原文地址： http://www.cnblogs.com/Security-Darren/p/4168233.html ...http://blog.csdn.net/gaoxingnengjisuan/article/details/12913275eventlet是python库函数，一个是处理和网络相关的

eventlet语境下的“绿色线程”普通线程之间的区别： 　1. 绿色线程几乎没有开销，不用像保留普通线程一样保留“绿色线程”，每一个网络连接对应至少一个“绿色线程”； 　2. 绿色线程需要人为的设置使其互相让渡...

eventlet是一个可以改变你代码运行方式的python并发网络库，同时不改变你编写代码的方式. 它使用高度可扩展的非阻塞I/O,epoll或者kqueue,libevent. 协程保证开发者使用类似线程的方式来...很容易开始使用eventlet,也容

eventlet语境下的“绿色线程”普通线程之间的区别： 　1. 绿色线程几乎没有开销，不用像保留普通线程一样保留“绿色线程”，每一个网络连接对应至少一个“绿色线程”； 　2. 绿色线程需要人为的设置使其互相让渡...

eventlet是python库函数，一个是处理和...eventlet为了实现“绿色线程”，竟然对python的和网络相关的几个标准库函数进行了改写，并且可以以补丁（patch）的方式导入到程序中，因为python的库函数只支持普通的线程...

openstack的Eventlet库在openstack服务中上镜率很高，尤其是在 服务的多线程 和 WSGI服务器并发处理请求的情况下，深入理解 eventlet库很有必要。这也是进入nova世界的关键，涉及一个很重要的概念："协程"。 ...

2、Python文件处理库 3、Python图像处理库 4、Python游戏和多媒体类库 5、大数据与科学计算 6、其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 7、PyDy， Python动态建模函数库。 8、人工智能与机器学习 9、...

Python 异步任务队列 Celery 使用 tags: python 慕课网 categories: python Celery RabbitMQ flower 进程管理supervisor 文章目录Python 异步任务队列 Celery 使用第一节 Celery简介1. Celery介绍2. Celery使用...

目录 目录 前言 简介 Celery 的应用场景 架构组成 Celery 应用基础 ...分布式任务队列 Celery，Python 开发者必备技能，结合之前的 RabbitMQ 系列，深入梳理一下 Celery 的知识点。...快速入门分

人生苦短，Python 编程；语法数据，类与继承；包与模块，规范命名； 描述装饰，迭代生成；Lambda GC， 并发线程；调试优化，类库无穷。。。

打包为可执行文件以便分发。 构建工具 将源码编译成软件。 交互式解析器 交互式 Python 解析器。 文件 文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。 日期和时间 操作日期和时间的类库。 文本...

Python库全家福，基本都齐了 Python库全家福，基本都齐了 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 包管理 管理包和依赖的工具 ...打包为可执行文件以便分发。...文件 ...文件管理和 MIME（多用途的网际邮...

环境管理管理 Python 版本和环境的工具p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。...

Python 学习资源大全中文版我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、...

环境管理管理 Python 版本和环境的工具p：非常简单的交互式 python 版本管理工具。官网 pyenv：简单的 Python 版本管理工具。官网 Vex：可以在虚拟环境中执行命令。官网 virtualenv：创建独立 Python 环境的工具...

前言假设有一批小文件，每个文件都可以通过 mysql load 的方式导入数据库，请问如何操作可以取得较小的时间和资源消耗？关于这个需求，我们自然会想到各种并发实现方式，比如多进程和多线...

原文作者：studytime ... 目录 celery 简介 Celery 是一个强大的 分布式任务队列 的 异步...我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。 Celery的核心模块和架构 Celery的架构由三部分组成，消...

协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又...

简介 Celery是一个简单的/灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 专注于实时处理的异步任务队列 同时也支持任务调度 架构图 组件介绍 Producer : 任务生产者....Broker : 消息代理, 队列本身....

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？ Python常用的标准库以及第三方库有哪些？ ...今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库，我相信你看完之后也会觉得离不开它们。......

知乎用户，A European Swallow.苇叶、Aran He、jerry 等人赞同补充三个有助于自动化日常工作的：sh：sh 1.08 — sh v1.08 documentation可以用 Python 函数的语法去调用 shell 命令，sh 之于 subprocess 类似 ...

第二十四章 Python celery框架解决高并发问题 本节所讲内容： 24.1 celery的介绍 24.2 rabbitmq的安装 24.3 Celery结构分析和rabbitmq结合 24.4 实战：celery+Django实现异步发送邮件 24.1 Celery介绍 ...

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板...

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用，由于其仅作为工具使用，并且加之时间缩短，所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法，转化为效率。

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学， 本课程会教你如何从0基础开始，安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库，编写复杂项目配置文件makefile，使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习，可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序，掌握如何安装配置ubuntu系统，掌握gcc编译动态、静态库，掌握makefile的编写，能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

大唐杯资料+题库（移动通信）

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【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）。

HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。