关于CNN图像分类的问题

我想做一个人证比对系统：输入是身份证照片和一个人的拍摄图像，然后对比这两张图像是否是一个人。基本思路是用已有的网络结构（如Alexnet去掉分类层）提取特征，然后比对这两张图像的特征，得到相似值，根据阈值判断是否为同一个人。然后问题是：我的训练集里面应该是什么图片呢？是很多人的身份证照片吗？如果是身份证照片的话，label应该怎么写，每个人都是一个label吗？还是说和身份证里的人脸大小一样就行的其他数据集？

CNN算法 人脸识别程序代码

哪位大神有基于cnn深度卷积神经网络算法的人脸识别程序代码啊？？？用Python或是MATLAB都可以啊！！！

请问如何获取CNN的特征向量，也就是softmax前一层的输出，softmax的输入？

1. 因为我只需要CNN的这个特征向量，但是我找不到从哪里打断点获取，请问哪位大神知道如何在MATLAB中获取这个CNN的特征向量呢？多谢~

针对CNN分类识别的问题，用已训练好的网络去识别另一组数据，识别率为0，详细如下请大神解答，真心急急急

CNN模型为AlexNet，平台是MATLAB,由于实验室数据不可外泄，在此用ABC代替 识别原理是对ABC信号进行时频分析，生成时频图像，最为CNN的输入样本 ## 由于信号A较长，将其分为3段，用其中一段（称为A1）和信号B、C组合成一个3个种类的样本集来进行训练测试，识别率良好在97%左右，当保存上述训练好的CNN网络，对信号A2和A3信号进行测试时识别正确率为0，说明A1A2A3为三个种类，CNN无法将其识别成一类，这个可以理解，可能有3段信号的特征不同，但是奇怪的来了！！！！！！！，当把A1A2A3组合成一个3个种类的样本集进行网络训练的时候，识别率只达到35%，那么对于3个种类的样本来讲，这就表示cnn不能把A1A2A3分开，说明他们是一个种类，这样的话前后矛盾了， 针对此问题求大神解答，本人研二马上要毕业，导师临时要我添加此内容，遇到问题十万火急，本人可能才疏学浅，目前确实束手无策，如有能解决的朋友也可私聊，

R-CNN关于网络结构的问题

1.为什么输入SVM分类器用4096维的特征，不用pool5中的特征向量。毕竟难道不是卷积层得出图像的特征，后面全连接是用来分类吗？ 2.bb regression中，输入是pool5的向量，也就是输入的size是6x6x256？ 3.pre-training和fine-tuning是用softmax+交叉熵训练吗？

卷积神经网络的嵌入式问题

本人现在有基于tensorflow和keras训练好的卷积神经网络模型H5文件，我想把它搞到嵌入式开发板中间去，然后外接摄像头实时获取图片然后输入到CNN模型进行识别输出，只是为了毕业，请问有什么好用的开发板推荐码？ 或者树莓派4和jeston nano哪个对于新手来说好搞啊？ 求指点

CNN模型报错None values not supported，怎么解决？

深度学习小白一枚，最近在kaggle网站上看一个皮肤病数据集的代码→ [皮肤病数据集-CNN模型](https://www.kaggle.com/sid321axn/step-wise-approach-cnn-model-77-0344-accuracy "") 可是按照原网站的代码复制上去后（前面访问文件夹的代码有改动，不过不影响后面代码），用vscode运行时出现了问题 ``` history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, epochs = epochs, verbose = 1, callbacks=[learning_rate_reduction], validation_data = (x_validate,y_validate)) ``` 报错如下：    报错：ValueError: None values not supported. 求助，这种问题该怎么解决，源代码可以戳上方蓝字进入kaggle网站上看。

VB中链接数据库插入数据问题？

这是窗体里的代码：executesql "insert into 收入(日期,方式,金额,项目,序号) values(" & Format(DTPicker1.Value, "yyyy-mm-dd") & "," & Combo2.Text & "," & Text2.Text & "," & Combo1.Text & "," & Text3.Text & "," & List1.Text & "," & b & ") ", str_text 这是模块中引用的代码：Public Function executesql(ByVal sql As String, msgstring As String) Dim cnn As ADODB.Connection Dim rst As ADODB.Recordset Dim stokens() As String On Error GoTo executesql_onerror Set cnn = New ADODB.Connection cnn.Open connectstring stokens = Split(sql) If InStr("insert,delete,update", UCase$(stokens(0))) Then cnn.Execute sql msgstring = stokens(0) & "查询成功" Else Set rst = New ADODB.Recordset rst.Open Trim$(sql), cnn, adOpenKeyset, adLockOptimistic Set executesql = rst msgstring = "查询到" & rst.RecordCount & "条记录" executesql_exit: Set cnn = Nothing Set rst = Nothing Exit Function executesql_onerror: msgstring = "查询错误" & Err.Description Resume executesql_exit End If End Function 执行之后数据显示成功但是数据库查不到输入的数据

CNN图形识别、识别率差，该如何训练模型？

请问大家，训练的图类似第一张图（经裁剪过的，想让模型尽快提取有效信息），而实际待识别的图如第二张图（未经裁剪的），识别率很差，请问如何解决？我应该用怎样的图像去训练模型呐？谢谢！!

腾讯四国军棋JGS文件如何转换成神经网络需要的数据输入形式。

方法一是想利用CNN获得一个board state，可是不知道怎么办JGS文件格式转化。 方法二是或许利用巧妙的数据输入格式以适应我的神经网络架构？？ 还是希望有大佬指点一下方法一应该如何操作，感激不尽！！

keras 运行cnn时报内存错误

如题，我早先自学的是tf，昨天入了一下keras的坑，没用服务器，用我这个丐版的联想本装了一个基于theano的keras，一开始跑了一个全连接的神经网络，没啥问题。然后又做了一个很小的cnn，（代码如下），能够用 model.summary()输出网络的结构，但是运行起来就会弹出信息框报错： 代码： ``` import keras import numpy as np from keras.models import load_model input1=keras.layers.Input(shape=(25,)) x=keras.layers.Reshape([5,5,1])(input1) x1=keras.layers.Conv2D(filters=2,kernel_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid',activation='elu')(x) x2=keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid')(x1) x3=keras.layers.Conv2D(filters=4,kernel_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid',activation='elu')(x2) x4=keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid')(x3) x5=keras.layers.Reshape([4*4*2,])(x1) xx=keras.layers.Dense(1,activation='elu')(x5) model=keras.models.Model(inputs=input1,outputs=xx) model.summary() model.compile(loss='mse', optimizer='sgd') def data(): data=np.random.randint(0,2,[1,25]) return(data) def num(data): data=np.reshape(data,[25]) sum_=0 for i in data: sum_=sum_+i if sum_>10: result=[[1]] else: result=[[0]] return(result) while True: for i in range(100): x=data() y=num(x) cost = model.train_on_batch([x], [y]) print(i) x=data() y=num(x) cost = model.evaluate(x, y) print('loss=',cost) x=data() y=num(x) print('x=',x) print('y=',y) Y_pred = model.predict(x) print(Y_pred) words=input('continue??\::') if words=='n': break ``` 可以输出模型的结构 但是再往下运行，就会弹出信息框报错：  请问各位高手有何高见 我的电脑是xp系统，32位，内存不到1G（老掉牙的耍着玩），装的是python 2.7.15，numpy（1.16.6），scipy（1.2.2）,theano（1.0.4）,keras（2.3.1） 勿喷，一般都是在服务器上写tf，这台电脑纯属娱乐。。 求教求教。。。

急！关于Tensorflow CNN识别手写数字的问题

数据集是在网上下载的mnist里的，图片好像都是黑白的，读取出来的图片没有 通道数 这个维度，但是tf.layers.conv2d函数的input要求必须是4维（数据量，宽度，高度，通道数），我实际读取的只有三个维度（数据量，宽度，高度），这个该怎么处理啊，麻烦大家帮帮忙

tensorflow CNN训练mnist数据集后识别自己写的数字效果不好

自己搭建的cnn，用mnist数据集训练的模型，准确率大概在97%，但是用手机拍了几张手写照片，灰度化之后用模型测试发现效果很差。。。0给认成了8，不知道为什么，有没有遇到类似问题的朋友 模型参考的tensorflow 1.0 学习：用CNN进行图像分类 - denny402 - 博客园 https://www.cnblogs.com/denny402/p/6931338.html

Pytorch下如何实现一个cnn和非图像数据混合输入的网络

 最近学习pytorch，网络结构定义和forward函数如何实现图中这种网络结构？见过的例子都没有可参考的

关于贝叶斯优化的CNN超参数调优？

关于贝叶斯优化的超参数调优，在下有几个问题； 1、一般的超参数调优，比如对bach size进行调优，他的目标函数是什么？是全局的loss吗？ 2、是否可以利用CNN输出的loss作为目标函数，对模型中的某个参数进行调优？ 3、怎么调用loss啊，cnn中的

cnn中卷积核和特征数量的问题。

最近在看CNN，想了解一下原理，问题如下： 用官网手写数字的MINIST的data，输入图片为32*32，使用5*5的过滤器（卷积核，有各种名字），计算出应该是28*28*32的输出。28*28我知道是要分别移动那么多个单位，但是最后32是怎么得出来，网上查了资料说的是特征个数也有说的是卷积核个数， 请问这个32是怎么计算得来？还是自己定义？另外在第一次卷积池化以后进行第二次卷积是输出的就是14*14*64，请问64又是怎么得出的？ 请有了解的说一下，谢谢

pytorch expected Tensor as element 0 in argument 0, but got tuple

做风格迁移学习时,在 target_feature=model(style_img).clone()发生错误，expected Tensor as element 0 in argument 0, but got tuple 然而style_img的格式是torch.cuda.FloatTensor import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.transforms as transforms import torchvision.models as models import copy use_cuda=torch.cuda.is_available() dtype=torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor style='images/timg.jpg' content='images/123.jpg' style_weight=1000 content_weight=1 imsize=128 loader=transforms.Compose([ transforms.Resize(imsize), transforms.ToTensor() ]) def image_loader(image_name): image=Image.open(image_name) image=Variable(loader(image)) image=image.unsqueeze(0) return image style_img=image_loader(style).type(dtype) content_img=image_loader(content).type(dtype) print(style_img) assert style_img.size()==content_img.size() def imshow(tensor,title=None): image=tensor.clone().cpu() image=image.view(3,imsize,imsize) image=unloader(image) plt.imshow(image) if title is not None: plt.title(title) plt.pause(0.001) unloader=transforms.ToPILImage() # plt.ion() # # plt.figure() # imshow(style_img.data,title='Style Image') # # plt.figure() # imshow(content_img.data,title='Content Image') # 加载网络 cnn=models.vgg19(pretrained=True).features if use_cuda: cnn=cnn.cuda() class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self,target,weight): super(ContentLoss,self).__init__() self.target=target.detach()*weight self.weight=weight self.criterion=nn.MSELoss() def forward(self, *input): self.loss=self.criterion(input*self.weight,self.target) self.output=input return self.output def backward(self,retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss class StyleLoss(nn.Module): def __init__(self,target,weight): super(StyleLoss,self).__init__() self.target=target.detach()*weight self.weight=weight #self.gram=GramMatrix() self.criterion=nn.MSELoss() def forward(self,input): self.output=input.clone() input=input.cuda() self_G=Gram(input) self_G.mul(self.weight) self.loss=self.criterion(self_G,self.target) return self.output def backward(self,retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss def Gram(input): a,b,c,d=input.size() features=input.view(a*b,c*d) G=torch.mm(features,features.t()) return G.div(a*b*c*d) content_layers=['conv_4'] style_layers=['conv_1','conv_2','conv_3','conv_4','conv_5'] content_losses=[] style_losses=[] model=nn.Sequential() if use_cuda: model=model.cuda() i=1 for layer in list(cnn): if isinstance(layer,nn.Conv2d): name='conv_'+str(i) model.add_module(name,layer) if name in content_layers: target=model(content_img).clone() content_loss=ContentLoss(target,content_weight) content_loss=content_loss.cuda() if use_cuda else content_loss model.add_module('content_loss'+str(i),content_loss) content_losses.append(content_loss) if name in style_layers: target_feature=model(style_img).clone() target_feature=target_feature.cuda() if use_cuda else target_feature target_feature_gram=Gram(target_feature) style_loss=StyleLoss(target_feature_gram,style_weight) style_loss=style_loss.cuda() if use_cuda else style_loss model.add_module("style_loss"+str(i),style_loss) style_losses.append(style_loss) if isinstance(layer,nn.ReLU): name='relu'+str(i) model.add_module(name,layer) i+=1 if isinstance(layer,nn.MaxPool2d): name="pool"+str(i) model.add_module(name,layer) input_img=Variable(torch.randn(content_img.data.size())) if use_cuda: input_img=input_img.cuda() content_img=content_img.cuda() style_img=style_img.cuda() plt.figure() imshow(input_img.data,title='Input Image')

CNN卷积神经网络中过滤器每个Kernel的层数永远等于上层特征图个数吗？

卷积神经网络的每个特征图理论上受到上层全部特征图的影响，因为filter中每个Kernel的层数（Kernel深度）和上层特征图数量是一致的，为什么图片中第二层卷积层的特征图只连接到了上层中的一部分？有得是全部6个，有得是4个，有的是3个？难道每个Kernel的层数可变？ 比如图中第二层卷积的特征图8，它只连接到了上层特征图图1234，没有连接到图56，那这个特征图8是由一个几层Kernel算出来的呢？ 图片来源：[CNN 3D可视化](http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ "") 

130 个相见恨晚的超实用网站，一次性分享出来

相见恨晚的超实用网站 持续更新中。。。

我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏

起因 又到深夜了，我按照以往在csdn和公众号写着数据结构！这占用了我大量的时间！我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满！ 而女朋友时常埋怨，认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用，常会问道：天天写这玩意，有啥作用。而我答道：能干事情多了，比如写个迷宫小游戏啥的！ 当我码完字准备睡觉时：写不好别睡觉！ 分析 如果用数据结构与算法造出东西来呢？ ...

对计算机专业来说学历真的重要吗？

我本科学校是渣渣二本，研究生学校是985，现在毕业五年，校招笔试、面试，社招面试参加了两年了，就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长，但绝对是精华，相信我，读完以后，你会知道学历不好的解决方案，记得帮我点赞哦。 先说结论，无论赞不赞同，它本质就是这样：对于技术类工作而言，学历五年以内非常重要，但有办法弥补。五年以后，不重要。 目录： 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...

字节跳动视频编解码面经

三四月份投了字节跳动的实习（图形图像岗位），然后hr打电话过来问了一下会不会opengl，c++，shador，当时只会一点c++，其他两个都不会，也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批，因为内推没有具体的岗位，hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗，我说实习投过这个岗位不合适，不会opengl和shador，然后hr就说秋招更看重基础。我当时想着能进去就不错了，管他哪个岗呢，就同意了面试...

win10系统安装教程（U盘PE+UEFI安装）

一、准备工作 u盘，电脑一台，win10原版镜像（msdn官网） 二、下载wepe工具箱 极力推荐微pe（微pe官方下载） 下载64位的win10 pe，使用工具箱制作启动U盘打开软件， 选择安装到U盘（按照操作无需更改） 三、重启进入pe系统 1、关机后，将U盘插入电脑 2、按下电源后，按住F12进入启动项选择（技嘉主板是F12） 选择需要启...

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过...

Python——画一棵漂亮的樱花树（不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔）

最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成） one 樱花树 动态生成樱花 效果图（这个是动态的）： 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, ...

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

将代码部署服务器，每日早上定时获取到天气数据，并发送到邮箱。 也可以说是一个小人工智障。 思路可以运用在不同地方，主要介绍的是思路。

致 Python 初学者

欢迎来到“Python进阶”专栏！来到这里的每一位同学，应该大致上学习了很多 Python 的基础知识，正在努力成长的过程中。在此期间，一定遇到了很多的困惑，对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言，从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作，直至今天。回顾自己的学习过程，也曾经遇到过无数的困难，也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏，正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你

Ol4网格生成以及优化

概述 先描述一下大致场景：以0.05为单元格大小生成网格，并在地图上绘制，绘制的时候需要区分海陆。本文以此需求为契机，简单描述一下该需求的实现以及如何来优化。 效果 实现 优化前 var source = new ol.source.Vector({ features: [] }); var vector = new ol.layer.Vector({ source...

11月19日科技资讯|华为明日发布鸿蒙整体战略；京东宣告全面向技术转型；Kotlin 1.3.60 发布

「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！ CSDN 的读者朋友们早上好哇，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。扫描上方二维码进入 CSDN App 可以收听御姐萌妹 Style 的人工版音频哟。 一分钟速览新闻点！ 6G 专家组成员：速率是 5G 的 10 至 100 倍，预计 2030 年商用 雷军：很多人多次劝我放弃WPS，能坚持下来并不是纯粹的商业决定 ...

C语言魔塔游戏

很早就很想写这个，今天终于写完了。 游戏截图： 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片，如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论，如果暂时没有回应，可以在博客下方留言，到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义，使用结构体，这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n...

iOS Bug 太多，苹果终于坐不住了！

开源的 Android 和闭源的 iOS，作为用户的你，更偏向哪一个呢？ 整理 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 毋庸置疑，当前移动设备操作系统市场中，Android 和 iOS 作为两大阵营，在相互竞争的同时不断演进。不过一直以来，开源的 Android 吸引了无数的手机厂商涌入其中，为其生态带来了百花齐放的盛景，但和神秘且闭源的 iOS 系统相比，不少网友...

Python语言高频重点汇总

Python语言高频重点汇总 GitHub面试宝典仓库 回到首页 目录： Python语言高频重点汇总 目录： 1. 函数-传参 2. 元类 3. @staticmethod和@classmethod两个装饰器 4. 类属性和实例属性 5. Python的自省 6. 列表、集合、字典推导式 7. Python中单下划线和双下划线 8. 格式化字符串中的%和format 9. 迭代器和生成器 10...

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观...

Python爬虫爬取淘宝，京东商品信息

小编是一个理科生，不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具（Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver）其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip installselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...

程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

这种新手都不会范的错，居然被一个工作好几年的小伙子写出来，差点被当场开除了。

Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。

前奏： 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者，工作4年26岁，统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况： 专业技能： 1、 熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、 熟悉常用项目管理工具：SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、 熟悉Nginx、tomca...

2020年，冯唐49岁：我给20、30岁IT职场年轻人的建议

点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID：jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比经验重要》，收到了不少读者的反馈，觉得挺受启发。其实，冯唐写了不少关于职场方面的文章，都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...

程序员该看的几部电影

1、骇客帝国(1999) 概念：在线/离线，递归，循环，矩阵等 剧情简介： 不久的将来，网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂，并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他，现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制，人们就像他们饲养的动物，没有自由和思想，而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是，救赎之路从来都不会一帆风顺，到底哪里才是真实的世界？如何...

蓝桥杯知识点汇总：基础知识和常用算法

文章目录基础语法部分：算法竞赛常用API：算法部分数据结构部分 此系列包含蓝桥杯绝大部分所考察的知识点，以及真题题解~ 基础语法部分： 备战蓝桥杯java（一）：一般输入输出 和 快速输入输（BufferedReader&BufferedWrite） 备战蓝桥杯java（二）：java编程规范和常用数据类型 备战蓝桥杯java（三）：常用功能符以及循环结构和分支结构 备战蓝桥杯java（四...

作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！

CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？ 如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起，来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东...

@程序员，如何花式构建线程？

作者 |曾建责编 | 郭芮出品 | CSDN（ID：CSDNnews）在项目和业务的开发中，我们难免要经常使用线程来进行业务处理，使用线程可以保证我们的业务在相互处理之间可以保证原子性...

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

一、背景 二、爬取数据 三、数据分析 1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化（抚养比） 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页，需要获取从1949-2018年数据，观察到有近20年参数：LAST20，由此推测获取近70年的参数可设置为：LAST70 2、2019年数据没有放上去，可以手动添加上去 3、将数据进行 行列转换 4、列名...

实现简单的轮播图（单张图片、多张图片）

前言 刚学js没多久，这篇博客就当做记录了，以后还会完善的，希望大佬们多多指点。ps:下面出现的都是直接闪动，没有滑动效果的轮播图。 单张图片的替换 · ...

强烈推荐10本程序员在家读的书

很遗憾，这个春节注定是刻骨铭心的，新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们，尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员，能不外出就不外出，就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我，窝了几天，有点颓丧，能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间，挑选了 10 本我最喜欢的书，你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力，还可以对未来充满希望，毕竟苦难终将会...

Linux自学篇——linux命令英文全称及解释

man: Manual 意思是手册，可以用这个命令查询其他命令的用法。 pwd：Print working directory 意思是密码。 su：Swith user 切换用户，切换到root用户 cd：Change directory 切换目录 ls：List files 列出目录下的文件 ps：Process Status 进程状态 mkdir：Make directory ...

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图

今天，群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习python，实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据，也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时，专门研究了一下，遂成此文。

疫情数据接口api

返回json示例 { "errcode":0,//0标识接口正常 "data":{ "date":"2020-01-30 07:47:23",//实时更新时间 "diagnosed":7736,//确诊人数 "suspect":12167,//疑是病例人数 "death":170,//死亡人数 "cur...

智力题（程序员面试经典）

NO.1 　有20瓶药丸，其中19瓶装有1克/粒的药丸，余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平，怎么找出比较重的那瓶药丸？天平只能用一次。 解法 有时候，严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中，限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次，我们也得以知道一个有趣的事实：一次必须同时称很多药丸，其实更准确地说，是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则，如果跳过两瓶或更多瓶药...

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