文章题目：《【经年岁月】3月28日致亡妻，女儿很健康，我一天都未曾忘记你》 不知不觉我的爱妻小梓离开我已经快5年了，这5年来我的父母，岳父岳母其实都曾劝过我，说我还年轻，不如将她忘记，给女儿沫沫找个善良的妈妈。 但是我知道，这辈子我不可能再爱上别的女人了。 每年的3月28日是妻子小梓的忌日，也是女儿沫沫的生日，刚才沫沫睡觉前我问她，明天想要什么礼物， 沫沫说，想去看看妈妈。 沫沫睡下之后，我哭得像条狗一样，5年来，从来没有像刚才这么哭过。 突然想起我和她的往事，又想找个地方说说，于是新注册了一个ID，想着把以前的事情都翻出来说说。 这5年来在我最软弱的时候我要感谢很多人，谢谢我的妈妈，谢谢这几年帮我把沫沫教的那么懂事， 谢谢我的爸爸，谢谢这几年来对我无声的鼓励， 谢谢我的岳父岳母，我这女婿实在是太过没用了。...
项目介绍 又是一个闲得蛋疼的项目，上线一个新闻信息流网站，主要是用来整合新闻，整合新闻的规模后续看心情决定是否扩大 所有的新闻排序均不存在人为干扰或过于复杂的程序干扰 热搜词的排序由网站提供的搜索指数按降序排列；新闻的排列顺序由时间和爬取顺序决定，且在下一次抓取新闻前不会改变。新闻内容不存在人为筛选的情况，只有新闻提供方是我自行选择的 主要对以下站点的信息进行抓取： 大陆：百度风云榜，微博热搜，新浪新闻，今日头条，中国国家应急广播 欧美：BBC中文网，FT中文网，DW中文网（德国之声），VOA中文网（美国之音） 港澳台：公视新闻网 NEWS FEED 由于服务器方面原因以及个人技术有限，无法做到对新闻的实时追踪 同时关于一些更新的项目也会写在下面，但愿自己能坚持更新下去 我并不同意你的观点，但我誓死捍卫你说话的权利—伏尔泰 更新日志 2018.12...
本笔记依托于谷歌机器学习速成课程 会与前面机器学习笔记存在重复部分 部分文字与图片节选自Google机器学习速成课程讲义和Tensorflow官方API及对应社区或其他文档 文章会持续更新 课程地址： 机器学习术语 监督式学习是机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 标签 在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 在简单线性回归中，特征是输入变量，即 x 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征，写成如下形式： 样本 样本是指数据的特定实例：x。（我们采用粗体 x 表示它是一个矢量。）我们将样本分为以下两类：有标签样本和无标签样本 有标签样本同时包含特征以及标签 Python labeled examples:...
这又是一个新坑系列，主要的笔记主要是关于大名鼎鼎的OpenCV的Python接口的学习，主要的文档支持就是OpenCV-Python手册，顺序也基本会按照这个文档来 安装OpenCV以及开启其Python支持 这里主要是针对Linux发行版的安装方法，我本人也是使用的Ubuntu Gnome 16.04LTS 依赖环境 GCC 4.4.x or later CMake 2.6 or higher Git GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) # 控制opencv GUI pkg-config Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy) ffmpeg or libav...
自上次使用感知哈希进行图像检测以后，我又开始造轮子了。这次是从0开始的使用Python的图像边缘检测 本次针对图像的边缘检测一口气使用了5个算子，包括Prewitt算子，Sobel算子，laplace算子，拓展laplace算子，canny算子。一个一个慢慢说 首先 既然我们要做图像边缘检测，那就要首先弄清楚什么是图像的边缘，边缘有什么特征，这样才能对特征加以识别 现在一幅常规的图像都是彩色的，但是色彩的存在会增加我们判断的难度，所以我们既要消除色彩对我们的影响。所以我们要对图像进行灰度化处理 得到灰度图像以后那么边缘两侧的图像灰度值肯定相差很大，但是图像的像素之间都会有多多少少的灰度差异，因此我们需要做的不仅是找到灰度差异大的部分，而是需要找到灰度差异最大的部分，这样这个地方是边缘的可能性就越强。 那么接下来的问题就转化成如何知道那里的灰度变化值最大。...
原文链接： GIL 是什么？ GIL 的全程是 Global Interpreter Lock ，即全局解释器锁。它是一个全局的互斥锁，保证了在同一个 Python 解释器进程中，同一时刻只有一个线程在运行。Python 的线程实现中根据不同的操作系统采用了相应的系统原生线程来实现，GIL 使得 Python 的对象和 API 在面对竞争条件时不会出现不可预料的错误。 上面说的都是口水话，没什么用。如果你看不懂的话，建议先去了解一下操作系统这门课程，然后再去看看什么是多线程和多进程的编程以及它们的模型，再来读这篇文章。 为什么有 GIL ？ TL; DR: Python 是一个程序设计语言，它本身没有 GIL 这个东西，Python 官方的解释器 CPython 有 GIL ； CPython 在解释器的实现上是非线程安全的，在权衡了解释器的实现复杂度与解释器的性能之后，他们决定引入...
最近操作系统的实验课老师要求我们来实现进程调度算法，加之最近又在学习Python。于是就用Python实现进程调度的几个经典算法：先来先服务、短进程优先、时间片轮转。 算法解析 先简单的介绍一下三种进程调度算法 FCFS先来先服务 讲道理这个算法是最简单的调度算法，就是判断谁先来，先来的就先服务。没啥道理可讲 SJF短进程优先 这个只是FCFS的改进版，防止长进程过长时间占用CPU，因此将CPU设置为优先服务短进程 时间片轮转法 为了应对上述两种方法在，进程并发上的缺陷，将CPU的服务量化为时间片，将CPU的计算资源分配改为按时间片分配。每个进程拥有一定的时间片，从而让每个进程都可以得到相应。当然对于时间片轮转算法可以有很多改进，例如给每个进程加上优先级，优先服务优先级高的程序 算法实现 依据上面说的算法原理，采用OOP的思想（虽然超级不严谨）来进行实现 PCB...
最近突发奇想，想利用Python做一个轮子工程，就是使用Python来做两个图片相似度的比较，不引用市面上成熟的API，是完完全全的轮子工程（后期估计会有一大堆优化，如果我不懒的话） 主要应用的算法就是感知哈希算法。感知哈希算法的核心就是将图像抽象成一个字符串指纹，然后比较两个字符串指纹之间的汉明距离（Hamming Distance）。但是两张图片的大小都不尽相同，直接拿来比较的可比性也比较低，因此首先需要对图像进行一些预处理 图像预处理 首先要做的第一步就是消除图像中颜色的差异，对于颜色的处理无外乎就是二值化，灰度化那么几种。而这里选择二值化显然保留的数据太少了。所以我们选择灰度化，来去除掉图像的颜色。 何为灰度化？简单的来讲图像分为RGB三原色，每一原色都用256位来表示（0...
又是一年踩坑时啊，最近写Python为了保证在Python2和Python3中同时运行踩了不少关于两者的坑，本来是没打算总结的，可是越踩越多，越踩越多，脑子实在记不住了，就提笔写了这一篇博客 print 这是一个很普遍的坑，也是一个很容易遇到的坑 在Python27中，print可以这么写 Python print "hello world" 1 print "hello world" 也可以这么写 Python print("hello world") 1 print("hello world")...
以下是上述协议的简单介绍： BSD开源协议 BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议。基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用，修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。 但”为所欲为”的前提当你发布使用了BSD协议的代码，或则以BSD协议代码为基础做二次开发自己的产品时，需要满足三个条件： 如果再发布的产品中包含源代码，则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议。 如果再发布的只是二进制类库/软件，则需要在类库/软件的文档和版权声明中包含原来代码中的BSD协议。 不可以用开源代码的作者/机构名字和原来产品的名字做市场推广。 BSD...