python3.7中的tensorflow2.0模块没有的问题。

小白刚做手写字识别，遇到tensorflow导入模块的一些问题，模块ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials'不会解决。 import keras # 导入Keras import numpy as np from keras.datasets import mnist # 从keras中导入mnist数据集 from keras.models import Sequential # 导入序贯模型 from keras.layers import Dense # 导入全连接层 from keras.optimizers import SGD # 导入优化函数 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True)  在网上找了好久，也不怎么懂，能告诉我详实点的解决办法。

horovod.tensorflow的问题

我在python3.7.5上直接在文件夹导入horovod包，然后cmd下载tensorflow，分别检测，没有问题。 但是import tensorflow as tf import horovod.tensorflow as hvd pycharm提示说没有horovod.tensorflow这个模块，后面的代码都没办法运行 我试过改tensorflow版本，1.15和2.0都试过，但同样是不行， 想问问有没有人遇到相同的问题，但解决了的。

我用tensorflow2没法导入set_random_seed，请高手教一下谢谢

导入失败，结果显示ImportError: cannot import name 'set_random_seed'

在jupyter notebook 导入tensorflow_hub失败

**我的tensorflow版本是2.0的gpu版本，然后tensorflow_hub是0.6版本**  **我在pychram能够成功导入tensorflow_hub，但是在jupyter notebook却导入失败**  请问各位大佬，应该如何解决

怎样正确在pycharm运行tensorflow-gpu

我在网上尝试寻找正确安装与运行tensorflow-gpu的方法。 最终卡在了无法导入tensorflow，但是却可以.出联想方法，求助。  全部报错如下： Traceback (most recent call last): File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/DeepLearning2/demo.py", line 1, in <module> import tensorflow File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace above this error message when asking for help.

用pip3安装模块后，在某些地方无法正常导入。

我用的是苹果系统的python3.6.5，在打开终端后的默认路径下用 ``` pip3 install tensorflow ``` 安装了tensorflow后直接进入Python3输入 ``` import tensorflow as tf ``` 是正常可以导入的。然后我进入到桌面的某个文件夹里，再次进入python3输入上面代码会显示错误，当时忘记截图了大概意思是tensorflow没有属性 estimator。 回到桌面后再次进入python3尝试导入tensorflow又是正常的。后来到处弄了些操作，其中一个就是进入那个文件夹再次安装tf ``` pip3 install tensorflow ``` 当然，它显示早已安装好了，还有一些操作记不清了。过了一会后发现就可以正常使用这个模块了。 请问是怎么回事？

horovod.tensroflow的疑问

我在python3.7.5，手动导入horovod库，然后用cmd下载了tensorflow库，检测过import horovod和import tensorflow都是没问题的。 但是 import tensorflow as tf import horovod.tensorflow as hvd pycharm提示说，没有 horovod.tensorflow 这个。（我现在在更改tensorflow的版本试试能不能解决这个问题，但已经换了几个，现在还在换tensorflow的版本） 想问一下..有没有遇到过，然后有解决方法..

tensorflow1.13,gpu版本，导入时错误，无法找到指定模块

tensorflow1.13 cuda 10.1 cudnn 7.5 python3.6 tensorflow直接用pip安装的，普通的CPU版本没有问题，就是GPU版本会出现这个错误  重新安装过好多遍了，显卡驱动也更新了 用的是笔记本，双显卡，gtx960M

怎么在TensorFlow上导入ImageNet数据进行试验？

请问一下，将数据集转为tfrecord格式之后，自己load数据的时候经常跑到一半报错 ``` tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: RandomShuffleQueue '_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0) [[Node: shuffle_batch = QueueDequeueUpToV2[component_types=[DT_UINT8, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](shuffle_batch/random_shuffle_queue, shuffle_batch/n)]] ``` 怎么回事，我这部分的代码大致是这样的： ``` import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.contrib.slim as slim from PIL import Image tfrecord_paths = "./ImageNet_validate.tfrecord" def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={ 'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'image' : tf.FixedLenFeature([], tf.string), }) img = tf.decode_raw(features['image'], tf.uint8) img = tf.reshape(img,[1,433200]) # img = tf.reshape(img, [380, 380, 3]) # img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 label = tf.cast(features['label'], tf.int32) return img, label img, label = read_and_decode(tfrecord_paths) img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label], batch_size=1, capacity=1000, num_threads = 512, allow_smaller_final_batch=True, min_after_dequeue=1) global_init = tf.global_variables_initializer() local_init = tf.local_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(global_init) sess.run(local_init) coord=tf.train.Coordinator() threads= tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for i in range(1000): print(i) print("image:",img_batch.get_shape().as_list()) print("label:",label_batch.get_shape().as_list()) val, l= sess.run([img_batch,label_batch]) print(val.shape, l) ```

为什么用pip安装的库有的可以直接在终端用命令执行？

1.如题，在终端用pip安装一些第三方库，有些是需要进入python中，使用import该第三方库进行使用；另外有一种是用pip安装第三方库之后，直接在终端输入相关命令使用该第三方库，此时该三方库犹如一条命令，其中一些完美的库里还附带使用说明，查看该第三方库的使用说明，这是怎么做到的？ 2.例如用pip安装TensorFlow深度学习框架下的tensorboard后，可以在命令行使用tensorbord --help查看tensorboard的使用说明。而自己写的一些.py文件就需要在python里用import进行导入后使用。 3.尝试过使用python自带的setuptools，但是不得其法。 4.求解。

TensorFlow SSD训练自己的数据 checkpoint问题

1、参考教程：https://blog.csdn.net/liuyan20062010/article/details/78905517 2、一直到训练成功！ 3、导入模型测试，代码 ``` # Restore SSD model. ckpt_filename = '../train_model/model.ckpt-100' # ckpt_filename = '../checkpoints/VGG_VOC0712_SSD_300x300_ft_iter_120000.ckpt' isess.run(tf.global_variables_initializer()) saver = tf.train.Saver() saver.restore(isess, ckpt_filename) ``` 4、错误信息：  5、经网上查阅，说是修改了模型结构的问题，但是只是按教程上面修改了类别数，且训练成功了。其他均未修改。

使用Keras找不到tensorflow

程序代码 #-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'D:/python/chapter5/demo/data/sales_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据 #数据是类别标签，要将它转换为数据 #用1来表示“好”、“是”、“高”这三个属性，用0来表示“坏”、“否”、“低” data[data == u'好'] = 1 data[data == u'是'] = 1 data[data == u'高'] = 1 data[data != 1] = 0 x = data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y = data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int) from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation model = Sequential() #建立模型 model.add(Dense(input_dim = 3, output_dim = 10)) model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数，能够大幅提供准确度 model.add(Dense(input_dim = 10, output_dim = 1)) model.add(Activation('sigmoid')) #由于是0-1输出，用sigmoid函数作为激活函数 model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', class_mode = 'binary') #编译模型。由于我们做的是二元分类，所以我们指定损失函数为binary_crossentropy，以及模式为binary #另外常见的损失函数还有mean_squared_error、categorical_crossentropy等，请阅读帮助文件。 #求解方法我们指定用adam，还有sgd、rmsprop等可选 model.fit(x, y, nb_epoch = 1000, batch_size = 10) #训练模型，学习一千次 yp = model.predict_classes(x).reshape(len(y)) #分类预测 from cm_plot import * #导入自行编写的混淆矩阵可视化函数 cm_plot(y,yp).show() #显示混淆矩阵可视化结果 错误提示 Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "D:\python\chapter5\demo\code\5-3_neural_network.py", line 19, in <module> from keras.models import Sequential File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in <module> from . import utils File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 6, in <module> from . import conv_utils File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py", line 3, in <module> from .. import backend as K File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 83, in <module> from .tensorflow_backend import * File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 1, in <module> import tensorflow as tf ImportError: No module named tensorflow

jupyter：激活环境后，新建文件可以导入keras；原有文件运行时，不能导入keras

**jupyter**的问题：<br> <br> 我在终端激活环境后，<br> 新建文件可以导入keras；<br> 原有文件运行时，不能导入keras.<br> <br>  <br> 

导入npy预训练文件出现No gradients provided for any variable

Traceback (most recent call last): File "/data2/test/cxj/fcn_vgg16/test_fcn16_vgg.py", line 134, in <module> loss, optimizer, fcn_prob,fcn_pred,fcn_pred_up,lr = train_net(vgg_fcn=fcn, input_tensor=images, out_tensor=true_out) File "/data2/test/cxj/fcn_vgg16/test_fcn16_vgg.py", line 72, in train_net apply_gradient_op = optimizer.apply_gradients(grads) File "/home/test/anaconda3/envs/mask_rcnn/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 591, in apply_gradients ([str(v) for _, v, _ in converted_grads_and_vars],)) ValueError: No gradients provided for any variable: ["<tf.Variable 'upscore2/up_filter:0' shape=(4, 4, 2, 2) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'upscore32/up_filter:0' shape=(32, 32, 2, 2) dtype=float32_ref>"]. 在线等，求指教！！！！

我pandas明明都装好了，为什么我导入还是报错

我pandas明明都装好了，为什么我导入还是报错，重装也不行，pip安装或者下载安装的都不行。有没有遇到同样问题的兄弟，教下我 Traceback (most recent call last): File "E:/Deep Learning Data/TensorFlow Learn 1/testItemAccuracy.py", line 3, in <module> import pandas as pd File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 55, in <module> from pandas.core.api import ( File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\api.py", line 5, in <module> from pandas.core.arrays.integer import ( File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\arrays\__init__.py", line 7, in <module> from .categorical import Categorical # noqa: F401 File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\arrays\categorical.py", line 54, in <module> from pandas.core.base import NoNewAttributesMixin, PandasObject, _shared_docs File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 36, in <module> import pandas.core.nanops as nanops File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", line 38, in <module> bn = import_optional_dependency("bottleneck", raise_on_missing=False, on_version="warn") File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 99, in import_optional_dependency version = _get_version(module) File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 48, in _get_version raise ImportError("Can't determine version for {}".format(module.__name__)) ImportError: Can't determine version for bottleneck

本人（新手）手动+自动卸载了dlib模块，但是还能正常import这怎么回事啊

我前几天安装好了dlib的库，想练练人脸识别的那玩样，费了好大的劲才装好dlib模块，后来发现CPU版本的处理起来有点慢，打算卸载了安装GPU版本的，cmd输入pip uninstall dlib，一开始是显示无法找到这个模块的位置。 我就很纳闷了...然后各种手动删dlib的文件夹也还是能import dlib，使用dlib.DLIB_USE_CUDA一直显示false。接着我卸载重装了python还有anaconda3，依旧能导入dlib...不过经过我各种乱删（我知道这并不好），现在能Import dlib，但是里面的功能都没了，用pip uninstall dlib显示Skipping dlib as it is not installed. 所以，这个库究竟能不能清理干净哇？第一次求助请求各位大佬们包涵 还有，那个python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA指令好像对dlib-19.17没用了？ 一直显示The --yes options to dlib's setup.py don't do anything since all these options are on by default. So --yes has been removed. Do not give it to setup.py. = =现在不知道怎么安装GPU版本了...我非计算机专业的但我还算有兴趣想要学python，遇到很多问题只能百度...这个问题百度了好久没答案只好求助各位了..

pyinstaller 打包python程序后出错，提示："NoModuleFindError"

在用pyinstaller打包python程序 pyinstaller版本为：3.3.1 python 版本：3.6.1 系统版本：Windows-10-10.0.16299-SP0 ---------------------------------------------- 我的python程序名为：data_processing_gui.py 程序在python环境下正常运行。 打包使用的格式为：pyinstaller -F -p <导入的包路径> myprogram.py 完整打包命令为： ``` pyinstaller -F -p C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\bin;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pydicom;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\radiomics;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pywt;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pywt\_extensions;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\SimpleITK;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\PIL;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\nrrd;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy -i C:\Users\fanyu\Desktop\work\package\image\doctor.ico data_processing_gui.py pause ``` 打包过程无报错，打包完成后运行程序提示出错信息： ``` Traceback (most recent call last): File "data_processing_gui.py", line 12, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\radiomics\__init__.py", line 15, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\radiomics\imageoperations.py", line 6, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\pywt\__init__.py", line 17, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\pywt\_functions.py", line 17, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 714, in load_module module = loader.load_module(fullname) File "pywt/_extensions/_pywt.pyx", line 1, in init pywt._extensions._pywt (pywt\_extensions\_pywt.c:31281) ModuleNotFoundError: No module named 'pywt._extensions._cwt' [7564] Failed to execute script data_processing_gui ``` 这里给出的错误是找不到包，但是打包时已包含了pywt._extensions的路径，不知什么地方有错误，求大神支招~

centos7 安装glibc2.23，configure: error: The x86_64 is not supported.

进入python时，导入以下命令出现glibc版本异常 ``` import tensorflow as tf ```  下载对应的glibc版本 ``` ./configure --prefix=/usr/local/glibc-2.2.3 --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/bin ``` 又遇一个坑  也去网上找了一些方法，但问题还是存在！ 以下是我找的资料： https://blog.csdn.net/qq_37817129/article/details/89570808 https://blog.csdn.net/f0UiRe/article/details/88736755 https://blog.csdn.net/u013216061/article/details/78813805 http://www.itkeyword.com/doc/2258901672188509x371/how-to-compile-glibc-32bit-on-an-x86-64-machine http://blog.chinaunix.net/uid-26000296-id-5159364.html

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很遗憾，这个鼠年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

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 显示当前目录 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 mk

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图

文章目录1. 前言2. 数据下载3. 数据处理4. 数据可视化 1. 前言 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。 2月6日追记：本文发布后，腾讯的数据源多次变更u

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

Java与Python学习通法（1）和（2）序言和编程语言发展史怎么学

大家好，我是 jacky 朱元禄，很高兴跟大家一起学习 《Java与Python学习通法系列》。 首先，说一下，我为什么要录这个课； 我们都已经知道Java 和 Python的视频教程和书籍，可以说是非常非常多了，那我录制本系列课的意义是什么呢？ （1）课程特色一：我想告诉大家学习编程语言是有捷径的，这个捷径就是 理解技术背后的“哲学逻辑”，或者说是“人文逻辑”，相信你听完 jack

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！

阿里架构师花近十年时间整理出来的Java核心知识pdf（Java岗）

由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！ 整理了一份Java核心知识点。覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。       欢迎大家加入java学习交流社区  点击加入   可获取文中文档       小编推荐：     

Python基础知识点梳理

python基础知识点梳理 摘要： 本文主要介绍一些平时经常会用到的python基础知识点，用于加深印象，也算是对于学习这门语言的一个总结与回顾。python的详细语法介绍可以查看官方编程手册，也有一些在线网站对python语法进行了比较全面的介绍，比如菜鸟教程： python3 教程|菜鸟教程 为了方便聚焦知识点，本文涉及的操作实例并不多，想学好一门语言关键还得自己多编码多实践。 python语

2020年2月全国程序员工资统计，平均工资13716元

趋势 2020年2月，中国大陆程序员平均工资13716元，比上个月增加。具体趋势如图： 各主要程序员城市工资变化 城市 北京，上海，深圳，杭州，广州四地的工资最高。 city 平均工资 最低工资 中位数 最高工资 招聘人数 百分比 北京 18098 3750 15000 45000 20529 9.53% 深圳 16903 5750 15000 37500 30941 14

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

为什么说程序员做外包没前途？

之前做过不到3个月的外包，2020的第一天就被释放了，2019年还剩1天，我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能（ps：非技术上的认知也算） 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻，但高不成低不就，只有外包offer，那请往下看。 外包公司你应该

基于Python的人脸自动戴口罩系统

目录 1、项目背景 2、页面设计 3、器官识别 4、退出系统 1、项目背景 2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来，牵动人心，举国哀痛，口罩、酒精、消毒液奇货可居。 抢不到口罩，怎么办？作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统，来安慰自己，系统效果如下所示： 本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官

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