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1 字符串驻留 如果上面例子返回True，但是下面例子为什么是False: 这与Cpython 编译优化相关，行为称为字符串驻留，但驻留的字符串中只包含字母，数字或下划线。 2 相同值的不可变对象 这是因为具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值 由于存在哈希冲突，不同值的对象也可能具有相同的哈希值。 3 对象销毁顺序 创建一个类SE: 创建两个SE实例，使用is判断： 创建两个SE实例，使用id判断： 调用id函数, Python 创建一个 SE 类的实例，并使用id函数获得内存地址后，销毁内存丢弃这个对象。 当连续两次进行此操作, Python会将相同的内存地址分配给第二个对象，所以两个对象的id值是相同的。 但是is行为却与之不同，通过打印顺序就可以看到。 4 充分认识for　　 为什么不是执行一次就退出？ 按照for在Python中的工作方式, i = 10 并不会影响循环。range(5)生成的下一个元素就被解包，并赋值给目标列表的变量i. 5 认识执行时机 g为生成器，list(g)后返回[1,3,5]，因为每个元素肯定至少都出现一次。所以这个结果这不足为奇。但是，请看下例： 请问,list(g)等于多少？这不是和上面那个例子结果一样吗，结果也是[1,3,5]，但是： 这有些不可思议 原因在于：生成器表达式中, in 子句在声明时执行,

文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：程序IT圈 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1. 前言 最近在用python写一个小工具，这个工具主要就是用来管理各种资源的信息，比如阿里云的ECS等信息，因为我工作的电脑使用的是LINUX，所以就想着用 Python写一个命令行的管理工具，基本的功能就是同步阿里云的资源的信息到数据库，然后可以使用命令行查询。 因为信息是展现在命令行中的，众所周知，命令行展现复杂的文本看起来着实累人，于是就想着能像表格那样展示，那看起来就舒服多了。 prettytable库就是这么一个工具，prettytable可以打印出美观的表格，并且对中文支持相当好（如果有试图自己实现打印表格，你就应该知道处理中文是多么的麻烦） 说明：本文使用Markdown语法编写，为了展示方便，以及复制方便，所以本文中没有使用截图，因为格式控制的问题，文章中的运行结果会出现一些分割线的偏移，在终端中呈现并此问题，请各位手动去操作验证。 2. 安装 prettytable并非python的内置库，通过 pip install prettytable即可安装。 3. 一个小示例 我们先来看一个示例： 以上示例运行结果如下：

在本文中，我将简要介绍在计算机编程语言中使用分号（许多计算机科学入门学生的祸根）的历史。我们将看到分号有两种用途： 作为语句分隔符和作为语句终止符 ，并且我们将了解在过去60多年的编程语言历史中分号的使用发生了怎样的变化。 为什么编程语言使用分号 分号在编程语言中用于两件事：语句分隔符和语句终止符。当一种语言使用分号作为语句分隔符时，这允许您在同一行上编写多个语句，并使用分号来标记语句的分隔，以便编译器或解释器可以找出一个语句在哪里结束而另一条语句在哪里开始。 在以分号为分隔符的语言中，分号被视为可选的，当一行代码仅包含一条语句时，通常不会编写分号。 作为语句结束符的分号是不可选的，用于明确地标记语句的结束，使用分号作为终止符的编程语言将在分号不在其预期位置时标记错误。许多编程专家声称，以分号结尾的语句可以使程序更快，因为编译器可以更有效地执行，尽管我在本文末尾会对此主张提出异议。 早期的高级语言和分号的使用 当Fortran在20世纪50年代中期被作为一种高级编程语言引入时，编程语言的史前时代就结束了，Fortran既不使用分号作为语句分隔符，也不使用分号作为语句终止符，Fortran中的语句每行只能写一个，而新行是语句终止符。 在现代编程语言中首次使用分号是ALGOL 58，然而，这个版本并没有得到很好的实现，它很快就变成了ALGOL 60

1、介绍enctype enctype 属性规定发送到服务器之前应该如何对表单数据进行编码。 enctype作用是告知服务器请求正文的MIME类型（请求消息头content-type的作用一样） 1、1 enctype的取值有三种 值 描述 application/x-www-form-urlencoded 在发送前编码所有字符（默认） multipart/form-data 不对字符编码。每一个表单项分割为一个部件 text/plain 空格转换为 “+” 加号，但不对特殊字符编码。 1. 当enctype=’application/x-www-form-urlencoded’ 2.当enctype=’multipart/form-data’ 通过观察发现这个的请求体就发生了变化。这种请求体被称之为多部件请求体。 什么是多部件请求体：就是把每一个表单项分割为一个部件。 以请求头的content-type的boundary后面的一串随机字符串作为分割标识 普通表单项： //name的意思是文本框里面name的属性值，而admin是我们输入的文本值 Content-Disposition: form-data; name="username" admin 文件表单项 //filename的意思是：我们上传的文件名称，content-Type的意思是：MIME类型

目前疫情形式严峻，冠状病毒长期潜伏在人类社会中，对人类生活影响巨大，特别是在疫情防控方面，许多地方出入都需要进行测温登记，或者出示通行证，这种防控方式，往往需要耗费大量的人力，且效率不高。 目前效率最高的防控方式，便是使用（艾力奋）人脸识别测温闸机。我司在原先的人脸识别闸机上，增加了“戴口罩”人脸识别功能和测温功能，能够迅速辨别通行人员是否佩戴口罩，且能自定义设置是否进行语音提示，如未佩戴口罩，系统会自动发出警示：请佩戴口罩。 使用（艾力奋）人脸识别测温闸机可以对通行人员进行快速的体温检测，即使带着口罩也能进行识别。 （艾力奋）人体测温闸机可以实现所有功能的一体化，能最大程度的减少工作量，智能检测，减少人与人之间的接触，可应用于展览会议等活动，提高展会的进场效率，安全保障等，也可广泛应用于展览会议、商场、酒店、学校、图书馆、工地、社区、楼宇等等。能在短短几秒钟完成人脸识别、体温检测，对通行人员进行数量的统计，收集待复核、高温、体温正常人数的通行频次，使用人脸识别测温闸机这一防控措施，能够在大大降低工作量的同时，提高了防控效率。 闸机人脸识别设备与系统中的人脸数据库匹配完成后，闸门即可开启。在严格核验参会权限的同时实现高效通过。 参会嘉宾可以在闸机处通过人脸识别或RFID感应这两种方式实现签到入场。闸机实现不同方式的进场，能在精准完成入场权限控制的同时，极大程度提高了入场的效率

你站在桥上看风景， 
看风景的人在楼上看你。 
明月装饰了你的窗子，
 你装饰了别人的梦。 ——如《断章》这样的故事，同样也存在于阿里云的聆听平台，用户与阿里云的产品之间不断的互相促进，共同成长。 聆听平台是阿里云客户提交产品建议的平台，在聆听中有很多忠实的用户，他们认真发现阿里云产品或文档中每一处可以优化的点，细心地为阿里云提出产品改进建议。客户为阿里云提建议的同时，反过来也促进了自己业务的成长。 吴*冰，就职于深圳的一家金融科技公司，是一位内心充满热情的研发者，透过眼神你就能感觉到他的认真与执着。2015年他当时所在的公司逐步使用阿里云ECS服务器做线上压力测试，那时候的他初次感受到云服务无法比拟的便捷性，从此他便开启了与阿里云的不解之缘…… 经过多年的努力和奋斗，现在的他已经是公司的技术骨干。为了应对国内业务的飞速发展，给金融行业客户提供稳定的技术环境，他们公司采用混合云的部署方法，深度使用了云计算、大数据、人工智能、区块链、网络安全等近70%的阿里云产品，并在阿里云产品基础上进行快速迭代更新，持续为自己的客户提供稳定的技术支撑。因工作关系，吴*冰深度参与到多个与阿里云业务相关的项目中，从公司与阿里云的混合云架构体系、到符合公司业务场景的数据搭建，从大量数据迁移上阿里云、到混合云存储系统规划建设，到处都能看到他的身影，他也成为了公司中“特别懂阿里云技术”的同事之一。

作者|刘小土 编辑|李春晖 风靡一时的直播带货什么东西最好卖？硬糖君没查确切数据，但从自己、身边小伙伴、网友的反馈看，绝对是吃的！吃的！吃的！ 不止是电商直播间，刷刷抖音、逛逛B站、翻翻小红书、甚至是看豆瓣，硬糖君随时随地被“必备零食”“网红食品”请君入瓮。等回过神来，家里已经堆满了整箱的拉面说、元气森林、王饱饱、阿宽面皮、钟薛高…… 可一顿试吃后，味道只能说参差不齐。有激情回购的，也有拉黑绝交的。但对于各路网红食品，硬糖君仍敞开怀抱，来者不拒。这些“营销咖”的伎俩，咋就这么该死的吸引人？ 去年，国产美妆品牌完美日记强势崛起，成为估值70亿的国货独角兽。如此生猛的成长速度，掀起了业内外复盘深扒的热潮。很快，橘朵、花西子、HFP等相继走红，国产美妆的声量甚至盖过了海外大牌。 如今看来，完美日记式的网红美妆戏码，正在食品领域重新上演。元气森林、钟薛高、小仙炖等大批国货“新”品牌涌现，借势社交网络，短短数月便风靡全网，在各大销售排行榜有了姓名。 这些网红品牌究竟有何共性？它们如何在已经拥挤的消费赛道上找到自己的独特定位？其营销套路是否放之四海皆准？ 而所有消费品类，是不是都能用“新锐国货”的玩法再做一遍？ 要做网红，先讲故事 打造网红品牌，重要的倒不是工艺升级，而是跳脱传统营销思路的局限，迎合消费心理包装产品概念。简单说，你要会跟顾客讲故事，最好还能激起他们的表演欲。 拉面说、元气森林

1. 噪声集 The QUT-NOISE dataset ，来自昆士兰科技大学（QUT）的噪声数据集，其中包括了Café，Car，Home，Reverb，Street，五种场景，每种场景下又分了两个小场景，一共十个场景，约12小时数据，其中reverbe_pool 感觉不常见，训练时可以考虑删除。 Environmental Background Noise dataset ，来自UTDallas的噪声数据集，包括三个场景，Babble，Car，Machinery，数据约30秒一条，一共253条。 MUSAN corpus 来自David Snyder and Guoguo Chen and Daniel Povey，里面有三个文件夹，分别是music，speech 和 noise。noise分类下有两个文件夹，数据长短不一，包含了各种生活场景，扩展噪声集的丰富性，930条。 Nonspeech dataset 来自Ohio State University，数据长短不一，包括各种生活场景，扩展噪声集的丰富性，一共100条。 2. 语音集 点赞 收藏 分享 文章举报 Li Kang 发布了28 篇原创文章 · 获赞 42 · 访问量 6万+ 私信 关注 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4266968/blog/3216377

3 月，跳不动了？>>> 2018 年 10 月的一个晚上，Gristedes 连锁店的亿万富翁所有者 John Catsimatidis 在曼哈顿的一家高档意大利餐厅就餐，他的女儿 Andrea 走了进来，她正与一位他不认识的男子约会。 两人在领座就坐之后，Catsimatidis 请服务员帮助给两人拍个照。他随后将照片上传到手机里的面部识别应用 Clearview AI。 该应用背后的创业公司从社交网站 Facebook、Twitter 和 LinkedIn 上抓取了数以十亿计的照片。在数秒钟内，Catsimatidis 就找到与女儿约会的神秘男子的照片集和其它信息：他女儿约会对象是一名旧金山的风投人。他随后将该男子的简历发送给了女儿，表示他只是想确保这个人不是骗子。 Clearview 在今年 1 月才引起公众的注意，原因是它开发的面部识别系统被数以百计的执法机构使用。 Facebook 和 Google 等巨头随后发出律师函禁止该公司再抓取照片。Clearview 强调它的面部识别系统只是作为调查工具使用。然而调查显示，在成为警方工具前，Clearview 已经是有钱人的秘密玩具 。 新浪微博 QQ空间 腾讯微博 QQ好友 微信 豆瓣网 有道云笔记 百度贴吧 Linkedin 访问： 阿里云2020年上云采购季开场 活动开出“降本增效1亿补贴” 来源： oschina 链接