C++ deque使用、创建及初始化详解

deque<T>，一个定义在 deque 头文件中的容器模板，可以生成包含 T 类型元素的容器，它以双端队列的形式组织元素。可以在容器的头部和尾部高效地添加或删除对象，这是它相对于 vector 容器的优势。当需要这种功能时，可以选择这种类型的容器。 无论何时，当应用包含先入先出的事务处理时，都应该使用 deque 容器。处理数据库事务或模拟一家超市的结账队列，像这两种应用都可以充分利用 deque 容器。 生成 deque 容器 如果用默认的构造函数生成 deque

Pillow为图片添加水印

为图片添加水印能够在一定程度上避免其他人滥用您的图片，这是保护图片版权的一种有效方式。因此，当您在微博、或者博客等一些公众平台分享图片的时候，建议您为自己的图片添加一个水印，来证明这张图片属于您。 添加水印的方式的有很多种，比如通过一些图像处理软件，或者手机美图软件都可以实现添加水印的操作，但是这种操作比较复杂，甚至有些软件还不是免费的。 Pillow 库提供了添加水印的方法，操作简单，易学、易用。下面我们讲解如何使用 PIilow 给图片添加水印。 我们知道，水印是附着在原图

Redis LTRIM命令

Redis LTRIM 命令对一个列表进行修剪(trim)，就是说，让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间之内的元素都将被删除。 可用版本 LTRIM 命令可用版本：>= 1.0.0 语法 Redis LTRIM 命令的基本语法如下： LTRIM key start stop 返回值 操作成功返回 ok ，否则返回错误信息。 命令演示 127.0.0.1:6379> lpush DB mysql redis sqllite m

单元测试数据库配置及常用测试工具

经过前面几节的讲解，相信大家对 Django 单元测试有了全面的了解。主要给大家介绍了三个方面的知识点，如何针对 Django 的不同模块执行测试用例，如何利用装饰器进行跳过测试和预期失败以及如何编写测试用例代码。 在整个单元测试过程中还有值得我们优化的环节，比如前面进行 ExampleTest 类测试时，我们发现 Django 会为单元测试创建新的数据库，但是你会发现这个过程很消耗时间，一个还好，如果很多个测试单元呢？再就是本节我们还会介绍一些单元测试中常用的工具方法，通过本节的学习你会

Django自定义中间件及其实例应用

在《Django中间件》介绍了中间件的基概念以及它的执行与响应顺序还有它的作用，我们知道中间件的本质是一个 Python 类，它在视图执行之前与执行之后利用“钩子”函数做一些操作，也就是说所有的请求从开始进来以及最后返回响应都要经过中间件。中间件作为一个轻量级的插件系统，有很多应用场景。比如要通过某个 IP 在一分钟内访问网站的次数来限制一些网络爬虫，就可以通过中间件来实现。在本节我们将一起实现自定义中间件，以及了解它的实际应用。 1. 实现自定义中间的过程

python matplotlib拟合直线的实现

Python Matplotlib拟合直线的实现 在数据可视化中，拟合直线是一种常见的数据分析方法。Python中的Matplotlib库提供了拟合直线的实现方法，本攻略将详细讲解如何使用Matplotlib拟合直线，并提供两个示例。 步骤一：导入Matplotlib库 在使用Matplotlib拟合直线之前，我们需要先导入Matplotlib库。可以使用以下代码导入Matplotlib库： import matplotlib.pyplo

MySQL ROUND函数：四舍五入

MySQL ROUND(x) 函数返回最接近于参数 x 的整数；ROUND(x,y) 函数对参数x进行四舍五入的操作，返回值保留小数点后面指定的y位。 【实例 1】使用ROUND(x)函数，输入 SQL 语句执行结果如下。 mysql> SELECT ROUND(-6.6),ROUND(-8.44),ROUND(3.44); +-------------+--------------+-------------+ | ROUND(-6.6) | ROUND(-8.44) |

Numpy中的shape函数的用法详解

以下是关于“Numpy中的shape函数的用法详解”的完整攻略。 Numpy中的shape函数 在Numpy中，shape函数用于获取数组的形状，即数组的维度和大小。shape函数返回一个元组，元组中的每个元素表示数组在对应维度上的大小。 获取数组的形状 下面是一个使用shape函数获取数组形状的示例代码： import numpy as np # 创建一个3行4列的数组 a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5,

Go语言变量的声明和初始化

变量主要用来存储数据信息，变量的值可以通过变量名进行访问。 Go语言的变量名的命名规则与其他语言一样，都是由字母、数字和下画线组成，其中变量名的首字符不能为数字。 Go语言变量的声明 Go语言变量的声明通常使用 var 关键字，变量的声明格式如下： var identifier type 其中，var 是声明变量的关键字，identifier 是变量名，type 是变量的类型，行尾无须添加分号，例如： var a int //声明整型类型的变量,

mat矩阵和npy矩阵实现互相转换(python和matlab)

以下是关于“mat矩阵和npy矩阵实现互相转换(python和matlab)”的完整攻略。 背景 在Python中，我们可以使用numpy库来处理矩阵。而在Matlab中，我们可以使用mat矩阵来处理矩阵。本攻略将介绍如何在Python和Matlab之间实现mat矩阵和npy矩阵的互相转换，并提供两个示例来演示如何使用这些函数进行转。 mat矩阵和npy矩阵的互相转换 在Python中，我们可以使用numpy库中的loadmat()函数将

Numpy中的数组搜索中np.where方法详细介绍

以下是关于“Numpy中的数组搜索中np.where方法详细介绍”的完整攻略。 np.where方法的概念 在NumPy中，我们可以使用np.where()方法来搜索数组中满足条件的元素，并返回它们的索引。np.where()方法可以帮助我们更方便地处理数组数据。 np.where方法的使用 下面是np.where()的基本语法： np.where(condition[, x, y]) 其中，condition是一个条件表达式，x和y是

python numpy.power()数组元素求n次方案例

以下是关于“Python Numpy.power()数组元素求n次方”的完整攻略。 Numpy.power()函数的使用 Numpy.power()函数用于对数组中的元素进行n次方运算。它的法如下： numpy.power(x, n) 其中x表示要进行n次方运算的数组，n表示要进行的次方数。 面是一个使用Numpy.power()函数对数组进行n次方运算的示例代码： import numpy as np # 创建一个一维数组 a =

人工神经网络是什么

在本教程的开篇《人工智能是什么》一节中详细的阐述了深度学习发展历程，以及人工智能、机器学习、深度学习三者间的关系。就目前而言，这三者中红到发紫的当属“深度学习”。 深度学习（Deep Learning）这一概念是由 Geoffrey Hinton（深度学习之父）于 2006 年提出，但它的起源时间要早得多，可追溯至 20 世纪四五十年代，也就是人类刚刚发明出电子计算机时就已经提出来了，但当时并非叫做深度学习，而是人工神经网络（artificial neural ne

opencv python 傅里叶变换的使用

OpenCV-Python傅里叶变换的使用 傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，可以用于图像处理中的滤波、去噪、边缘检测等。OpenCV-Python提了cv.dft()和cv2.idft()函数来实现傅里叶变换和反变换。本文将详细讲解OpenCV-P傅里变换的使用，并提供两个示例。 傅里叶变换 在OpenCV-Python中，我们可以使用cv2.dft()函数来实现傅里叶变换。cv2.dft()函数接受一个输入图像和一个标志参

Numpy np.array()函数使用方法指南

Numpy np.array()函数使用方法指南 NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了许多用于数组操作的函数和方法。其中，np.array()函数是Num中最常用的函数之一，用于数组。本文将详细讲解np.array()函数的使用方法，包括创建一维数组、二维数组、多维数组等方面。 创建一维数组 使用np.array()函数可以创建一维数组。下面是一个示例： import numpy as np # 创建一维数组 a