pythonin分行

pythonin分行相关知识

• 从串行到并行，从并行到分布式

  问题：串行(Sequential)、并行(parallel)、并发(Concurrent)和分布式(distributed)的区别是什么？1. 概念假设有AB两个任务，则串行、并行、并发的区别如图1所示。串行A和B两个任务运行在一个CPU线程上，在A任务执行完之前不可以执行B。即，在整个程序的运行过程中，仅存在一个运行上下文，即一个调用栈一个堆。程序会按顺序执行每个指令。并行并行性指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。在多道程序环境下，并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行。比如，A和B两个任务可以同时运行在不同的CPU线程上，效率较高，但受限于CPU线程数，如果任务数量超过了CPU线程数，那么每个线程上的任务仍然是顺序执行的。并发并发指多个线程在宏观(相对于较长的时间区间而言)上表现为同时执行，而实际上是轮流穿插着执行，并发的实质是一个物理CPU在若干道程序之间多路复用，其目的是提高有限物理资源的运行效率。 并发与并行串行并不是互斥的概念，如果是在一个CPU线程上启用并发，那么自然就还是串行
• 数据分析基础—2.2.6 用户行为分析

  在互联网数据化运营实践中，很多公司开始认识到自身的想法和用户的预期往往存在差距，提供产品的功能与服务有时并不是用户真正需要的，这无疑对公司产品和服务的推广造成困难，于是，做好用户行为分析、研究就显得愈发重要。       一、用户行为分析简介       用户行为分析是指对互联网用户的网络行为及行为背后的数据进行跟踪、统计，分析用户的访问规律、使用路径及行为特点，为提升网站转化效果和网络营销效果提供可靠依据。       用户行为分析的思路       1、分析用户行为，首先要确定用户指标。       2、获取用户行为指标：如PV（页面访问量）、UV（独立访客）、登录率、流失率、平均访问页面数、访问深度、回访率、回访次数、跳出率、页面留存时间等等;        3、挖
• MySQL执行计划（explain）分析

  MySQL执行计划（explain）分析EXPLAIN支持对SELECT、UPDATE、INSERT、REPLACE、DELETE分析执行计划能知道：SQL如何使用索引联接查询的执行顺序查询扫描的数据行数ID列：表示执行SELECT语句的顺序ID相同时，执行顺序由上至下ID越大优先级越高，越优先被执行SELECT_TYPE列：SIMPLE：不包含子查询或是UNION操作的查询PRIMARY：查询中包含任何子查询，那么最外层的查询则被标记为PRIMARYSUBQUERY：SELECT列表中的子查询DEPENDENT SUBQUERY：依赖外部结果的子查询UNION：UNION操作的第二个或是之后的查询的值为UNIONDEPENDENT UNION：当UNION作为子查询时，第二或是第二个后的查询的SELECT_TYPE值UNION RESULT：UNION产生的结果集DERIVED：出现在FROM子句中的子查询用途：查看查询方法TABLE列：输出数据行所在的表的名称<unionM,N>由ID为M,
• 使用分支/合并框架执行并行求和

  分支/合并框架分支/合并框架的目的是以递归方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。它是ExecutorService接口的一个实现，它把子任务分配给线程池(称为ForkJoinPool)中的工作线程。首先来看看如何定义任务和子任务。使用RecursiveTask要把任务提交到这个池，必须创建RecursiveTask的一个子类，其中R是并行化任务(以 及所有子任务)产生的结果类型，或者如果任务不返回结果，则是RecursiveAction类型(当 然它可能会更新其他非局部机构)。要定义RecursiveTask，只需实现它唯一的抽象方法 compute:protected abstract R compute();这个方法同时定义了将任务拆分成子任务的逻辑，以及无法再拆分或不方便再拆分时，生成 单个子任务结果的逻辑。正由于此，这个方法的实现类似于下面的伪代码:if (任务足够小或不可分) { 顺序计算该任务

pythonin分行相关课程

• Taro3+Mysql+Express开发企业级出行全栈项目 Taro3在多端的基础上，实现了跨框架，从开始的 React/JSX 开发，到现在的 React、Nerv、Vue 2、Vue 3 四种框架的支持，同时还有jQuery的支持，是我们目前多端开发的最佳选择。本课程通过一套可在微信、支付宝、百度运行的全栈小程序（包括H5端），带大家学习Taro开发，踏平多端编译的各种坑，寻求Taro中的各种优秀技术方案。

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• Python Web自动化测试系统入门 在测试行业更抢手 纯手工的功能测试技术含量低，薪资也不高，而高效的自动化测试，作为测试行业最潮流的技术，不仅抢手，而且有着不俗的薪资，本课程正是为想从功能测试转型自动化测试的工程师打造的，每个知识点都从功能测试角度出发讲解，从功能到自动化基础，再到项目实战，一步一步实现，让轻松转型，获取高薪。

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• Android9.0动态运行时权限源码分析及封装改造 透过Android9.0运行时权限检测流程及源码分析Google在安全检测上的设计，在源码基础上利用AOP手动封装属于自己的框架，以及AbstractProcessor调试方式

  讲师：LovelyChubby 中级 2753人正在学习

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• 2.3 不分段换行 换行是初学者很容易遇到的问题。不同于分段换行，不分段换行不是用 <p> 标签描述段落，而是用 <br> 标签折断文字。如果要让文字另起一行而不分段，需在行尾增加两个空格。实例 3：将上例中的 “第一段第一句” 和 “第一段第二句” 之间增加换行。### 这是标题这是第一段正文文字的第一句。 这是第一段正文文字的第二句。这是第一段正文文字的第三句。这是第二段正文文字的第一句。这是第二段正文文字的第二句。渲染效果如下：注意：此处截图为 Typora 实时渲染效果，可以看出不分段换行处有一个下箭头提示此处有换行。在 Typora 中实现此效果需要在源代码模式下编辑（「显示」->「源代码模式」）。
• 4.2 分段执行代码 在 Scientific mode 模式，可以将代码格式化为一组可执行代码片断，每个片断都可以单独运行。要将代码拆分为独立运行的部分，只需在适当的位置添加 #%% 行。在 main.py 中加入以下代码：主要功能是生成一个散点图。import numpy as npN = 50x = np.random.rand(N)y = np.random.rand(N)colors = np.random.rand(N)area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radiiplt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)plt.show()加了上面代码后，main.py 除了生成上面的折线图，还会再生成散点图。为了使这两张图的生成分段执行，如下图所示，加两行 # %% 行，然后分别点击边框中绿色箭头执行不同代码。
• 2. 如何进行图像分割 图像分割看上去是一个很复杂的任务，但是实现起来的原理却是非常简单，具体来说分为以下几步：确定要分类的类别，比如，我们可以将图片中所有的物体分割为 10 类，包括车、人等；对于每个像素点进行数字分类，数字分类的类别数量对应于上述的类别，这里是 10 ；将每个数字类别对应于分类的类别，比如 0 代表车、1 代表人。可以看出，图像分割任务其实就是一个分类任务，只不过是对于每个像素点进行分类，也就是确定每个像素点所对应的类别。在这节课之中，我们会使用图像分割的基础数据集：oxford_iiit_pet 图像分割数据集来进行演示。与此同时，我们也会采用之前学习到的迁移学习的方式来进行模型的构建，从而完成图像分割的任务。
• 使用 tf.keras 进行图片分类 既然 tf.keras 是我们在实际工作中使用最多的工具，那么这节课我们首先来学习如何使用 tf.keras 进行图片的分类。这节课会介绍图像分类网络的常用的网络层、如何处理图片数据以及整体程序的结构。在这里我们采用的是 Kaggle 上的猫狗分类数据集，该数据集合的数据的标签分为猫和狗两个类别，他们的数量分别为：训练集合 2000 张图片，包括 1000 张狗图片和 1000 张猫图片；验证集合 1000 张图片，包括 500 张狗图片和 500 张猫图片。我们会按照获取数据、准备数据、训练数据、数据可视化的顺序帮助大家理解图片分类的过程。通过学习该节课程，我们会得到一个能够分辨猫图片和狗图片、正确率在 70% 以上的分类模型。
• 在 TensorFlow 之中进行图像分割 在之前的学习之中，对于图像数据，我们进行过分类等一些常见的任务；这节课我们便来学习一下对于图像数据的另外一种任务：图像分割。
• 使用 Keras 进行文本分类 上节课我们学习了如何进行图片分类，在此过程之中我们学习到了如何对图片数据进行处理；而对于文本数据我们应该如何处理与训练呢？与图片数据相比，文本数据有以下几个特点：长度不确定；语言之间的差异较大，编码方式各不相同；同一种语言的处理方式也不尽相同；特征提取方式不统一。因为文本数据的不确定性，因此我们这节课采用最常用的数据处理方式（单词嵌入）与最常用的文本分类数据集（ IMBD® 评价数据集）。

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