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python列表遍历循环中删除元素出错的问题
1、在列表循环中对列表元素进行删除操作，会不会出错？ 解答：结果不正确。例子： 原因是：因为删除元素后，整个列表的元素会往前移动，指针是不断增大的。for循环实际是循环的列表下标（索引），同时由于列表的可变性，每一次删除一个元素，列表的长度就会发生变化，元素的索引也会发生变化（List的Rem
打印机任务排序python实现简易代码
直接看代码和注释注意一个条件，不符合条件的放到队列尾部# coding=utf-8class PrinterJobs(object): """ 打印机任务排序 打印任务分为九个优先级，1-9值越大，优先级越高 打印机每次从队列头部取出第一个任务，如果优先级是最大则执行该任务，
Python -c 命令行执行方式
运行效果通过-c选项，可以在shell或cmd命令行中，直接执行python脚本，效果如下图：当python脚本，语句脚本，结构较复杂时，可以通过以下三种方式执行。此处以python处理json文本为例，首先创建以下json.txt文件，内容如下：{ "detail_err_msg": "",
Python通用编程规范-02注释
文章目录2.1 类、接口和函数2.1.1 类和接口的注释写在类声明(class ClassName:)所在行的下一行，并向后缩进4个空格2.1.2 公共函数的注释写在函数声明(`def FunctionName(self):`)所在行的下一行，并向后缩进4个空格2.2 属性2.2.1 公共属性的注释
ChatGPT写Flask-Demo——有体验地址
ChatGPT中API的试用最近ChatGPT智能AI很火，可以写代码，DEBUG，写简历等等上去查看了一下，是可以调用API的，本着学习的态度就是用这个款AI辅助我写了一个demo（本人原来对flask只懂一点点）先看效果：主要功能是验证API，可以用默认的（考虑到多人使用，所以用自己的更好）主要
Go语言快速入门(3)--函数、延迟函数defer、错误处理panic、recover
函数Go语言的函数语法为，当函数返回一个为命名的返回值或者没有返回值的时候，返回列表的圆括号可以省略func name(paramtre-list) (result-list){ body}一个函数能够返回不止一个结果，例如下面一个非常简单的交换swap函数func swap(a int, b
新闻推荐系统-项目介绍(PRD)
环境介绍语言环境:1.java1.82.scala2.1.1IDE:eclipse2015(java)myeclipse2017(scala)依赖环境:maven3.6.3sbt1.2.1技术栈:Java 1.8springboot(web服务)webmagic(爬虫)seleinum(爬虫)mys
JAVA_OPTS设置详解及Tomcat配置参数配置
1、文件位置打开bin/catalina.bat文件示例：JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m -Xss256K -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -Dspring.profiles.active=test"1)给出了对内存的配置
Django 调用 async 异步方法
Django 调用 async 异步方法
Cartographer算法2D激光雷达与IMU融合建图
上一篇文章讲了cartographer算法手持雷达建图的参数调试，这篇进一步讲如何融合2D雷达与IMU采用cartographer算法进行slam建图。cartographer算法手持二维激光雷达建图（不使用里程计及IMU）
【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析
本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了解这两种算法直接看VAE模型会有理解上的障碍。其实那么多数学公式推导，我自己都有点晕，但是本质上就是用自编码器去产生很多高斯分布，
yolo车牌识别、车辆识别、行人识别、车距识别源码(包含单目双目)
车牌内容识别时，通过计算候选车牌区域蓝色数值（均值）的最大值，确定最终的车牌区域。对于选定的车牌轮廓，首先进行粗定位，即对车牌进行左右边界回归处理，去除车牌两边多余的部分，然后进行精定位，即将车牌送入 CRNN 网络进行字符识别，利用左右边界回归模型，预测出车牌的左右边框，进一步裁剪，进行精定位。车
[HyperGraph专题]HGNN+:General Hypergraph Neural Networks
最近在做和超图相关的工作，自己主要偏编码的工作，但在敲代码和参考其他现有超图库的过程中发现了一个叫DeepHypergrah的库，里面涉及了很多和深度学习相关的内容，用到了pytorch、scipy、numpy之类啥啥啥，看的我一头雾水，想起之前给自己定了一个学习pytorch这一工具的目标，现在终
图像风格迁移
风格迁移指的是两个不同域中图像的转换，具体来说就是提供一张风格图像，将任意一张图像转化为这个风格，并尽可能保留原图像的内容
标签平滑（Label Smoothing）详解
标签平滑（Label smoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善泛化能力差的问题。
Stata:中介效应理论及sgmediation命令做sobel检验
中介作用的检验模型可以用以下路径图来描述：方程(1)的系数c 为自变量X对因变量Y的总效应；方程(2)的系数a为自变量X对中介变量M的效应；方程(3)的系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应；方程(3)的系数c′是在控制了中介变量M 的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应；系数
傅里叶级数、狄利克雷收敛定理、周期延拓
傅里叶级数狄利克雷收敛定理
openpose的一些个人理解
一直都是在做一些目标检测的研究工作，近期开始看一些有关姿态检测的内容，其中最经典的就是openpose这个框架，后面很多动作识别、姿态检测也大多是在该网络上进行改进，比如Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU 这篇论文，在原OpenPose基
深度学习模型部署全流程-模型部署
基于NCNN的模型部署
安全测试常用的工具有哪些？这些不能少！
Nmap是一种使用原始IP数据包的工具，以非常创新的方式决定网络上有哪些主机，主机上的哪些服务提供什么数据、什么操作系统、什么类型、什么版本的包过滤/防火墙正在被目标使用。Maltego被设计用来把一个全面的网络威胁图片传给企业或者其他进行取证的组织的局部环境，它是一个平台。Maltego非常棒的一