jdk-11.0.20\bin, .] at java.base/java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:2662) at java.base/java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:827) at java.base/java.lang.System.loadLibrary(System.java:1884) at org.opencv. ...