随笔分类 - 编程语言
摘要：conda list 查看安装了哪些包。 conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 创建虚拟环境 conda create -n xxx python=3.6 conda install -n
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摘要：这个F4实现有问题，根据论文[1]，其高斯部分是要上绝对值的，但是他没有上，导致这个F4理论上的最优解不是-450。 代码截图： [1] Suganthan, Ponnuthurai & Hansen, Nikolaus & Liang, Jing & Deb, Kalyan & Chen, Yin
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摘要：官方（https://pypi.org/project/cec2005real/0.1/#description）推荐： pip install cec2005real==0.1 我这么做失败了。于是我选择把项目下载下来安装 git clone https://github.com/dmolina/
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摘要：选择1：直接安装visual studio，并且选择Python development workload 和the Native development tools option. 选择2：单独下载http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126 然后安装
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摘要：使用os模块。 检查路径下的文件夹列表 import os dirlist = os.listdir('./') 创建文件夹： os.mkdir() #单级目录 os.makedirs() #创建多级目录
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摘要：之前一直是在服务器上采用原生git和客户端同步，这样做的话只能满足基本需要，如果要和其他人同步或者进行版本查看等都不是很方便。 glogs是一个极易搭建的自助 Git 服务，轻量级，易移植，很方便我这种希望快速搭建，且经常换服务的人。 这里选用docker安装，方便快捷。 首先下载docker镜像（
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摘要：首先安装一个“code runner”的扩展。 然后在python代码中右击，选择run code即可。 注意这个扩展是自动调用系统cmd中设置的python环境，而不是vs code python插件中记录的python环境。 如果已经用python拓展配置，那还是直接右键选择“Run curre
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摘要：在安装了vs code的python拓展后。 1. 可以直接点击左下角的python环境显示，然后选择合适的Python环境。 2. 打开命令面板（Ctrl+Shift+P）输入Python: Select Interpreter然后选择一个解释器。
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摘要：首先安装好anancoda和vs code。 然后在vs code中选择： “File->Perference->Setting” 1. 在右侧的搜索框中搜索：python.pythonPath 以及Conda Path 然后在出现的框中加入anancoda的python路径和conda pytho
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摘要：numpy.maximum(X, Y, out=None) numpy.minimum(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大/小者。
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摘要：不会改变内部数据的情况下，收缩维度大小为1的维度，使用squeeze函数。 numpy.squeeze(a,axis = None) a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints,
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摘要：也可以使用numpy import numpy as np # Save dictionary = {'hello':'world'} np.save('file.npy', dictionary) # Load read_dictionary = np.load('file.npy').item(
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摘要：快速实现 1. 同一个函数不同的输入数据 from multiprocessing import Pool import os, time, random def task1(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) star
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摘要：可通过zip两个可以iterable的对象并列输出。常用的做法是将两个list的元素对位组成元组输出： a=[1,2,3] b=[4,5,6] c=list(zip(a,b)) # c的内容是 [(1,4), (2,5),(3,6)] 同理和一逆转这个过程：d=list(zip(*c)) # d的内
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摘要：np.expand_dims(a,0).repeat(1000,axis=0) 上面对a矩阵的第0维扩增，扩增方式是将a延着第0维复制1000遍
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摘要：正态分布 import random as np np.random.normal(均值, 标准差, 产生随机数数目) 柯西分布 标准柯西分布如下生成 numpy.random.standard_cauchy(size) 随机排列 t = [1,2,3] random.shuffle(t) 随机选取
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摘要：首先需要import csv模块 import csv 读取csv文件 with open('xxx.csv', 'r') as csv_file: reader = csv.reader(csv_file) next(csv_file, None) # 略过文件头 for user in read
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摘要：源代码中的各种标识符和保留字只能是7位ASCII编码，但是代码中的字符串可以ongoing不同的编码格式解析。 在代码文件的开头将入特殊编码注释，可以保证源代码中使用字符串的是特定的编码：
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摘要：（参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52654565 http://zetcode.com/gui/pyqt5/） 编程环境如下： 系统环境：win10 IDE： pycharm 2019.2.2 python：anancoda 3.7 首先新建一个pure的pytho
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摘要：（参考：https://www.cnblogs.com/haippy/p/3252041.html） std::condition_variable 是条件变量。当 std::condition_variable 对象的某个 wait 函数被调用的时候，它使用 std::unique_lock(通过
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