theano 安装好之后import theano出错，求大神帮助！

我在win7（64bit）下安装了Anaconda和theano，在import theano时出错： import theano Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "E:\jing\Anaconda\lib\site-packages\theano\__init__.py", line 55, in <module> from theano.compile import \ File "E:\jing\Anaconda\lib\site-packages\theano\compile\__init__.py", line 9, in <module> from theano.compile.function_module import * File "E:\jing\Anaconda\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py", line 16, in <module> from theano import gof ImportError: cannot import name gof 在\Anaconda\lib\site-packages\theano\是有gof的 是什么原因呢？很着急，求帮助！

theano 运行报错 安装了MingGW依然不行

想用theano运行regularization 安装了MingGW c++complier依然报错 ``` from sklearn.datasets import load_boston import theano.tensor as T import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import theano class Layer(object): def __init__(self,inputs,in_size,out_size,activation_function=None): self.W = theano.shared(np.random.normal(0,1,(in_size,out_size))) self.b = theano.shared(np.zeros((out_size,)) + 0.1) self.Wx_plus_b = T.dot(inputs, self.W) + self.b self.activation_function = activation_function if activation_function is None: self.outputs = self.Wx_plus_b else: self.outputs = self.activation_function(self.Wx_plus_b) def minmax_normalization(data): xs_max = np.max(data, axis=0) xs_min = np.min(data, axis=0) xs = (1-0)*(data - xs_min)/(xs_max - xs_min) + 0 return xs np.random.seed(100) x_dataset = load_boston() x_data = x_dataset.data # minmax normalization, rescale the inputs x_data = minmax_normalization(x_data) y_data = x_dataset.target[:,np.newaxis] #cross validation, train test data split x_train, y_train = x_data[:400], y_data[:400] x_test, y_test = x_data[400:], y_data[400:] x = T.dmatrix('x') y = T.dmatrix('y') l1 = Layer(x, 13, 50, T.tanh) l2 = Layer(l1.outputs, 50, 1, None) #compute cost cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) #cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) + 0.1*((l1.W**2).sum() + (l2.W**2).sum()) #l2 regulization #cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) + 0.1*(abs(l1.W).sum() + abs(l2.W).sum()) #l1 regulization gW1, gb1, gW2, gb2 = T.grad(cost, [l1.W,l1.b,l2.W,l2.b]) #gradient descend learning_rate = 0.01 train = theano.function(inputs=[x,y], updates=[(l1.W,l1.W-learning_rate*gW1), (l1.b,l1.b-learning_rate*gb1), (l2.W,l2.W-learning_rate*gW2), (l2.b,l2.b-learning_rate*gb2)]) compute_cost = theano.function(inputs=[x,y], outputs=cost) #record cost train_err_list = [] test_err_list = [] learning_time = [] for i in range(1000): if 1%10 == 0: #record cost train_err_list.append(compute_cost(x_train,y_train)) test_err_list.append(compute_cost(x_test,y_test)) learning_time.append(i) #plot cost history plt.plot(learning_time, train_err_list, 'r-') plt.plot(learning_time, test_err_list,'b--') plt.show() #作者:morvan 莫凡 https://morvanzhou.github.io ``` 报错如下： You can find the C code in this temporary file: C:\Users\Elena\AppData\Local\Temp\theano_compilation_error_cns9ecbh Traceback (most recent call last): File "c:\Users\Elena\PycharmProjects\theano\regularization.py", line 2, in <module> import theano.tensor as T File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\__init__.py", line 110, in <module> from theano.compile import ( File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\compile\__init__.py", line 12, in <module> from theano.compile.mode import * File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\compile\mode.py", line 11, in <module> import theano.gof.vm File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\gof\vm.py", line 674, in <module> from . import lazylinker_c File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py", line 140, in <module> preargs=args) File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\gof\cmodule.py", line 2396, in compile_str (status, compile_stderr.replace('\n', '. '))) Exception: Compilation failed (return status=1): C:\Users\Elena\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-10-10.0.17134-SP0-Intel64_Family_6_Model_142_Stepping_9_GenuineIntel-3.6.5-64\lazylinker_ext\mod.cpp:1:0: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in . #include <Python.h> 终端显示gcc有安装 

Theano安装keras出错,不知道怎么回事

我安装的Anaconda2 ，也安装了mingw libpython，但是用 pip install keras 时出现以下错误。  然后我再c盘下建了一个文件夹 .keras ，又在文件夹里建了一个keras.json文本，内容为： { "image_dim_ordering": "th", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "theano" } 结果还是出图中错误，不知道怎么弄了，求大神帮助！

anconda在import theano失败，求大神帮助！！

=============================== Problem occurred during compilation with the command line below: C:\MinGW\bin\g++.exe -shared -g -march=core-avx2 -mcx16 -msahf -mmovbe -maes -mpclmul -mpopcnt -mabm -mno-lwp -mno-fma -mno-fma4 -mn o-xop -mbmi -mbmi2 -mno-tbm -mno-avx -mno-avx2 -msse4.2 -msse4.1 -mlzcnt -mno-rtm -mno-hle -mrdrnd -mf16c -mfsgsbase -mno-rdseed -mn o-prfchw -mno-adx -mfxsr -mno-xsave -mno-xsaveopt --param l1-cache-size=32 --param l1-cache-line-size=64 --param l2-cache-size=3072 -mtune=core-avx2 -D NPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -m64 -DMS_WIN64 -IC:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\include -IC :\Anaconda\include -o C:\Users\Jim\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIn tel-2.7.9-64\lazylinker_ext\lazylinker_ext.pyd C:\Users\Jim\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Mode l_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64\lazylinker_ext\mod.cpp -LC:\Anaconda\libs -LC:\Anaconda -lpython27 C:\Users\Jim\AppData\Local\Temp\cc4OSOrg.o: In function `unpack_list_of_ssize_t': C:/Users/Jim/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64/lazylinke r_ext/mod.cpp:58: undefined reference to `__imp_PyExc_TypeError' C:/Users/Jim/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64/lazylinke r_ext/mod.cpp:68: undefined reference to `__imp_PyExc_IndexError' C:\Users\Jim\AppData\Local\Temp\cc4OSOrg.o: In function `CLazyLinker_init':

anconda下import theano出错

我在window下安装了anconda，mingw，libpython和theano用conda list都可以看到，可是在ipython下import theano出现如下错误 Exception Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-3397704bd624> in <module>() ----> 1 import theano D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\__init__.pyc in <module>() 61 object2, utils) 62 ---> 63 from theano.compile import ( 64 SymbolicInput, In, 65 SymbolicOutput, Out, D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\__init__.py in <module>() 7 SpecifyShape, specify_shape, register_specify_shape_c_code) 8 ----> 9 from theano.compile.function_module import * 10 11 from theano.compile.mode import * D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py in <module>() 20 from theano.compat import izip 21 from theano.gof import graph ---> 22 import theano.compile.mode 23 from theano.compile.io import ( 24 In, SymbolicInput, SymbolicInputKit, SymbolicOutput) D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\mode.py in <module>() 10 import theano 11 from theano import gof ---> 12 import theano.gof.vm 13 from theano.configparser import config 14 from theano.compile.ops import _output_guard D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\vm.py in <module>() 636 637 try: --> 638 from . import lazylinker_c 639 640 class CVM(lazylinker_c.CLazyLinker, VM): D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py in <module>() 124 args = cmodule.GCC_compiler.compile_args() 125 cmodule.GCC_compiler.compile_str(dirname, code, location=loc, --> 126 preargs=args) 127 # Save version into the __init__.py file. 128 init_py = os.path.join(loc, '__init__.py') D:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\cmodule.pyc in compile_str(module_name, src_code, location, include_dirs, lib_dirs, libs, preargs, py_module, hide_symbols) 2194 # difficult to read. 2195 raise Exception('Compilation failed (return status=%s): %s' % -> 2196 (status, compile_stderr.replace('\n', '. '))) 2197 elif config.cmodule.compilation_warning and compile_stderr: 2198 # Print errors just below the command line. . ception: Compilation failed (return status=1): g++.exe: error: Files\Anaconda2\MinGW: No such file or directory 哪位大侠能帮我看下什么问题？谢谢

关于python深度学习安装时候的问题

技术小白一个。 最近因为任务原因需要利用深度学习。之前编过一点python的小程序，就想利用python。 初步想用keras学习一下。 在进行相关的安装时，其它都没有什么问题。安装配置完theano，遇到了如下图所示的情况：  之前还有提示，类似是导入pycuda失败，我于是准备去下载安装CUDA,但是安装的时候又遇到了问题：  我的显卡如下图所示：  求助各位大神，怎么办呢？

'import theano'出错，网上找不到类似情况，崩溃

非计算机专业，对编码一无所知，纯粹根据网络教程安装theano，半个多月了，一直失败，提示的出错在网上找不到类似情况，崩溃。。。 由于使用笔记本版本较老，所以在软件使用方面没什么选择余地， 系统，win7+32位 cuda 5.0 anaconda3 python3.7（anaconda自带下载安装）。 与theano相关的pachages都下载了，下载方法使用conda install，包的版本基本都是最新的。 与theano相关的部分包： anaconda 2018.12 balas 1.0 libgpuarray 0.7.6 libpython 2.1 m2w64-toolchain 5.3.0 mkl 2019.1 mkl-service 1.1.2 nose 1.3.7 numpy 1.15.4 python 3.7.1 scipy 1.1.0 theano 1.0.3 .theanorc.txt: [global] openmp=False floatX = float32 device = cuda fastmath = True [gcc] cxxflags = -IC:\ProgramData\Anaconda3\MinGW [nvcc] flags=-LC:\ProgramData\Anaconda3_\libs compiler__bindir=C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8\VSTA\Bin [blas] ldflags= [cuda] root = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0_ 目前状况： import pygpu 正常，cuda安装正常， import theano一直提示出错，快半个月了，网上各种方法都试过了，包括各种比如重启，theano cache purge。环境变量已添加，pathopathy添加后会出现configparser的问题，所以没加。 现在import theano提示： error (theano.gpuarray):could not initialize pygpu,support disabled traceback, ....... 最后的错误显示： pygpu.gpuarray.gpuarrayexception: b'could not load "cuGetErrorName":\xd5\xd2\xb2\xbb\xb5\xbd\xd6\xb8\xb6\xa8\xb5\xc4\xb3\xcc\xd0\xf2\xa1\xa3\r\n' 网上找不到类似的错误，请教各位专家，有什么办法吗？？

Python中调用theano库的问题

 求问这个情况怎么解决哇，我只是单纯的调用了一下theano，我的是win10的环境，求大佬。主要是第一行的问题。

theano在test的时候报错

已经安装了theano，但是test的时候总是会出现如图报错，不知道为什么。后来下了anaconda之后，依然是这个状态。

Python中import Theano失败

 如图，Python版本3.5.4，已经安装了MinGW和theano，但是在python中import时出现这样的错误，大佬们有什么解决思路么？

theano gpu配置问题

系统win10 64位 python2.7 64位 cuda7.5 vs2013 安装theano gpu加速时 import theano时   

ubuntu下Theano使用GPU的问题

配置情况： 在ubuntu14.04下配置theano，在调用官方文档里GPU测试得函数是总是返回 Used CPU CUDA应该安装的没问题，安装完可以运行测试用例 显卡也是没问题得，支持CUDA妥妥儿得 用的IDE是spyder 使用另一个测试用例 from theano import function, config, shared, sandbox import theano.sandbox.cuda.basic_ops import theano.tensor as T import numpy import time vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core iters = 1000 rng = numpy.random.RandomState(22) x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), 'float32')) f = function([], sandbox.cuda.basic_ops.gpu_from_host(T.exp(x))) print(f.maker.fgraph.toposort()) t0 = time.time() for i in xrange(iters): r = f() t1 = time.time() print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0)) print("Result is %s" % (r,)) print("Numpy result is %s" % (numpy.asarray(r),)) if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]): print('Used the cpu') else: print('Used the gpu') 的时候偶尔会返回 找不到nvcc的错误，提示我应该将nvcc加入路径中，但有时候重启一下就不提示这问题了。。虽然仍然显示调用得是cpu 出现这个问题时候我试着查看 nvcc -V -i 提示nvcc未安装，可使用apt-get安装 然后我用apt-get时又会这样： Reading package lists... Done Building dependency tree Reading state information... Done Note, selecting 'cuda-core-7-5' instead of 'nvcc' cuda-core-7-5 is already the newest version. 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 320 not upgraded. 刚才说了我CUDA都安装好了nvcc肯定妥妥儿的啊，尝试按照CUDA手册上把运行库再添加到路径中一次： gpu2@gpu2-All-Series:~$ export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH gpu2@gpu2-All-Series:~$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 并没有任何卵用 求各位大神协助！感激不尽！

import theano报错No such file or directory

import theano 的时候出来一长串最后这样↓ 改了path也没用 Exception: Compilation failed (return status=1): g++.exe: error: Files\Anaconda2\MinGW: No such file or directory ===================================== 详细错误代码： Problem occurred during compilation with the command line below: "C:\Program Files\Anaconda2\Scripts\g++.bat" -shared -g -IC:\Program Files\Anaconda2\MinGW -DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -m32 -I"C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\numpy\core\include" -I"C:\Program Files\Anaconda2\include" -I"C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof" -L"C:\Program Files\Anaconda2\libs" -L"C:\Program Files\Anaconda2" -o C:\Users\Administrator\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7601-SP1-x86_Family_16_Model_6_Stepping_3_AuthenticAMD-2.7.12-32\lazylinker_ext\lazylinker_ext.pyd C:\Users\Administrator\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7601-SP1-x86_Family_16_Model_6_Stepping_3_AuthenticAMD-2.7.12-32\lazylinker_ext\mod.cpp -lpython27 ExceptionTraceback (most recent call last) <ipython-input-3-3397704bd624> in <module>() ----> 1 import theano C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\__init__.pyc in <module>() 64 object2, utils) 65 ---> 66 from theano.compile import ( 67 SymbolicInput, In, 68 SymbolicOutput, Out, C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\__init__.py in <module>() 8 SpecifyShape, specify_shape, register_specify_shape_c_code) 9 ---> 10 from theano.compile.function_module import * 11 12 from theano.compile.mode import * C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py in <module>() 19 from theano.compat import izip 20 from theano.gof import graph ---> 21 import theano.compile.mode 22 from theano.compile.io import ( 23 In, SymbolicInput, SymbolicOutput) C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\mode.py in <module>() 8 import theano 9 from theano import gof ---> 10 import theano.gof.vm 11 from theano.configparser import config 12 from theano.compile.ops import _output_guard C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\vm.py in <module>() 657 658 try: --> 659 from . import lazylinker_c 660 661 class CVM(lazylinker_c.CLazyLinker, VM): C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py in <module>() 125 args = cmodule.GCC_compiler.compile_args() 126 cmodule.GCC_compiler.compile_str(dirname, code, location=loc, --> 127 preargs=args) 128 # Save version into the __init__.py file. 129 init_py = os.path.join(loc, '__init__.py') C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\cmodule.pyc in compile_str(module_name, src_code, location, include_dirs, lib_dirs, libs, preargs, py_module, hide_symbols) 2307 # difficult to read. 2308 raise Exception('Compilation failed (return status=%s): %s' % -> 2309 (status, compile_stderr.replace('\n', '. '))) 2310 elif config.cmodule.compilation_warning and compile_stderr: 2311 # Print errors just below the command line. . ception: Compilation failed (return status=1): g++.exe: error: Files\Anaconda2\MinGW: No such file or directory

keras无法切换到Theano，怎么解决？

配置：Ubuntu16.04，纯CPU Theano已经测试过安装成功了，如下图，Keras已经成功安装。  我的keras文件夹里没有keras.json文件，我是新建了一个文档，并在文档内写入 ``` { "image_dim_ordering": "th", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "theano" } ``` 可是进入python 环境后，测试仍然让我使用tensorflow，重启电脑后也是同样的效果。 

theano框架的lstm数据集格式讲解

theano的lstm，dataset是怎样的一个格式。 我看官网的解释，说是train y和test y都是0和1，就是二分类，这个没问题。但是train x和test x，是一个二维数组？那行数表示什么，列数呢？ 我想输入自己的数据，比如我有100个样本，每个样本1024维，想对它们进行二分类，那数据格式怎么写呢

win8下安装theano报错


Theano 报错：Wrong number of dimensions...

错误出现在：...(l2.b, l2.b - learning__rate * gb2)]) TypeError: ('Bad input argument to theano function with name "C:/Users/Administrator/Desktop/...python/theano/Regularization....py:66" at index 1(0-based)', 'Wrong number of dimensions: expected 2, got 1 with shape (200,).') ```__ import theano from sklearn.datasets import load_boston import theano.tensor as T import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class Layer(object):#定义神经层 def __init__(self, inputs, in_size, out_size, activation_function=None): self.W = theano.shared(np.random.normal(0, 1, (in_size, out_size))) self.b = theano.shared(np.zeros((out_size, )) + 0.1) self.Wx_plus_b = T.dot(inputs, self.W) + self.b self.activation_function = activation_function if activation_function is None: self.outputs = self.Wx_plus_b else: self.outputs = self.activation_function(self.Wx_plus_b) def minmax_normalization(data):#正则化数据 xs_max = np.max(data, axis=0) xs_min = np.min(data, axis=0) xs = (1 - 0) * (data - xs_min) / (xs_max - xs_min) + 0 return xs N=400 feats=28 lamda=0.1 np.random.seed(100) x_data = rng.randn(N, feats) x_data = minmax_normalization(x_data) y_data = rng.randint(size=N, low=0, high=2) x_train, y_train = x_data[:200], y_data[:200] x_test, y_test = x_data[200:], y_data[200:] x = T.dmatrix("x") y = T.dmatrix("y") l1 = Layer(x, 13, 50, T.tanh) l2 = Layer(l1.outputs, 50, 1, None) cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) + lamda * ((l1.W ** 2).sum() + (l2.W ** 2).sum()) gW1, gb1, gW2, gb2 = T.grad(cost, [l1.W, l1.b, l2.W, l2.b]) learning_rate = 0.01 train = theano.function( inputs=[x, y], updates=[(l1.W, l1.W - learning_rate * gW1), (l1.b, l1.b - learning_rate * gb1), (l2.W, l2.W - learning_rate * gW2), (l2.b, l2.b - learning_rate * gb2)]) compute_cost = theano.function(inputs=[x, y], outputs=cost) train_err_list = [] test_err_list = [] learning_time = [] for i in range(1000): train(x_train, y_train) if i % 10 == 0: # record cost train_err_list.append(compute_cost(x_train, y_train)) test_err_list.append(compute_cost(x_test, y_test)) learning_time.append(i) plt.plot(learning_time, train_err_list, 'r-') plt.plot(learning_time, test_err_list, 'b--') plt.show() ``` __

theano中pydot不能使用

版本：python2.7，pydot1.0.2，graphviz2.38 import pydot正常，但是使用theano.printing.dotpring报错：RuntimeError: Failed to import pydot. You must install pydot for `pydotprint` to work. 查找问题根源，发现graphviz没有找到，于是使用pydot.find_graphviz()测试，报错如下： --------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-97d9c276b23b> in <module>() ----> 1 pydot.find_graphviz() C:\Anaconda\lib\site-packages\pydot.pyc in find_graphviz() 407 # 408 hkey = win32api.RegOpenKeyEx( win32con.HKEY_LOCAL_MACHINE, --> 409 "SOFTWARE\ATT\Graphviz", 0, win32con.KEY_QUERY_VALUE ) 410 411 path = win32api.RegQueryValueEx( hkey, "InstallPath" )[0] error: (2, 'RegOpenKeyEx', '\xcf\xb5\xcd\xb3\xd5\xd2\xb2\xbb\xb5\xbd\xd6\xb8\xb6\xa8\xb5\xc4\xce\xc4\xbc\xfe\xa1\xa3')

ImportError: No module named nose_parameterized

在学习Theano的过程中，为什么仅仅是from theano import sparse就出现这个错误

《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。

Linux(服务器编程):15---两种高效的事件处理模式（reactor模式、proactor模式）

前言 同步I/O模型通常用于实现Reactor模式 异步I/O模型则用于实现Proactor模式 最后我们会使用同步I/O方式模拟出Proactor模式 一、Reactor模式 Reactor模式特点 它要求主线程（I/O处理单元）只负责监听文件描述符上是否有事件发生，有的话就立即将时间通知工作线程（逻辑单元）。除此之外，主线程不做任何其他实质性的工作 读写数据，接受新的连接，以及处...

为什么要学数据结构？

一、前言 在可视化化程序设计的今天，借助于集成开发环境可以很快地生成程序，程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为，只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手，其实，这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员，至少需要以下三个条件： 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中，后两个条件比较容易实现，而第一个...

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

进程通信方式总结与盘点

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在阿里，40岁的奋斗姿势 在阿里，什么样的年纪可以称为老呢？35岁？ 在云网络，有这样一群人，他们的平均年龄接近40，却刚刚开辟职业生涯的第二战场。 他们的奋斗姿势是什么样的呢？ 洛神赋 “翩若惊鸿，婉若游龙。荣曜秋菊，华茂春松。髣髴兮若轻云之蔽月，飘飖兮若流风之回雪。远而望之，皎若太阳升朝霞；迫而察之，灼若芙蕖出渌波。” 爱洛神，爱阿里云 2018年，阿里云网络产品部门启动洛神2.0升...

关于研发效能提升的思考

研发效能提升是最近比较热门的一个话题，本人根据这几年的工作心得，做了一些思考总结，由于个人深度有限，暂且抛转引入。 三要素 任何生产力的提升都离不开这三个因素：人、流程和工具，少了其中任何一个因素都无法实现。 人，即思想，也就是古人说的“道”，道不同不相为谋，是制高点，也是高层建筑的基石。 流程，即方法，也是古人说的“法”。研发效能的提升，也就是要提高投入产出比，既要增加产出，也要减...

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 install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

阿里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、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具：SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;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？

入职阿里5年，他如何破解“技术债”？

简介： 作者 | 都铎 作为一名技术人，你常常会听到这样的话： “先快速上线” “没时间改” “再缓一缓吧” “以后再解决” “先用临时方案处理” …… 当你埋下的坑越来越多，不知道哪天哪位同学就会踩上一颗雷。特别赞同“人最大的恐惧就是未知，当技术债可说不可见的时候，才是最让人不想解决的时候。” 作为一个程序员，我们反对复制粘贴，但是我们经常会见到相似的代码，相同的二方包，甚至整个代码...

Python绘图，圣诞树，花，爱心 | Turtle篇

每周每日，分享Python实战代码，入门资料，进阶资料，基础语法，爬虫，数据分析，web网站，机器学习，深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧，QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...

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

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏，但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题：老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧！ 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日，国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ，报告中指出：年末中国大陆总人口（包括31个

在家远程办公效率低？那你一定要收好这个「在家办公」神器！

相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息，接下来，在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战，比如： 1在异地互相不见面的会议上，如何提高沟通效率？ 2文件之间的来往反馈如何做到及时性？如何保证信息安全？ 3如何规划安排每天工作，以及如何进行成果验收？ ......

作为一个程序员，内存和磁盘的这些事情，你不得不知道啊！！！

截止目前，我已经分享了如下几篇文章： 一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！ 作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！ 作为一个程序员，内存的这些硬核知识你必须懂！ 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识，可能大家在上大学的时候都学习过了，但是嘞，当时由于老师讲解的没那么有趣，又加上这些知识本身就比较枯燥，所以嘞，大家当初几乎等于没学。 再说啦，学习这些，也看不出来有什么用啊！

2020年的1月，我辞掉了我的第一份工作

其实，这篇文章，我应该早点写的，毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因，或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头，让自己迟迟没有试着写一点东西，记录下，或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的，在写自己的博客方面，我的文笔很一般，非技术类的文章不想去写；另外我又是一个还比较热衷于技术的人，而平常复杂一点的东西，如果想写文章写的清楚点，是需要足够...

别低估自己的直觉，也别高估自己的智商

所有群全部吵翻天，朋友圈全部沦陷，公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创，只发新闻，可能有人注意到了。我不是懒，是文章写了却没发，因为大家的关注力始终在这次的疫情上面，发了也没人看。当然，我...

Java坑人面试题系列: 包装类（中级难度）

Java Magazine上面有一个专门坑人的面试题系列: https://blogs.oracle.com/javamagazine/quiz-2。 这些问题的设计宗旨，主要是测试面试者对Java语言的了解程度，而不是为了用弯弯绕绕的手段把面试者搞蒙。 如果你看过往期的问题，就会发现每一个都不简单。 这些试题模拟了认证考试中的一些难题。 而 “中级(intermediate)” 和 “高级(ad

深度学习入门笔记（十八）：卷积神经网络（一）

欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】 专栏——深度学习入门笔记 声明 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。 3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。 4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与...

这个世界上人真的分三六九等，你信吗？

偶然间，在知乎上看到一个问题 一时间，勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工，做过家教，干过辅导班，做过中介。零下几度的晚上，贴过广告，满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月，虽然苦，但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了，在这个世界上，无论环境多么的恶劣，只要心存希望，星星之火，亦可燎原。 下文是原回答，希望能对你能有所启发。 如果我说，这个世界上人真的分三六九等，...

节后首个工作日，企业们集体开晨会让钉钉挂了

By 超神经场景描述：昨天 2 月 3 日，是大部分城市号召远程工作的第一天，全国有接近 2 亿人在家开始远程办公，钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词：十一出行 人脸...

Java基础知识点梳理

Java基础知识点梳理 摘要： 虽然已经在实际工作中经常与java打交道，但是一直没系统地对java这门语言进行梳理和总结，掌握的知识也比较零散。恰好利用这段时间重新认识下java，并对一些常见的语法和知识点做个总结与回顾，一方面为了加深印象，方便后面查阅，一方面为了学好java打下基础。 Java简介 java语言于1995年正式推出，最开始被命名为Oak语言，由James Gosling（詹姆

2020年全新Java学习路线图，含配套视频，学完即为中级Java程序员！！

新的一年来临，突如其来的疫情打破了平静的生活！ 在家的你是否很无聊，如果无聊就来学习吧！ 世上只有一种投资只赚不赔，那就是学习！！！ 传智播客于2020年升级了Java学习线路图，硬核升级，免费放送！ 学完你就是中级程序员，能更快一步找到工作！ 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学

B 站上有哪些很好的学习资源?

哇说起B站，在小九眼里就是宝藏般的存在，放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下，更别提今年的跨年晚会，我简直是跪着看完的！！ 最早大家聚在在B站是为了追番，再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频，最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了，而且学习成本还免费，真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ﾉ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源： 综合类 Oeasy： 综合

你也能看懂的：蒙特卡罗方法

蒙特卡罗方法，也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法 蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：一类是所求解的问题本身具有内在的随机性，借助计算机的运算能力可以直接模拟这种随机的过程。另一种类型是所求解问题可以转化为某种随机分布的特征数，比如随机事件出现的概率，或...

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