python3

代码思路：利用快慢指针遍历链表，若存在环形链表，两指针必相遇，否则快指针会先遍历完成 class Solution : def hasCycle ( self , head : ListNode ) - > bool : show = fast = head while fast and fast . next : show = show . next fast = fast . next . next if show == fast : return True return False 来源： CSDN 作者： jkn7 链接： https://blog.csdn.net/m0_37656366/article/details/104745759

我们知道， Python 类是支持（多）继承的，一个类的方法和属性可能定义在当前类，也可能定义在基类。针对这种情况，当调用类方法或类属性时，就需要对当前类以及它的基类进行搜索，以确定方法或属性的位置，而搜索的顺序就称为方法解析顺序。 方法解析顺序（Method Resolution Order），简称 MRO。对于只支持单继承的编程语言来说，MRO 很简单，就是从当前类开始，逐个搜索它的父类；而对于 Python，它支持多继承，MRO 相对会复杂一些。 实际上，Python 发展至今，经历了以下 3 种 MRO 算法，分别是： 从左往右，采用深度优先搜索（DFS）的算法，称为旧式类的 MRO； 自 Python 2.2 版本开始，新式类在采用深度优先搜索算法的基础上，对其做了优化； 自 Python 2.3 版本，对新式类采用了 C3 算法。由于 Python 3.x 仅支持新式类，所以该版本只使用 C3 算法。 有关旧式类和新式类的讲解，可阅读《 Python super()使用注意事项 》一文。 有读者可能会好奇，为什么 MRO 弃用了前两种算法，而选择最终的 C3 算法呢？原因很简单，前 2 种算法都存在一定的问题。 旧式类MRO算法 在使用旧式类的 MRO 算法时，以下面代码为例（程序一）: class A : def method (self ): print (

下载链接以及说明： 1.caffe代码按照官方教程下载windows分支下面的就可以了（https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows）。 2.cmake( https://cmake.org/download/ ) 3.miniconda3 python3.6 x64( https://conda.io/miniconda.html ) （注意：官方只能下载python 3.6版本的，在安装完python3.6版本的miniconda之后，注意在安装的时候将目录添加到环境变量中，然后命令行中执行： conda create -n py35 python = 3.5 anaconda，执行之后，会下载并安装python3.5下面的库，成功之后； 命令行中执行 activate py35，即可激活python3.5,但是当退出之后仍然是默认的3.6,这个时候命令行执行： conda info --envs，可以看到有2个python环境：一个是root,一个是py35，并且可以看到py35这个包的安装路径。 然后在windows的环境变量中，把py35这个环境的路径和这个路径下的scripts路径添加到path路径中， 并在系统变量的path路径中删除掉原来的miniconda3/bin和miniconda3/scripts路径

购买服务器 # 购买阿里云服务器 # 短期或是测试使用，创建 按量收费 服务器，可以随时删除，删除后不再计费，但要保证账户余额100元以上 连接服务器 1）账号 >: ssh root@39.99.192.127 2）密码 >: ******** 服务器命令 管理员权限 1）以下所有的服务器命令均可以在管理员权限下执行 >: sudo 命令 配置终端 1）编辑配置文件 >: vim ~/.bash_profile 2）将原来内容全部删除掉 >: ggdG 3）进入编辑状态：填入下方两行 >: i export PATH=$PATH:$HOME/bin PS1='Path:\w\n>:' 4）退出编辑状态 >: esc 5）保存修改并退出 >: :wq 6）生效配置 >: source ~/.bash_profile 重要 更新系统软件包 >: yum update -y 安装软件管理包和可能使用的依赖 >: yum -y groupinstall "Development tools" >: yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel psmisc libffi-devel 检测是否成功：会将git作为依赖安装号 >: git 安装Mysql

文件系统：Debian9.9 安装pyaudio apt - get install python3 - pyaudio root@ubuntu : / yangfeiwu / python # pip3 list cryptography ( 1.7 .1 ) idna ( 2.2 ) keyring ( 10.1 ) keyrings . alt ( 1.3 ) pip ( 9.0 .1 ) pyasn1 ( 0.1 .9 ) PyAudio ( 0.2 .11 ) pycrypto ( 2.6 .1 ) pygobject ( 3.22 .0 ) pyxdg ( 0.25 ) SecretStorage ( 2.3 .1 ) setuptools ( 45.3 .0 ) six ( 1.10 .0 ) wheel ( 0.29 .0 ) 可以看到PyAudio (0.2.11)已经安装成功了。 使用Python录音 import pyaudio import wave import os import sys CHUNK = 512 FORMAT = pyaudio . paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 44100 RECORD_SECONDS = 5 WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav" p = pyaudio .

LightGBM介绍： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于 GBDT。 ​ LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）是一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点： 更快的训练速度 更低的内存消耗 更好的准确率 分布式支持，可以快速处理海量数据 如下图，在 Higgs 数据集上 LightGBM 比 XGBoost 快将近 10 倍，内存占用率大约为 XGBoost 的1/6，并且准确率也有提升 在MAC上实际pip安装过程中会出现下面错误 错误信息 import lightgbm File "/opt/venv3/lib/python3.7/site-packages/lightgbm/__init__.py", line 8, in <module> from .basic import Booster, Dataset File "/opt/venv3/lib

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代码很稀烂，开坑后一个月的时间，断断续续总算是写完了，主体功能完成，顺便PYQT5写了个GUI，并用cx_freeze打包，可以在windows下用。 项目托管在github: https://github.com/abcfy2/getComic git@osc镜像仓库： http://git.oschina.net/abcfy2/getComic 预览效果 放几张预览图，支持不连续的章节选择下载。 windows下的效果： deepin下效果： 算法描述 腾讯的漫画从PC版访问时看到的是flash，但是移动版的页面却是图片，用ipad的UA请求ac.qq.com可以发现跳转为m.ac.qq.com，从这里入手就可以下载jpg的图片了。 页面的图片是用js生成的，用文本编辑器手工换行就可以很明确的看到js获取图片URL的算法，用python实现即可。 对于 http://ac.qq.com/bleach , http://ac.qq.com/cf等这样的地址，用ipad的UA请求后可以直接跳转为m.ac.qq.com的地址，这个地址会带有id参数，就可以获取到图片了。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1395553/blog/294668

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、简单的循环串行 一个一个循环，耗时是最长的，是所有的时间综合 import requests url_list = [ 'http://www.baidu.com', 'http://www.pythonsite.com', 'http://www.cnblogs.com/' ] for url in url_list: result = requests.get(url) print(result.text) 二、通过线程池 整体耗时是所有连接里耗时最久的那个，相对于循环来说快了不少 import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def fetch_request(url): result = requests.get(url) print(result.text) url_list = [ 'http://www.baidu.com', 'http://www.bing.com', 'http://www.cnblogs.com/' ] pool = ThreadPoolExecutor(10) for url in url_list: #去线程池中获取一个线程，线程去执行fetch_request方法

python部署到服务器中，需要先搭建环境，本着学习的态度，先尝试着搭建 python的环境。 接下来要做准备工作。 选择了阿里云共享型服务器，稳定性不错，性价比高，更多参阅 阿里云帮助文档 linux下的CentOS 7， 自带python2.7.5， 使用 python --version 命令查看，因系统需要python2.7.5，因此我们并不卸载，另外安装python3 代码：使用python3开发，djang2框架 做好以上这些前提准备，下面开始安装python3.7 1、安装依赖 1）首先安装gcc编译器，gcc有些系统版本已经默认安装，通过 gcc --version 查看，没安装的先安装gcc，yum -y install gcc 2）安装其它依赖包 yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel 2、下载安装包 1）下载 也可以去官网下载，选择自己需要的版本 https://www.python.org wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3