本文使用的IDE为PyCharm. 1.第三方库 (1)selenium selenium用来做浏览器自动化,因为这部分信息是动态加载的,不用这种方法读取不到相关数据. 安装: pip3 install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 然后下载与自己浏览器对应的驱动 火狐浏览器驱动,其下载地址是:https://github.com/mozilla/geckodriver/releases 谷歌浏览器驱动,其下载地址是:h

基本介绍 Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员. 不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数.redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序. 有序集合的成员是唯一的,但分数 (score) 却可以重复. 集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O (1).集合中最大的成员数为 2^32 - 1^ (4294967295, 每个集合可存储 40 多亿个成员). 有序集合首先是集合,其成员(member)具有

1.本文直接上干货 奉献代码:https://github.com/wuzaipei/audio_discern/tree/master/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB 2.安装依赖包 pip install 依赖包路径 3.具体步骤见下 安装百度语音识别SDK pip install baidu-aip 安装Python音频处理库 PyAudio python -m pip install pyaudio 安装鼠标控制库 PyUserInput pip

目录 目录 前言 软件环境 认识subprocess Popen Constructor构造函数 Class Popen的参数 args 调用程序 调用Shell指令 stdinstdoutstderr 实时获取子程序输出 一次获取子程序的全部输出 将标准错误和标准输出一起输出 shell bufsize close_fds 其他参数含义 Popen成员函数 Popenpoll PopenwaittimeoutNone PopencommunicateinputNonetimeoutNone P

BIGI行情-实时行情数据源接口socket接入方法1.国际期货.国内期货.外汇.贵金属.现货.期权.股指.数字货币和A股实时行情和历史行情2.推送的有:socket,websocket,http接收,主动请求的有http get或post方式3.免费调用K线,实时推送K线4.稳定.无延时5.交易所:纽约NYMEX.纽约COMEX.芝加哥CME.芝加哥CBOE.美国ICE.欧洲ICE.瑞士EUREX.伦敦LME.香港HKEX.新加坡SGX.京东TOCOM.马来西亚BMD.中金所CFFEX.上期所

先说说要实现的功能: android调用系统拍照功能实时 预览 删除 上传 保存 (用户不能再本地文件夹中看到拍的照片) 再说说遇到的问题: 1.调用系统拍照在系统自带的拍照文件夹中生成一张随机命名图片,此图片不好删除 2.在onActivityResult方法中的data下面拿到的照片是缩略图 3.你不能指定自己所照的目录为系统自带目录,这样系统会在其他地方生成一个新的目录 PS:经测试我手里拿到两台平板,一台有这种有问题1的情况,另外一台不会. 花费一天时间终于找到解决方案 起初的思路 1.

参加学校的国创比赛的时候,我们小组的项目有一部分内容需要用到利用摄像头实现实时检测人脸的表情,因为最近都在看深度学习方面的相关知识,所以就自己动手实现了一下这个小Demo.参考网上的资料,发现大部分是使用CNN和DNN进行学习,经过本人亲自实践,我发现DNN的识别效果更佳~(楼主接下来就要讲的是基于DNN的模型,要是你对CNN的模型感兴趣,欢迎私戳楼主~) 所需环境:opencv + tensorflow1.8 + pycharm 代码以及模型的下载地址:https://github.com/t

以下这个例子是用一个后台线程执行计算逻辑,这样不影响前台界面操作,也就是说 可以在前台UI界面执行其他操作. 重点是新线程中,调用了一个委托方法,这个方法是需要填充数据到前台控件,因为 前台控件是在原来的线程中创建的,所以在新线程中需要调用Invoke方法,实时的展示 后台逻辑的计算进度. 代码如下: public partial class Form1 : Form { private delegate void mydelegate(long j); private mydelegate d

工作原理 准实时抽取架构图: 以上共有核心业务系统数据库服务器.ETL服务器.BI数据库服务器[目标数据库服务器],三台服务器和ETL客户端(PowerCenter客户端).其中核心业务系统上有核心系统产生的Redo Log.安装Oracle Logminer.安装PowerExchange,ETL服务器上安装PowerCenter及PowerExhchange的客户端.BI数据库服务器为目标数据库.ETL客户端安装(PowerCenter客户端). 核心业务系统数据库服务器在进行业务过程中,会

JNative方式调用dll JNative是一种能够使Java语言使调用DLL的一种技术,对JNI进行了封装,可能有些读者会有这样一个问题,JNative对JNI进行了封装,并且是一种跨语言的使用DLL,会不会在效率方面很不如人意,我可以用我使用Jnative的经验告诉你,不会!因为我用Jnative就是用来处理大量的数据调用,是基于实时数据库接口的调用.而实时数据库的数据量是非常大的. 首先下载JNative, 注意:将JNative解压,并将其中的JNativeCpp.dll拷贝到syst

一.背景 1.1 方案背景 随着互联网基础设施建设的不断完善和发展,带宽的不断提速,尤其是光纤入户,4G/5G/NB-IoT各种技术的大规模商用,视频在各行各业越来越受到重视,无论是传统的视频媒体转向移动互联网的短视频,还是新兴的手机直播秀,都是移动互联网推进发展的产物,而在传统监控行业里面,互联网思维和技术完全可以引入其中,尤其是在移动互联网.物联网方面的技术,手机视频直播应用在无人巡检.无人值守.无人机.移动巡检.移动勘探.移动侦查.移动警务等等方面,完全能够满足新形式下的行业移动监控的需要

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 IDL是一种数据分析和图像化应用程序及编程语言,先由美国ITT公司所有.最初在七十年代后期用于帮助科学家分析火星探险卫星发回的数据,将浩瀚的数据转换为图形.从此后,IDL 得到广泛运用,使用者日众,呈几何级别增长. IDL 使用者可以迅速且方便地运用此软件将数据转换为图象,促进分析和理解.通过软件转化的图像既可以是简单色彩,也可以是全色三维图像和模型. IDL的优点是用来开发算法非常方便,但是用它来开发界面不太方便

一.需求实现一个前后带图标的输入框 这是一个简单的自定义控件,很容易想到自定义一个视图(UIView),然后前后的图标使用 UIImageView 或者 UIButton 显示,中间放一个 UITextField 就可以了 实现方式上可以 InterfaceBuilder 创建,也可以使用纯代码实现,这个可以根据自己喜好及项目确定 二.实现 InterfaceBuilder 中实时预览 要实现上面的一个需求,相信对大多数人来说并不难,本文主要讲解怎么让自定义控件支持纯代码创建,并且也支持在 In

https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/85272575 Opencv调用深度学习模型 2018年04月13日 15:19:54 TiRan_Yang 阅读数:1150更多 个人分类: TensorFlowPython深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.ne

BIGI行情http请求实时行情数据方式 新浪财经文华财经并非实时行情数据源,所以获取的行情数据源也并非实时的.以下介绍的方法和新浪财经获取行情数据源的方法是一致的.需要实时行情数据源可以向BIGI行情进行了解. 1.国际期货.国内期货.外汇.贵金属.现货.期权.股指.数字货币和A股 2.推送的有:socket,websocket,http接收,主动请求的有http  get或post方式 3.交易所:纽约NYMEX.纽约COMEX.芝加哥CME.芝加哥CBOE.美国ICE.欧洲ICE.瑞士EU

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处.如有问题,欢迎指正.博客地址:https://www.cnblogs.com/wsg1100/ 1.概述 上篇文章介绍了实时端socket创建和配置的流程,本篇文章来看bind操作,实时端与非实时端是如何关联起来的? XDDP通讯的底层设备为xnpipe,是linux任务与xenomai任务通讯的核心,在linux看来是一个字符设备,xnpipe在xenomai内核初始化过程初始化,并完成linux端xnipipe字符设备注册. bind的主要

前言 前面我们给大家介绍了基于LabVIEW+YOLOv3/YOLOv4的物体识别(对象检测),今天接着上次的内容再来看看YOLOv5.本次主要是和大家分享使用LabVIEW快速实现yolov5的物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载.若配置运行过程中遇到困难,欢迎大家评论区留言,博主将尽力解决. 一.关于YOLOv5 YOLOv5是在 COCO 数据集上预训练的一系列对象检测架构和模型.表现要优于谷歌开源的目

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/wsg1100.如有错误,欢迎指正. @ 目录 1. 前言 2. linux终端输出 3. 常见的NRT IO输出方案 3.1 一种实现方式 3.3 改进 3. Xenomai3 printf()接口 3.1 应用运行前环境初始化 1. GCC特定语法 2. libcobalt printf初始化流程 3.2 libcobalt printf内存管理 1. print_buffer 2. entr

转自:https://www.zhihu.com/question/21359049 作者:陈二发链接:https://www.zhihu.com/question/21359049/answer/69671935来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 这几天组好了NAS,把方案分享出来给各位下片狂魔,好东西放在网盘里面会变成这个屌样:<img src="https://pic2.zhimg.com/34b9a4e1b14c7cb4a252720cbad34465_b

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,