原创 only size-1 arrays can be converted to Python scalars

原文地址 在使用multiprocessing.Array()在多進程間共享多維數據時 import multiprocessing as mp aa = mp.Array('i', np.array([[1,1], [2,2]

原创 數據結構筆記:二分查找

原文地址 分類目錄——數據結構筆記 只能作用於有序的順序表上 又折半查找 對比序列的中間值,小於該值從左序列中二分查找,大於該值從右序列中二分查找,直到查找到目標值或子序列只有一個元素截止 實現 遞歸實現 de

原创 強化學習:DQN的理解

分類目錄——強化學習 還是根據Q(s, a)值來進行動作判斷的一種機制 傳統的Q-Learning強化學習會生成一個狀態動作的組合表,通過一輪輪的迭代使這個表格收斂。 **問題:**現實中的活動往往狀態空間很大,比如下圍棋,理論

原创 tkinter製作菜單欄

原文地址 分類目錄——tkinter 先看效果 其中黃色部分是一個Label,菜單中的命令選項沒點擊一下,就能調用寫好的函數在這個Label中輸出,功能爲統計命令被點擊的次數 應用實例 Menu對象=tk.Menu(

原创 tkinter中的Entry和Text應用實例

原文地址 分類目錄——tkinter 先看一下Entry和Text的效果 其中上面爲輸入框,下面爲Text展示框 tk.Entry() e = tk.Entry(window, show='*' , bg='#aaaaa

原创 Python調用Graphviz畫流程圖

原文地址 分類目錄——萬能的Python系列 近來發現了一個神奇的畫流程圖的工具——Graphviz Graphviz官網 什麼是Graphviz? Graphviz是開源的圖形可視化軟件。圖形可視化是一種將結構信息表示爲抽象圖

原创 tkinter連續範圍選擇控件Scale應用實例

原文地址 分類目錄——tkinter 先看效果 其中黃色部分爲一個Label,用來顯示當前遊標所在位置的值;下放爲刻度尺(Scale),拖動遊標可以選擇不同的值 Scale使用示例 s = tk.Scale(window

原创 Pytorch控制打印矩陣的格式

原文地址 分類目錄——Pytorch 諸如長序列單行顯示,全部顯示(不縮略顯示),精度(保留小數點後幾位),是否科學計數法顯示等等。 直接用程序來說明 生成測試數據 import torch torch.random.man

原创 tkinter中的單選框Radiobutton應用實例

原文地址 分類目錄——tkinter 先看效果 Radiobutton使用 var1 = tk.StringVar() var1.set('B') # 設置哪一個被默認選中,如果設置值不在可選項中,則全不被選中 r1

原创 Pytorch中的view()函數

原文地址 Pytorch系列目錄 view()函數有些像numpy中的reshape函數,是用來的tensor(張量)形式的數據進行圍堵重構的,直接用程序來說明用法 生成測試數據 import torch torch.man

原创 tkinter多選框Checkbutton應用實例

原文地址 分類目錄——tkinter 先看效果 其中上面是一個Label,用來根據選擇情況作出相應的展示;下面是一組複選框(Checkbutton) Checkbutton使用實例 var1 = tk.IntVar()

原创 Pytorch可視化——Netron

原文地址 Pytorch系列目錄 Netron Netron官方/下載網址 Netron GitHub Windows下安裝Netron這個軟件很簡單,只需要進入上面的下載地址,點擊“Download for Windows”

原创 Python匿名函數(lambda表達式)

原文地址 我的簡單理解就是通過一行代碼定義一個函數 lambda表達式語法如下 函數名 = lambda 參數 : 參數表達式 在使用的時候 函數名(變量) eg. 通過常規方式定義函數 if x<y:

原创 爬蟲:Python下載html保存成pdf——以下載知乎下某個專欄下所有文章爲例

原文地址 分類目錄——萬能的Python系列 分類目錄——爬蟲系列 首先,需要下載安裝支持工具 wkhtmltopdf wkhtmltopdf官網 下載地址 安裝完成後將其下bin目錄的絕對路徑追加到環境變量中 之前 i

原创 爬蟲: 多進程分佈式數據爬取

原文地址 分類目錄——爬蟲 多進程的使用可以參見 分類目錄——多進程 ,這裏就直接操作不在進行過多的說明 這裏以 把我的CSDN上的20條博客 訪問一遍爲例,來比照單純串行和多進程並行的執行效率 首先,獲取我所有博客的URL