03 2020 档案
摘要：首先安装一个“code runner”的扩展。 然后在python代码中右击，选择run code即可。 注意这个扩展是自动调用系统cmd中设置的python环境，而不是vs code python插件中记录的python环境。 如果已经用python拓展配置，那还是直接右键选择“Run curre
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摘要：在安装了vs code的python拓展后。 1. 可以直接点击左下角的python环境显示，然后选择合适的Python环境。 2. 打开命令面板（Ctrl+Shift+P）输入Python: Select Interpreter然后选择一个解释器。
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摘要：首先安装好anancoda和vs code。 然后在vs code中选择： “File->Perference->Setting” 1. 在右侧的搜索框中搜索：python.pythonPath 以及Conda Path 然后在出现的框中加入anancoda的python路径和conda pytho
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摘要：首先在vs coder中安装一个扩展：Remote Development。
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摘要：pkill -u [用户名]
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摘要：【将显卡驱动从384升级到440.】 Step1 首先停止x server（图形化界面），依次尝试如下手段： 1. sudo /etc/init.d/gdm stop 成功后要再使用 sudo /etc/init.d/gdm start 重启。 2. sudo init 3 3. ps -aux |
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摘要：numpy.maximum(X, Y, out=None) numpy.minimum(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大/小者。
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摘要：不会改变内部数据的情况下，收缩维度大小为1的维度，使用squeeze函数。 numpy.squeeze(a,axis = None) a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints,
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摘要：也可以使用numpy import numpy as np # Save dictionary = {'hello':'world'} np.save('file.npy', dictionary) # Load read_dictionary = np.load('file.npy').item(
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摘要：快速实现 1. 同一个函数不同的输入数据 from multiprocessing import Pool import os, time, random def task1(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) star
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摘要：可通过zip两个可以iterable的对象并列输出。常用的做法是将两个list的元素对位组成元组输出： a=[1,2,3] b=[4,5,6] c=list(zip(a,b)) # c的内容是 [(1,4), (2,5),(3,6)] 同理和一逆转这个过程：d=list(zip(*c)) # d的内
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摘要：np.expand_dims(a,0).repeat(1000,axis=0) 上面对a矩阵的第0维扩增，扩增方式是将a延着第0维复制1000遍
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摘要：如何在vs code中切换显示编码 然后在显示出的编码选项中选择合适的。
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摘要：主要是加伴奏，同时把歌录进去，adobe audition是方面的专业软件。 打开adobe audition，我以2020版为例。 Step1 点击坐上角“文件->新建->多轨会话”： Step2 为了方便后续降噪，需要捕捉一下环境音，然后记录。 点击多轨会话中随便摸个音轨，点击其中的“R”或者“
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摘要：保存： save('xxx.mat','x') x是一个实际的变量； 读取； x=load('xxx.mat');
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摘要：使用importdata载入数据 importdata('xxx.csv') 如果是一个第一行为属性string，其他行为数值型的数据，则返回值为： data: [4500×4 double] textdata: {'date' 'dc_id' 'sku_id' 'consumption'} col
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摘要：正态分布 import random as np np.random.normal(均值, 标准差, 产生随机数数目) 柯西分布 标准柯西分布如下生成 numpy.random.standard_cauchy(size) 随机排列 t = [1,2,3] random.shuffle(t) 随机选取
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摘要：首先需要import csv模块 import csv 读取csv文件 with open('xxx.csv', 'r') as csv_file: reader = csv.reader(csv_file) next(csv_file, None) # 略过文件头 for user in read
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