Pthon

Node使用C/C++ Addon遇到的问题及解决办法

在安装一些npm模块的时候,经常遇到需要在本机编译的包。在Linux系统下很少遇到问题。但是在Windows上会遇到不少莫名其妙的问题。在此将问题和解决方法记录如下。node-gyp的使用Node的C/C++ Addon采用node-gyp来产生工程,进行编译。所以,很多时候是node-gyp没有用对。安装如下设置即可。安装编译工具安装Visual C++ Build To

守护进程, 孤儿进程, 僵尸进程与waitpid

守护进程是在一类脱离终端在后台执行的程序, 通常以d结尾, 随系统启动, 其父进程(ppid)通常是init进程一般要让当前程序以守护进程形式运行, 在命令后加&并重定向输出即可$ python someprogram.py > /dev/null 2>&1 &或者使用nohup也可以这是直接运行程序的方式, 如果是用具体语言代码的形式来实现呢, 首先看一下守护进程的实现方

Pcharm配置autopep8教程,让Pthon代码更符合pep8规范

一、何为pep8?PEP 8官方文档 -- Style Guide for Python CodePEP8中文翻译(转)二、Pycharm中配置pep8 Pycharm本身是有pep8风格检测的,当你敲得代码中不符合规范时,会有下划波浪线提示。如何让代码修改为符合规范,去掉这些难看的波浪线呢?下面介绍步骤: 2.1安装autopep8 cmd窗口输入:pip install

机器学习从入门到放弃之决策树算法

算法背景决策树故名思意是用于基于条件来做决策的,而它运行的逻辑相比一些复杂的算法更容易理解,只需按条件遍历树就可以了,需要花点心思的是理解如何建立决策树。举个例子,就好像女儿回家,做妈妈的给女儿介绍对象,于是就有了以下对话:妈妈:女啊,明天有没有时间,妈妈给你介绍个对象女儿:有啊,对方多大了。妈妈:年龄和你相仿女儿:帅不帅啊妈妈: 帅女儿:那我明天去看看妈妈和女儿对话的这个

为什么离不开 Stackoverflow

作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。程序员最需要阅读的一本编程书籍(其实编程书留下这本就够了!):那些还没有读过这本书的程序员,是时候买一本了。如果还在犹豫,那么先看下这篇文章,看看为什么离不开 stackoverflow。提问的智慧当你拋出一个技术问题时,最终是否能得到有用的回答,往往取决于你所提问和追问的方式。 --Eri

Django 学习小组:博客开发实战第五周教程 —— 实现评论功能

通过前四周的时间我们开发了一个简单的个人 Blog,前几期教程地址:第一周:Django 学习小组:博客开发实战第一周教程 —— 编写博客的 Model 和首页面第二周:Django 学习小组:博客开发实战第二周教程 —— 博客详情页面和分类页面第三周:Django 学习小组:博客开发实战第三周教程 —— 文章列表分页和代码语法高亮番外:Django 学习小组:基于类的通用

Flask 源码剖析——服务启动篇

【Flask官方文档经典示例】 hello.pyfrom flask import Flaskapp = Flask(name)@app.route("/")def hello():return "Hello World!"if name == "main":app.run()输入以下命令启动应用程序:$ python hello.py * Running on http:

Tornado Demo 之 chatdemo 不完全解读

tornado 源码自带了丰富的 demo ,这篇文章主要分析 demo 中的聊天室应用: chatdemo 首先看 chatdemo 的目录结构:├── chatdemo.py├── static│   ├── chat.css│   └── chat.js└── templates├── index.html├── message.html└── room.html非常

[原]打造数据产品的快速原型:Django的Docker之旅

概述在数据科学研究中,快速验证想法是非常关键的一环,而如何快速开发出数据产品则可以有效推动整个数据科学项目研究成果在生产环境中的应用速度。而大多数数据科学研究的场景下,更快的速度也意味着更早地发现问题和完成检验假设的闭环。本文将介绍如何通过Docker+Django技术打造数据产品的快速原型,并通过实战案例进行演示。为什么使用Django最初起源于美国芝加哥Python用户

机器学习从入门到放弃之KNN算法

谈起机器学习,真是令人心生向往同时又让人头痛不已。心生向往是因为机器学习在很多方面都已经展现出其魅力,在人工智能的领域比如说AlphaGo,计算机视觉领域的人脸识别,车牌识别,靠近生活的有推荐系统,用户画像,情感分析等等,都或多或少用到机器学习的知识。其中大部分应用是相当能满足程序员心中的极客精神的但令人头不痛不已的当你去涉足机器学习这个领域的时候,你会发现其中涉及大量的数