摘要：在vscode中我们一般都是同一时间只运行一个代码，但是这种设置并不适合server/client模式，甚至有很多分布式和并行的项目需要同一时间运行多个client，针对这种情况我们可以通过设置vscode中的launch.json文件来实现。 我们可以在launch.json文件中设置多个conf
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摘要：关于当前工作目录是什么以及其与模块搜索路径的区别可以参见下文： Python语言中当前工作目录（Current Working Directory, cwd）与模块搜索第一路径都是指什么??? 给出vscode中python项目的默认launch.json文件内容： { // 使用 IntelliS
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摘要：鬼＆泣 / CartPole_PolicyNetwork_Reinforce
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摘要：我们平时使用matplotlib绘图时一般默认的刻度只在画布的右侧和下侧出现，但是在网上看到其他人的绘图往往都是上下左右四个边框线均有刻度，这是如何实现的呢，今天就给出一种设置画布上下左右四条边框刻度的方法。 一般默认的matplotlib绘图的刻度见下面链接： python绘图库matplotli
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摘要：内容承接上文： Python语言中当前工作目录（Current Working Directory, cwd）与模块搜索第一路径都是指什么??? 上文中已经解释了当前工作目录cwd与模块搜索路径的区别，本文讲一下模块搜索路径的修改方法。 1. 修改sys.path中的路径 因为sys.path存的是
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摘要：相关： 查看并添加python中库的搜索路径 [python]自问自答：python -m参数？ （ python3.7 版本 ） 本文主要解释Python语言中的两个基本概念： 当前工作目录（Current Working Directory, cwd） 模块第一搜索路径 先说明下，本文是在Ubu
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摘要：以前一直在使用pycharm，不管怎么说毕竟国内外的Python编程者大部分都更支持pycharm，并且认为pycharm是Python语言编程中最好用的编辑器，但是随着国内编程人员一茬一茬的兴起很多人可能都没有接触过pycharm，就像我现在所在的实验室一样和比我小十多岁的年轻人讲起编程界当年最有
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摘要：在vscode中launch.json文件具有十分重要的作用，在vscode中可以通过修改launch.json文件修改调试和运行代码时的设置。 本文假设已对vscode有初步了解，已可以创建launch.json文件并找到其位置，本文示范的项目为Python语言，其他语言的项目也大致相同。 在 .
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摘要：以前在设置vscode中的Python解释器时都是采用图形化选择的方式来进行的，但是不知怎么的最近这个vscode在手动选择解释器时会出现时而好用时而不好用的情况，因此这里又给出了一种通过设置workspace下launch.json的方式。 说明一下本文假设vscode已经成功安装，系统中已经有了
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摘要：如题，在vscode中默认设置在调试时不能进入非本项目的代码（类、函数、模块），这个设置基本是OK的，因为确实没有必要进入到非本项目的代码中，但是如果有特殊需要想改变设置使其能够进入到本项目外的代码时则需要设置配置文件launch.json。 当断点打在外部模块时执行单步进入时提示： Frame s
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摘要：最近换了一块大些的显示屏，发现vscode的窗口字体有些小了，不是很方便，于是研究了一下如何设置vscode的窗口字体大小。 需要注意的是这里的设置是对窗口字体的而不是编辑器的字体。 1 . 通过主菜单进入设置画面 文件》首选项》设置 在窗口设置中设置 Zoom Level： 在这里设置正数则为放大
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摘要：首先说明一下，这两个钢笔我都是长期使用了，凌美用了两三年了，英雄的那个用了也快半年了。 两款钢笔细节： 英雄：https://item.jd.com/1002650.html 凌美钢笔：https://npcitem.jd.hk/100017371478.html#crumb-wrap 可以很清楚的
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摘要：吃姜上瘾！！！ 好多人估计都不知道这个事情，但是事实上确实有人吃姜上瘾，而我家父母则是如此，以至于每道菜里面都放姜，而我也只好默默的把那些姜片挑出，对于吃姜这件事我是真的提不起兴致。 刚刚吃完晚饭，又是各种筛姜片的过程，吃着吃着就想起这么个神奇的事情，吃姜如此频繁以至于成瘾的状态，这样的事情难道是孤
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摘要：相关： 为Python编写一个简单的C语言扩展模块 在Pybind11 出现之前为Python编写扩展模块的方法有多种，但是并没有哪种方法被认为一定比其他的好，因此也就变得在为Python编写扩展模块时就是白菜萝卜各有所爱了，用哪种方式编写扩展的都有，不过自从Pybind11出现后变成为了混合编程的
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摘要：前文相关： python绘图库matplotlib：画线的标志marker的设置——类型/size/空心/边线颜色及大小/显示marker超出边界部分 由于工作需要经常用matplotlib来绘图，但是发现自己画的图刻度朝向总是朝外而别人的图都是朝向内，于是研究了一下matplotlib的刻度朝向问
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摘要：数字剑雨是读大学时候常用的屏保，这些年基本也再没有用过，不经意间想到了这个曾经的屏保，发现Ubuntu原版的桌面系统是没有屏保的，又不想换桌面系统，想想还是单独安装一下这个数字剑雨吧。 在Ubuntu下可以通过一条命令安装终端版的数字剑雨，具体如下： sudo apt install cmatrix
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摘要：在国内我们只会在新闻中得知外网的反华势力猖獗，他们的目的甚至都是公开的，目的就是推翻现有的中国政府，分裂中国的国家土地，支持外国军事侵略中国，这些事情我们可能只是偶尔听说但是没有亲眼见过但是在外网逛的时间久了它就会主动的向你推荐这些信息，我这一看这方面的信息真是多的很，这真是不看不知道一看吓一跳，这
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摘要：陆吾AI智能机械狗现在是蛮有名的了，在YouTube上比较火的一个东西了，和波士顿机器狗不同，波士顿机器狗价格昂贵主要原因是其定位于工业领域的机械狗因此采用的是工业级的硬件，但是如果我们采用的家用环境下的硬件来做各机械狗那么价格可能就会下降几十上百倍，这样的机械狗是没有什么实际意义和价值的，但是十分
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摘要：说一个个人认同的观点，那就是中国高校的毕业典礼上学位授予时就应该穿本国特色的服装而不是穿基督教的道袍。大家应该知道我们现在高校的学位服都是以前欧洲基督教的道袍，那个确实是西方的传统但是为什么我们不能更换这个服装呢，我们可以不可以穿着本国本民族的服装呢，我还是支持穿本国本土的传统服装的，外国有耶稣上帝
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摘要：过多的事情不说了，这些个外国反华势力的网站真是无时无刻的不在视频中加私货，你想评论吧他还能判断你的个人价值观来预估你的评价倾向然后禁止你评价，十分的气人。要是立场不够坚定的人真的是很容易被带偏，像这种YouTube，Facebook不允许访问还是有道理的。
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摘要：声明：本文的内容为自己学习历史后的一些个人理解，其中内容的真实性并未考证。 总所周知，Mongolia地区有内外之分现在，但是以前均为我国领土，后来由于种种历史原因导致外Mongolia分离了出去，这里要讲的就是对Mongolia地区的民间信仰的一些理解，这里尤指成吉思汗的神化现象。在很多的影视剧中
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摘要：Ubuntu下Chrome的下载： 地址： https://www.google.cn/intl/zh-CN/chrome/ 下载后的文件： 安装： 命令： sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb 启动 google-chrome ：
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摘要：网址： https://haokan.baidu.com/v?pd=wisenatural&vid=16024148879625055169 韩国软件工程师为纪念IE浏览器退役，特意立碑，十分的搞笑，不过也是暗暗戳中了大家的内心。IE浏览器作为微软捆绑销售的产物虽然通过苟且的手段占据了市场的第一位但
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摘要：2023年1月17日更新 最近愈发的感受到这个查重的重要性了，不然咋翻车的都不知道。为了更加权威的来查重，就找出了iThenticate/CrossCheck的中文官方代理网站，虽然很多国产的查重网站说是都在后台使用这个做查重的，不过对于比较重要的文章或者定稿的时候，如果实在不放心就用这个官方代理的
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摘要：代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python 内容接前文： python语言绘图：绘制贝叶斯方法中最大后验密度（Highest Posterior Density, HPD）区间图的近似计算 前文主要讨论
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摘要：代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python 贝叶斯方法中最大后验密度（Highest Posterior Density, HPD）区间，是指包含一定比例概率密度的最小区间。 百科的解释：https:/
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摘要：代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python 本图可能稍微复杂一些，故给出一些说明。 由贝叶斯定理可知，先验分布乘以似然分布便得到后延分布。由于beta分布为二项分布的共轭先验，也就是说以beta分布为先
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摘要：代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats impo
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摘要：代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats impo
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摘要：代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats impo
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摘要：2022年11月22日 更新 gym官方地址： https://www.gymlibrary.dev/ 原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/t2u0kSS-gxYwOFKTOx9X0g 注明： 本文为gym官方网站介绍文章的中文翻译版，如需要查看原版文件（英文原版）请转
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