由于将在接收方线程中调用侦听器，因此，如果要在其他线程（例如主线程）中处理消息，则应执行线程切换。 线程切换的一个简单示例是使用具有锁定功能的共享变量，并在接收方线程接收到消息时更新该变量。并且，在另一个线程中读取该变量，但是您需要使用适当的同步机制来确保您不覆盖消息，并且不会遇到死锁。 这是在锁定中使用某些全局变量的示例代码。 rcvd_msg = None lock = t
尽管执行这些步骤可能需要一些工作，但您的步骤非常简单： 创建一个递归函数，该函数提取所涉及的第一组括号之间的字符串: 在函数中，将此字符串分割','为avectorstring并返回 如果由于嵌套括号而需要进行递归，则在返回测试之前，对于递归函数返回的每种可能组合，必须在返回值中添加一个字符串
Gunicorn不能在Windows上运行，因此您需要一个单独的系统来本地运行代码。您正在运行什么框架？ 通常，您可以使用内置的开发服务器（例如Django的python manage.py runserver）在本地进行开发，而仅在Heroku本身上使用gunicorn
static void Main { var cnk = combnew [] {1,2,3},2; foreach var c in cnk { } } public static IEnumerableint[] combint[] a, int k { if a == null || a.Length
在.NET中，您可以使用以下AddMonths方法： DateTime date = new DateTime2013, 5, 19; DateTime newDate = date.AddMonths14;
所以我去测试了一下。我在Windows和Linux上的Cassandra 2.1.5（ 顺便说一句，您使用的是哪个版本？ ）中创建了两个简单的表。然后，我分别在每个上测试了COPY TO FROM。 Linux（Ubuntu 14.04.2 LTS）： Connected to Test Cluster at dockingbay94:9042. [cqls
这是对aix答案的改进。考虑对数据结构使用三个“层”：第一个是前五个数字（17位）的常量；因此从这里开始，每个电话号码只剩下剩余的五位数。我们将剩下的五个数字视为17位二进制整数，并使用一种方法存储这些位的 k ，使用另一种方法存储17- k = m ，最后确定 k 以最小化所需的空间。 我们首先对电话号码进行排序（所有电话号码均减少为5个十
第二个引用是正确的。第二个引号来自Python语言参考（尽管您提供了错误的链接），并且该语言参考被认为比使用指南更具权威性。而且，它与实际行为匹配；在a href="https:docs.python.org3c-apidescriptor.html#c.PyDe
标准方法： for k, v in SERVICES.items: # or iteritems in Python 2 if 'check' in v: printk # 'domain' break 如果您希望有多个匹配条件的键，只需删除即可break。
该书的网站algorist.com上有一个包含解决方案的Wiki。
在每个节点上恰好有0个或2个子节点的树中，具有0个子节点的节点数比具有2个子节点的节点数多1。{说明：高度为h的节点数为2 ^h，几何级数的求和公式等于（从0到h-1的节点总和）+1；并且所有从高度0到h-1的节点都是正好有2个子节点的节点} ROOT L R \ \ \ \ ----- ----- ***** 令k为
如何为您的空间定义一个任意分辨率，并为该矩阵中的每个点计算从该点到所有点的距离的度量，然后可以制作一个“热图”并使用阈值来定义聚类。 这是一个很好的处理过程，也许以后我会发布解决方案。 编辑： 这里是： load the image PImage sample; sample = loadImage"test.png"; sizesample.wid
正如mgilson在评论中提到的那样，Cython可能是您最好的选择。一般来说，您可以使用它将纯python源代码转换为已编译的扩展模块。尽管Cython的主要目的是提高性能，但是使用Cython进行源代码保护应该没有任何障碍。它输出的扩展模块没有任何特殊的限制，因此您以前可以在Python中执行的任何操作，都应该可以从Cython生成的扩展模块中执行。Cython在受支持的功能方面确实存在一些已知的限制，但总的来说，它看起来很适合满足您的目的。
我认为这是一种务实的方法。O（logN）永远不会超过64。在实践中，每当项变得比O（logN）小时，您就必须进行测量以查看常数因子是否胜出。也可以看看 引用其他答案的意见： [Big-Oh]“分析”仅对至少为O（N）的因素起作用。对于任何较小的因素，大欧姆分析都是无用的，您必须进行测量。 和
不要尝试将 诗歌 与金属和碎片混合得不好 更严重的是，好的句（甚至是坏的ku句）比起对音节的计数，更多的是浓缩意义和意象。它通常也基于从自然界中收集的主题。随机单词的产生和音节计数将使您测得乱七八糟，但诗歌却没有。
如果您的移动平均线必须很长才能达到所需的平滑度，并且您实际上并不需要任何特定形状的内核，那么使用指数衰减的移动平均线会更好： ai+1 = tiny*datai+1 + 1.0-tiny*ai 在此处选择tiny一个适当的常数（例如，如果选择tiny = 1-1 N，则其平均数量将与大小为N的窗口相同，但在较旧的点上分布不同）。
我建议使用numpy.matrix代替ndarray，无论您有多少行，它都保持2的尺寸： In [17]: x Out[17]: array[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] In [18]: m=np.asmatrixx In [19]: m[1] Out[19]: matrix[[3
更新： ArminRigo的第二个答案已废除了这里描述的第一个算法，该算法更简单，更有效。但是这两种方法都有一个缺点。他们需要许多小时才能找到一百万个整数的结果。因此，我尝试了另外两个变体（请参阅此答案的后半部分），其中假定输入整数的范围是有限的。这种限制允许更快的算法。我也尝试优化Armin Rigo的代码。最后查看我的基准测试结果。 这是使用O（N）内存的算法思
用途collections.Counter： from collections import Counter Counter'common' Counter{'m
合并排序的最坏情况是合并排序必须进行 最大数量的比较。 因此，我将尝试以自下而上的方式构建最坏的情况： 假设排序后最后一步的数组是 {0,1,2,3,4,5,6,7} 在最坏的情况下，此步骤之前的数组必须是{0,2,4,6,1,3,5,7}因为此处left s
这是一个众所周知的问题，具有以下答案： public boolean isValidNode root { return isValidBSTroot, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE; } private boolean isValidBSTNode node, int l, int h { ifnode == nu
import urllib, urllib2 from poster.encode import multipart_encode from poster.streaminghttp import register_openers def queXF: register_openers url = "http:lilix2trunkadminnew.php" values = {'for
不考虑效率，这个答案可能有效。结合两个二叉树的算法？。如果分类或平衡，请在如何有效地合并两个BST的效率中讨论效率。和串联合并联接两个AVL树
在下面的代码行中有一个逻辑问题： start = chunkCount * SIZE_CHECKSUM; --- bug 将该变量 start 初始化为0，然后在第一次迭代中再次重置为0，这是不对的。 以下是使用问题中提到的相同库“ emn178 js-sha256st
如果您使用来构建二进制文件--config=cuda（已完成tensorflow- gpu），则您的计算机必须具有GPU驱动程序。即使机器没有GPU，也可以在机器上安装GPU驱动程序，这是常见的实用解决方案。 发生的事情是在代码中--config=cuda设置了a href="https:github.comtensorflowtensorf
本质上，似乎您正在寻找自动完成功能（如果我正确理解了您的问题）。沿着这些思路，上述问题及其答案也为如何做更复杂的建议（即基于内容，语义，意图等）提供了大量参考。 如果您正在寻找提出“相关”建议的算法，那么这可能不会解决您的问题，例如： “水”可能建议使用酷乐，佳得乐，维生素水。 “大海”可能暗示海洋，湖泊，河流
您可以使用Ramer-Douglas-Peucker（RDP） 算法来简化路径。然后，您可以计算沿简化路径的每个线段的方向变化。与方向最大变化相对应的点可以称为转折点： 可以在github上找到RDP算法的Python实现。 im
我知道有4种方法可以在python（Python 3）上实现： 1）串联： 您可以使用此方法+来连接2个字符串，但是只能连接字符串类型数据，这意味着需要使用该str函数将非字符串类型数据转换为字符串。例如： print"The Enemy's health is " + strEnem
也称为Excel列编号。A = 0, ..., Z = 25, AA = 26, ...至少对于计算而言，如果移动一个，会更容易。对于您的方案，在转换为Xnary响应之前，所需要做的就是减去1。转换后的加法。 因此，通过修改，让我们开始寻找转换。首先，我们需要编码多少个符号n？嗯，有26个一位数字，26 ^ 2个两位数字，26 ^3个三位数字等。因此，最多使用d
一种方法是使用py2app使用仅32位的Python，例如可从python.org下载的仅32位版本。另一个方法是将设置为LSArchitecturePriority，i386并且可能ppc在生成的应用捆绑包的Info.plist中。有关更多信息，请参见a href="http:developer.apple.comlibrarymac#documentat
我认为这是对子数组A[0..n-1]和的两个并发二进制搜索B[0..n-1]，即O（log n）。 给定排序数组，您知道 第n个 最大数组将出现A[n-1]在array 之前或之后的某个位置A，或者B[n-1]是否在array中B
这不是“技巧”，而是“算法”，但可以通过代码自动实现。它主要用于人声居中的立体声轨道。如果人声居中，则它们在两个音轨中均等地体现。如果您反转其中一条音轨，然后将它们合并在一起，则中心人声的波形会被抵消并被消除。您可以使用大多数出色的音频编辑器（例如audacity）手动进行此操作。它不能为您提供完美的结果，其余音频也会受到一些影响，但它会产生出色的卡拉OK音轨:
我使用了一些技巧来使其正常工作。如果我理解您的问题，则希望将IPython环境中的当前工作目录设置为活动文件所在的目录。因此，如果您正在编辑D：projectsfile.py，则希望pwd（）命令（在IPython中）返回D： projects。这就是我的解决方案中被黑的部分。我所有的项目都在D驱动器上，但是所有常规的python导入都来自C驱动器上的安装位置。因此，以下内容： os.env
警告： 自从此文章撰写于2010年以来，GPU已广泛部署到暴力破解密码哈希。价格适中的GPU 每秒可以运行 一百亿个 MD5。这意味着即使是完全随机的8个字符的字母数字密码（62个可能的字符）也可以在6小时内被强行使用。SHA-1只会稍微慢一点，需要一天的时间。您用户的密码要弱得多，并且（即使加盐）也会以每秒数千个密码的速度下降。哈希函数
GCD如何确定旋转阵列所需的周期数？ 因为内部循环以的步长递增d，并在返回起点时停止，即总跨度是的倍数n。那是LCMn, d。因此，该循环中的元素数为LCMn, d d。这样的循环总数为n LCMn, d d，等
这是一个片段，用于更新单词2013 .docx文档的目录，其中仅包含一个目录（例如，仅标题的TOC，不包含图形的TOC等）。如果使用python的系统安装程序从命令promt（Windows 10，命令promt不“以管理员身份运行”）运行脚本 update_toc.py ， 则会 在同一目录中python update_toc.py打开
100种颜色很多，但您可以通过在HSB或HSL空间中尽可能少地分配它们来实现。在RGB中执行此操作可能很困难。 例如，您可能决定使用10种不同的色相，4种不同的饱和度级别和3种不同的亮度设置，最多可以提供120种颜色。您需要仔细选择饱和度和亮度值。人眼是复杂且令人困惑的传感器。如果将颜色空间视为圆锥体，则在每个亮度饱和度级别上可能需要不同数量的色相。 这是a href="http:en.wikipedi
import re s = "http:[ipaddress]SaveData127.0.0.100-0C-F1-56-98-AD" re.searchr'[0-9A-F]{2}[:-]{5}[0-9A-F]{2}', s, re.I.group '00-0C-F1-56-98-AD' re.searchr'2[0-5]|1[0-9]|[0-9]?[0-9]\.{3}2[0-5]|1[
有一个O（n）。让S是字符串。刚去通过阵列有两个指针i和j并跟踪数K之间不同的字母S[i]和S[j]。增量j每当这个数小于或等于n和增量i每当K大于n。还要记住最长
仅使用integer定义顺序的列怎么办？默认情况下，您分配的数字* 1000，例如1000、2000、3000 ....，如果在1000和2000之间移动3000，则将其更改为1500。因此，在大多数情况下，您根本不需要更新其他数字。我使用这种方法，并且效果很好。您也可以使用，double但是这样就无法控制精度和舍入误差，因此请不要使用它。 因此
