首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++...

查看原文：http://www.wyblog.cn/2017/02/18/python%e4%b8%ad%e7%9a%84gil%e9%97%ae%e9%a2%98/定义 GIL全称是Global Interpreter Lock，首先看看官方定义： In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is ...

什么是GIL锁? GIL是Global Interpreter Lock的缩写,GIL...GIL并不是python语言的特性,Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，...

描述Python GIL的概念， 以及它对python多线程的影响？编写⼀个多 线程抓取⽹⻚的程序，并阐明多线程抓取程序是否可⽐单线程性能有提 升，并解释原因。 Guido的声明：http://www.artima.com/forums/flat.jsp? forum=...

众所周知，相比c++/c，python代码的简洁易懂是建立在一定的速度损耗之上。如果既要代码pythonic又要代码高效，或者比较直接地与系统打交道，那么，ctypes非常值得一探。

Python简介Python是当前非常热门、应用范围非常广、使用人员非常多的编程语言。每年都有很多的初学者开始接触并爱上Python语言。作为一门开源的编程语言，其学习教程、技术书籍有很多，各有优缺点。Python是一门强大...

Python，读作['paɪθɑn]，翻译成汉语是蟒蛇的意思，并且Python的logo也是两条缠绕在一起的蟒蛇的样子，然而Python语言和蟒蛇实际上并没有一毛钱关系。 Python的口号是：“人生苦短，我用Python！”。这条口号已经...

整理 | Tina、小智、万佳几个小时前，Python 之父 Guido van Rossum 宣布了他已经加入微软的消息。去年 10 月，Van Rossum 在 Dropbox 公司...

相信大家跟我一样，都关注了很多公众号，但是经常会看的号，并不多吧？优质的原创公众号太少了，有些号是随波逐流，整天发些同质转载或营销广告的内容，博人眼球，质量堪忧；还有些号...

我是Python的新员工干货狗。 没错！ 就是狂拽帅气吊炸天、 人见人爱、花见花开、 专门推荐各种技术干货的那种。 大家可以叫我狗哥！ 据说看完我推荐的东西， 技术能力都会增长好几倍。 什么？你说我吹牛？ 这年头，...

不吹不擂，你想要的Python面试都在这里了【315+道题】 写在前面 近日恰逢学生毕业季，课程后期大家“期待+苦逼”的时刻莫过于每天早上内容回顾和面试题问答部分【临近毕业每天课前用40-...

最近在考虑学习一门后端语言，在ruby和python直接犹豫，然后自己做了一些对比，希望能帮到有同样问题的你。 一、异同对比选择 1、Python和ruby的相同点： 都强调语法简单，都具有更一般的表达...

Python简介 Python是当前非常热门、应用范围非常广、使用人员非常多的编程语言。每年都有很多的初学者开始接触并爱上Python语言。作为一门开源的编程语言，其学习教程、技术书籍有很多，各有优缺点。 Python是一门...

Robert Love, Google Software Engineer and Manager on Web Search. Upvoted by Kah Seng Tay, I was the Head TA for a class taught in Java at MIT. I used… Robert has 10+ answers in Google Engineering. ...

近百篇的 Python 教程，不敢说史上最全，最详细，最好的。 当前内容版权归码字科技所有并授权显示，盗版必究。阅读原文

今天趁热打铁，聊聊我最喜欢的编程语言——Python。 为什么要说Python 先说说编程语言，这里有一些梗，程序员之间因为使用不同的编程语言一直都存在着很多鄙视链，比如写汇编的鄙视写 C 的，写 C 的鄙视写 C++的，...

从学习python开始，一直是自己摸索，但是时间不等人啊，所以自己为了节省时间，决定报个班系统学习，下面整理的文章都是自己学习后，认为重要的需要弄懂的知识点，做出链接，一方面是为了自己找的话方便，一方面送给...

目录 前言 介绍 多线程基本操作 ...本文以及本系列文章只适用于小白入门，欢迎各路大神指点。 欢迎转载 首发于ZKeeer's Blog——简单爬虫的通用步骤——多线程/多进程爬虫示例 介绍 单线程爬虫...

码农周刊的类别分的比较大，不易于后期查阅，所以我把每期的内容按语言或技术进行了分类整理。...编程之外栏目里的文章和技术无直接关系，移到了talks.md文件里。 readme.md现在过大，在项目首页...

人工智能的小白资源群，这里有最齐全的干货资源，可以和你一样的入门小白一同交流学习亦可以得到专业技术大神的指导。欢迎入群813416857（AI人工智能学习交流），785685380（机器学习技术交流群），796764800（人工...

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据，然后汇总吗？ 修改 ...我将spark搭建在两台机器上，其中一台既是master又是slave，另一台是slave，两台机器上均装有独立的mongodb数据库。...

1.Kaggle Ensembling Guide 摘要：Creating ensembles from submission files Voting ensembles. Averaging Ra... 2.[导读]Machine Learning Theory 摘要：机器学习相关理论，Machine Learning Theory - Part 1: ...

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了，详细的看目录就行了，基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

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科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

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学完本班级课程，OSI模型和TCP/IP协议栈 掌握TCP/IP协议栈中的Ethernet、ARP、IP、ICMP、UDP、DHCP、TCP、Telnet

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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