资料: http://www.cnblogs.com/pzxbc/archive/2012/03/18/2404715.html http://bbs.chinaunix.net/thread-4192876-1-1.html pickle.dump(obj, file, [,protocol]) def fun2(file_name, mylist): file = open(file_name, 'wb') pickle.dump(mylist, file, 0) file.close()

首先我们知道队列是先进先出的机制,所以在处理并发是个不错的选择.然后就写两个队列的简单应用. Queue 命名空间 命名空间:System.Collections,不在这里做过多的理论解释,这个东西非常的好理解. 可以看下官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.collections.queue?view=netframework-4.7.2 示例代码 我这里就是为了方便记忆做了一个基本的例子,首先创建了QueueTest类

jquery提供的serialize方法能够实现. $("#searchForm").serialize();但是,观察输出的信息,发现serialize()方法做的是将表单中的数据以htpp请求格式拼接成字符串.serialize确实是能够解决一般的提交数据.但是有时我们需要的是一个object对象,而不是字符串(比如jqgrid reload时设置查询条件参数,就需要object对象).方法如下: (function(window, $) { $.fn.serializeJson

/// <summary> /// 提供对配置信息的访问 /// </summary> public static class AppSettings { /// <summary> /// 配置信息 /// </summary> private static volatile NameValueCollection _appSettingsCollection; /// <summary> /// 配置信息属性 /// </summary

原文地址:http://hi.baidu.com/yqzdm/item/f95fd9d24679d916d90e44c9 一.xml的写法: 这里的xml只是在有限范围内的了解,限于写一些简单的用于flash使用的xml文本.太深奥的东西我也不懂. 例1:课本.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><课本><书名>语文</书名><书名>数学</书名>

原文关于读取pm25.in气象数据的pyhton方法,以及浅析python json的应用 以pm25.in网站数据为例. 1.方法介绍 首先感谢pm25.in提供了优质的空气污染数据,为他们的辛勤劳动点个赞.是python3.3,windows系统,读取数据的时候用到了python的json处理的4个方法,很经典常用.所谓4个方法是: a)       json.loads() 输入string,返回json. b)       json.dumps() 输入json类型的数据,返回包含jso

matlab中读取txt数据文件(txt文本文档) 根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为 17.901 -1.1111 33.045 17.891 -1.1286 33.045 17.884 -1.1345 33.045 可以在command window中输入load test.txt ,然后就会产生一个test的数据文件,内容跟test.txt中的数据一样:

根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为“17.901 -1.1111 33.045                                          17.891 -1.1286 33.045                                          17.884 -1.1345 33.045” 可以在command win

There are several ways: Write-Host: Write directly to the console, not included in function/cmdlet output. Allows foreground and background colour to be set. Write-Debug: Write directly to the console, if $DebugPreference set to Continue or Stop. Wri

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

1.DHT11和DHT21传感器 这两种传感器都是奥松公司的产品,具体的传感器说明书在其官网上有(www.aosong.com). DHT11 数字温湿度传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器.它应用专用的数 字模块采集技术和温湿度传感技术,确保产品具有枀高的可靠性与卓越的长期稳定性.传感器包括一 个电容式感湿元件和一个 NTC 测温元件,并与一个高性能 8 位单片机相连接. DHT11(AM2301)湿敏电容数字温湿度模块是一款含有己校准数字信号输出的温湿度复合传感器.它应用专用

先上传统文件加载方式代码,传统方式在处理多层嵌套时代码比较混乱 const fs = require('fs') //引入文件系统 function readFile (cb) { fs.readFile('./package.json',(err,data) => { if(err) return console.log(err) cb(null,data) }) } //回调函数 readFile((err, data) => { if(!err) { data = JSON.parse(

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移

竞赛中,遇到大数据时,往往读文件成了程序运行速度的瓶颈,需要更快的读取方式.相信几乎所有的C++学习者都在cin机器缓慢的速度上栽过跟头,于是从此以后发誓不用cin读数据.还有人说Pascal的read语句的速度是C/C++中scanf比不上的,C++选手只能干着急.难道C++真的低Pascal一等吗?答案是不言而喻的.一个进阶的方法是把数据一下子读进来,然后再转化字符串,这种方法传说中很不错,但具体如何从没试过,因此今天就索性把能想到的所有的读数据的方式都测试了一边,结果是惊人的. 竞赛中读数

public void iTextSharpCreatPDF() { string pdfpath = System.Web.HttpContext.Current.Server.MapPath("~/log/DPD/"); string imagepath = System.Web.HttpContext.Current.Server.MapPath("~/log/DPD/"); Document doc = , ), , , , ); //new Rectang

学过java的都知道java中有非常多的读取文件流的操作.这个要回到javase的io操作了.io流说实话,初学者学的肯定会非常混乱,那么多流,什么输入流,输出流,什么文件流,什么字节流,等等.我在这里只能简单的给大家普及一下java的文件操作了.最后再介绍哪种方式读取文件的方法好用. 首先是File对象,File对象只是一个文件对象,比如你要操作哪个文件,就new File("传入文件的路径和名字"),要不然程序怎么能知道你要读的是哪个文件呢,或者要把哪段内容写入到哪个文件呢?,Fi

参考:https://github.com/Razor-AHRS/razor-9dof-ahrs/wiki/Tutorial#sensor-calibration 链接中使用的硬件是SparkFun“9DOF Razor IMU”,本文使用的是GY-951,同样适用. 硬件连接方式: GY-951模块 + Mini FT232RL(USB转串口模块) 设置软件: 从https://github.com/Razor-AHRS/razor-9dof-ahrs/tree/master 中下载并解压Ra

1．csv文件的导入 UE4是可以直接导入csv文件的,其过程和其他文件资源(图片Texture,静态网格物体StaticMesh等)相似,但在导入过程中有一些需要注意的点. 如下图所示 这是一份编辑好的csv文件,里面的字段名称和数据类型都是需要统一的点,同时在所有数据行前需要有目录ID,这是区别于第一个字段的,如果忽略ID的编辑,在导入时会出现提示:无法识别name字段数据,这是因为UE4软件将name的数据识别成目录ID,导致name字段的实际数据为空. 其余字段的数据只需要注意类型统一即

在竞赛中,遇到大数据时,往往读文件成了程序运行速度的瓶颈,需要更快的读取方式.相信几乎所有的C++学习者都在cin机器缓慢的速度上栽过跟头,于是从此以后发誓不用cin读数据.还有人说Pascal的read语句的速度是C/C++中scanf比不上的,C++选手只能干着急.难道C++真的低Pascal一等吗?答案是不言而喻的.一个进阶的方法是把数据一下子读进来,然后再转化字符串,这种方法传说中很不错,但具体如何从没试过,因此今天就索性把能想到的所有的读数据的方式都测试了一边,结果是惊人的. 竞赛中读

原文地址:https://www.byvoid.com/blog/fast-readfile/ 在竞赛中,遇到大数据时,往往读文件成了程序运行速度的瓶颈,需要更快的读取方式.相信几乎所有的C++学习者都在cin机器缓慢的速度上栽过跟头,于是从此以后发誓不用cin读数据.还有人说Pascal的read语句的速度是C/C++中scanf比不上的,C++选手只能干着急.难道C++真的低Pascal一等吗?答案是不言而喻的.一个进阶的方法是把数据一下子读进来,然后再转化字符串,这种方法传说中很不错,但具

https://www.byvoid.com/blog/fast-readfile/ 在竞赛中,遇到大数据时,往往读文件成了程序运行速度的瓶颈,需要更快的读取方式.相信几乎所有的C++学习者都在cin机器缓慢的速度上栽过跟 头,于是从此以后发誓不用cin读数据.还有人说Pascal的read语句的速度是C/C++中scanf比不上的,C++选手只能干着急.难道C++ 真的低Pascal一等吗?答案是不言而喻的.一个进阶的方法是把数据一下子读进来,然后再转化字符串,这种方法传说中很不错,但具体如何