首先 python的队列有很多种 Python标准库中包含了四种队列,分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque 可见deque是标准库collections中的 这其中最好用的是deque 以下是deque的基本操作: 它的操作很像list 同时 相比于list实现的队列,deque实现拥有更低的时间和空间复杂度.list实现在出队(pop)和插入(insert)时的空间复杂度大约为O(n

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

Python 消息队列snakemq总结 最近学习消息总线zeromq,在网上搜了python实现的消息总线模块,意外发现有个消息队列snakemq,于是拿来研究一下,感觉还是很不错的,入手简单使用也简单(比ice强多了),就是资料太少了,只能自己抠. 一.关于snakemq的官方介绍 1纯python实现,跨平台 2自动重连接 3可靠发送--可配置的消息方式与消息超时方式 4持久化/临时 两种队列 5支持异步 -- poll() 6symmetrical -- 单个TCP连接可用于双工通讯 7

---恢复内容开始--- python RabbitMQ队列使用 关于python的queue介绍 关于python的队列,内置的有两种,一种是线程queue,另一种是进程queue,但是这两种queue都是只能在同一个进程下的线程间或者父进程与子进程之间进行队列通讯,并不能进行程序与程序之间的信息交换,这时候我们就需要一个中间件,来实现程序之间的通讯. RabbitMQ MQ并不是python内置的模块,而是一个需要你额外安装(ubunto可直接apt-get其余请自行百度.)的程序,安装完毕

1:在Python接口自动化中,对于soap协议的xml的请求我们可以使用Suds Client来实现,其soap协议传参的类型基本上是有2种: 第一种是传参,不需要再创建啥, 第二种就是ns0类型的,如果直接以dict类型传进去的话是,里面的程序是无法将对应的参数一一对应上的,所以我们这边需要创建一个工厂,然后把这些工厂当做参数传入进去.下面就进行一步步解释一下这个步骤 Service ( BssUserManageServiceService ) tns="http://service.bo

简介 post请求我在python接口自动化(八)--发送post请求的接口(详解)已经讲过一部分了,主要是发送一些较长的数据,还有就是数据比较安全等.我们要知道post请求四种传送正文方式首先需要先了解一下常见的四种编码方式: HTTP 协议规定 POST 提交的数据必须放在消息主体(entity-body)中,但协议并没有规定数据必须使用什么编码方式. 浏览器行为:Form表单提交 1.form表单常用属性 action:url 地址,服务器接收表单数据的地址 method:提交服务器的ht

前言 有些登录的接口会有验证码,例如:短信验证码,图形验证码等,这种登录的验证码参数可以从后台获取(或者最直接的可查数据库) 获取不到也没关系,可以通过添加Cookie的方式绕过验证码 前面在“python接口自动化-session_自动发文” 中其实已经用到,这里再陈述一遍 一.Cookie介绍 1. cookie 特点 1·保存在客户端,一般由浏览器负责存储在本地. 2·通常是加密存储的,不过由于存储在本地,很难保证数据不被非法访问,并不怎么安全,所以cookies中不宜保存敏感信息,如密码

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/

1 背景说明 最近希望利用开源库来解析C++头文件,并做一些自动翻译.自动注释之类的工作.经过两天的调研,发现clang最有希望满足需求.clang提供了三套接口来共外部使用,liblang最适合作为独立工具开发使用.不过提供的原生接口是C++的,成本略高,本文记录下libclang的Python接口使用方法. 相关文档及下载链接如下: clang(llvm) 接口官方文档:http://clang.llvm.org/docs/Tooling.html clang(llvm) 下载页面(源码/二

Python接口 在Python中所谓的接口,有两种,一种是通过url访问的api接口 一种是一个对象的接口 构造接口 class Ijiekou: """ 定义一个约束接口 """ def f1(self,nid): raise Exception('所有继承此接口类的类必须实现(存在)f1方法') class oduixiang1(Ijiekou): """ 继承接口实现了f1方法 ""&qu

今天我们来了解一下python的队列(Queue) queue is especiall useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. 队列就是一个有顺序的容器,可以靠顺序把他分成这几类. FIFO队列和LIFO队列 FIFO,即first in first out ,数据是先进先出,而LIFO队列是last in first out ,数据后进

参考链接: http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6139044.html http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143?locationNum=6&fps=1 http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102 搭建一个完整的运行环境,

在Windows上用了一个学期的caffe了.深感各种不便,于是乎这几天在ubuntu上配置了caffe和它的python接口,现在记录配置过程,亲测可用: 环境:ubuntu16.04 , caffe , ipython notebook 参考博客(Ipython notebook安装):http://blog.csdn.net/duxu24/article/details/52353555 参考博客(caffe安装):http://blog.csdn.net/u010417185/artic

前言 requests库的好,只有用过的人才知道,最近这个库的作者又出了一个好用的爬虫框架requests-html.之前解析html页面用过了lxml和bs4, requests-html集成了一些常用爬虫库的优点,依然是为人类服务:HTML Parsing for Humans. 目前只支持python3.6 环境准备 requests-html的GitHub地址https://github.com/kennethreitz/requests-html,使用pip就能直接安装了. pip i