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也只是创造了新的引用，而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。在Python中，每个对象都有存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。我们可以使用sys包中的getrefcount()，来查看某个对象
、网关、受控物品和接入控制设备组成。孤立的物品(冰箱、空调、汽车、仪表等)接入网络世界，互相之间可以交流，形成智能网络。用户通过平板或手机实现对受控物体信息采集分析和智能化管理，也可以上线进行远程操作。 从上图可看出，家庭自动化系统将嵌入式微控制器技术、无线连接、接入网络融合为
通过以上的测试，我们确实通过命令传递，就可以操作空调，客户端也没有直接关联空调，如果需要其他操作，那么另外实现一个命令实现类即可，拓展比较方便，不同命令之间不会相互影响。 命令模式的拓展 多条命令 如果我们需要执行多条命令，那么可以考虑在内部维护一个列表，添加之后依次执行即可。
queue 做事情，可以放在 Event queue 做。 为什么单线程可以做一个异步操作呢？ 因为 APP 只有在你滑动或者点击操作的时候才会响应事件。没有操作的时候进入等待时间，两个队列里都是空的。这个时间正是可以进行异步操作的，所以基于这个特点，单线程模型可以在等待过程中做一
1.3 读写锁遵循的原则 1.3.1 写锁，也可以称为独占锁，在写入操作的时候，一次只能被一个线程所占用； 1.3.2 读锁，也可以称为共享锁，在读取操作的时候，可以同时被多个线程锁占有使用； 1.3.3 综上所述，读取的时候可以允许多个线程一起读取；写入的时候只能允许一个线程
4.3 使用new 和new[ ] 是如何获取大小的 这个问题就很简单了，我们编译器其实是可以自动获取类型大小的，我们使用sizeof() 关键字都可以获取大小为什么编译器不可以呢? 所以我们看到了，在汇编代码中一个 push 的大小就是我们要开空间的字节
drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。 那么与其他验证码相比，究竟是什么让这个验证码更容易被人类和机器读懂呢? 字母没有相互叠加在一起，在水平方向上也没有彼此交叉。也就是说，可以在每一个字 母外面画一个方框，而不会重叠在一起。图片没有背景色、线条或其他对
ange()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数： >>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4]12 range(101)就可以生成0-100的整数序列，计算如下：
提高FFT结果频谱密度可以减少栅栏现象带来的偏差。在计算能力足够的情况下，通过增加截取信号的数据长度可以增加FFT结果频谱密度，即使简单在 原来采集数据的基础上，通过补零，来增加FFT计算数据的长度也可以有效增加FFT结果的频谱密度。 2.3.3 谐波估计 如果已知
1. Gradient Descent（梯度下降）梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1)，要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0
gGateway，云端接入网关），解决不同类型、不同通信协议的设备接入IoT平台的问题。CIG通过将各种不同的南向协议发送的消息转换为平台可以识别的Json格式目前IoT平台支持使用以下原生协议的设备接入LWM2MoverCoAP原生协议接入：主要面向基于蜂窝的窄带物联网（NB-
复杂的功能。这样通过一定的连接方式或信息传递方式进行协作的神经元可以看成一个网络，就是神经网络。 神经网络的核心组件是层，它是一种数据处理模块，可以将它看出数据过滤器（进去一些数据，出来更有用的数据），大多数深度学习都是将简单的层链接起来，从而实现渐进式 数据蒸馏。 1、前馈网络
家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研 学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 唯有努力💪 本文仅记录自己感兴趣的内容 说明 作业要求：每章从课后习题中选取3道题做就可以了 答案来源：题目的解答过程来自于网络，依据个人所学进行了一些修改、总结
)，都会喜欢使用它进行编程。 如果你对它还不了解，但你了解其他语言，如C/C++或Java，那么学习和使用Python就会非常简单。掌握基础知识后，可以直接开始编程，实践是最好的学习方法。 跨平台。所编写的代码能在Windows、Linux和MacOS系统上完美而顺利地运行，不必担心可移植性。
训练误差的大小，对判断给定的问题是不是一个容易学习的问题是有意义的，但本质上不重要。测试误差反映了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，是学习中的重要概念。显然，给定两种学习方法，测试误差小的方法具有更好的预测能力，是更有效的方法。 通常将学习方法对未知数据的预测能力称为泛化能力。
相干的任务，比如在图像中识别家具。这种学到的特征在不同问题之间的可移植性，是深度学习与许多早期浅层学习方法相比的重要优势，它使得深度学习对小数据问题非常有效。 本例中，假设有一个在 ImageNet 数据集（140 万张标记图像，1000 个不同的类别）上训练好的大型卷积神经网络。ImageNet
进程：一个内存中运行的应用程序，每一个进程都要独立的内存空间，一个应用程序可以同时运行多个进程，进程是系统运行程序的基本单位。 线程：是进程的一个执行单元，负责当前进程中程序的执行，一个进程中至少有一个线程，可以有多个线程–多线程程序。多个线程互不影响 线程调度 分时调度：多个
行时间。一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机 器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻 烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比 例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
以及 原子变量。 1.2 线程安全类 从上面的定义中可以总结出：如果某个类满足线程安全性，那么就可以把它称作线程安全类。完全由线程安全类构成的程序并不一定就是线程安全的，而在线程安全类中也可以包含非线程安全的类。在后续的学习笔记中将会介绍如何组合使用线程安全类。在任何情况下，只
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。 使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实
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