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  1. selenium2 python自动化测试.

  2. 第一章 自动化测试基础..........................................................................................................................................9 第一节 软件测试分类........................................................................................
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2014-11-16
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:igaojk
  1. Pytorch,Torch等深度学习框架

  2. facebook使用的Python库,包 描述 torch 像NumPy这样的Tensor图书馆,拥有强大的GPU支持 torch.autograd 一种基于磁带的自动分类库,支持所有可区分的Tensor操作手电筒 torch.nn 一个神经网络库与autograd设计了最大的灵活性torch.optim 一种与torch.nn一起使用的优化包,具有标准优化方法,如SGD,RMSProp,LBFGS,Adam等。 torch.multiprocessing python多处理,但是具有魔法内存
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-09-29
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:qq_43308211
  1. 数据结构.rar

  2. python写的爬虫,将C语言中文网《数据结构与算法》教程爬取为html格式以及pdf格式,代码包含了BeautifulSoup、pdfkit、requests等库的用法,并用multiprocessing库进行了多进程爬取,速度快,该源代码对学习python爬虫十分有帮助。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-08-01
    • 文件大小:1024
    • 提供者:chbhl123
  1. aioprocessing, 一个 python 3.3 库,集成了多处理模块和 asyncio.zip

  2. aioprocessing, 一个 python 3.3 库,集成了多处理模块和 asyncio aioprocessing aioprocessing 提供了异步。asyncio 兼容的多线程版本,它是 multiprocessing 库中对象的许多阻塞实例方法的。 下面是演示 Event 。Queue 和 Lock的aiop
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-18
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38743737
  1. 总结:Bootstrap(自助法),Bagging,Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法,包括boosting和bagging,里面讲解详细,值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_15141977
  1. 简单谈谈python中的多进程

  2. multiprocessing模块是python库中最高级和功能最强大的模块之一。本文就来给大家简单讲讲multiprocessing一般性技巧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:33792
    • 提供者:weixin_38502510
  1. Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解

  2. 主要介绍了Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:178176
    • 提供者:weixin_38564503
  1. Python标准库之多进程(multiprocessing包)介绍

  2. 在初步了解Python多进程之后,我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。 进程池 进程池 (Process Pool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵,准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的士兵。 “三个进程的进程池” 比如下面的程序: 复制代码 代码如下: import multiprocessing as mul def f(x):     return x**2 pool = mul.Pool
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:121856
    • 提供者:weixin_38662122
  1. Python 多核并行计算的示例代码

  2. 以前写点小程序其实根本不在乎并行,单核跑跑也没什么问题,而且我的电脑也只有双核四个超线程(下面就统称核好了),觉得去折腾并行没啥意义(除非在做IO密集型任务)。然后自从用上了32核128GB内存,看到 htop 里面一堆空载的核,很自然地就会想这个并行必须去折腾一下。后面发现,其实 Python 的并行真的非常简单。 multiprocessing vs threading Python 自带的库又全又好用,这是我特别喜欢 Python 的原因之一。Python 里面有 multiproce
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:244736
    • 提供者:weixin_38668225
  1. 用python实现的线程池实例代码

  2. python3标准库里自带线程池ThreadPoolExecutor和进程池ProcessPoolExecutor。 如果你用的是python2,那可以下载一个模块,叫threadpool,这是线程池。对于进程池可以使用python自带的multiprocessing.Pool。 当然也可以自己写一个threadpool。 # coding:utf-8 import Queue import threading import sys import time import math class
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:50176
    • 提供者:weixin_38538950
  1. 简单介绍Python中利用生成器实现的并发编程

  2. 我们都知道并发(不是并行)编程目前有四种方式,多进程,多线程,异步,和协程。 多进程编程在python中有类似C的os.fork,当然还有更高层封装的multiprocessing标准库,在之前写过的python高可用程序设计方法中提供了类似nginx中master process和worker process间信号处理的方式,保证了业务进程的退出可以被主进程感知。 多线程编程python中有Thread和threading,在linux下所谓的线程,实际上是LWP轻量级进程,其在内核中具有和进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38589774
  1. python多进程操作实例

  2. 由于CPython实现中的GIL的限制,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况我们需要使用多进程。 这也许就是python中多进程类库如此简洁好用的原因所在。在python中可以向多线程一样简单地使用多进程。 一、多进程 process的成员变量和方法: >>class multiprocessing.Process([group[, target[, name[, args[, kwargs]]]]]) 来的定
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:80896
    • 提供者:weixin_38712578
  1. python爬虫开发之使用python爬虫库requests,urllib与今日头条搜索功能爬取搜索内容实例

  2. 使用python爬虫库requests,urllib爬取今日头条街拍美图 代码均有注释 import re,json,requests,os from hashlib import md5 from urllib.parse import urlencode from requests.exceptions import RequestException from bs4 import BeautifulSoup from multiprocessing import Pool #请求索引页
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:523264
    • 提供者:weixin_38690017
  1. Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现

  2. 1.背景 在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求 笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法: pip install pathos 安装完成后 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm 这边使用pathos的原因是因为,mult
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:114688
    • 提供者:weixin_38715097
  1. spacy-extreme:如何将spaCy用于超大文件而不遇到内存问题的示例-源码

  2. Spacy-极端 如何将spaCy用于超大文件而不遇到内存问题的示例 spaCy的内存问题 编辑: 中修复了运行spaCy管道的内存问题。 不过,我将使该存储库保持在线状态,作为有关如何有效地分块数据的教育性代码段。 本节的其余部分可以忽略。 SpaCy是一种流行的,功能强大的NLP工具,可以处理文本并从中获取您可能需要的几乎所有信息。 不幸的是,在对30GB以上的单个文件进行多处理时,我开始遇到问题:内存使用量一直在增长。 即使使用,问题仍然存在。 “错误修复”不可用,因为尚不清楚内存泄漏的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42099858
  1. concurrent_writer:一个库,用于处理具有多个进程的数据并将处理后的数据保存到相同的目标位置,而不会锁定资源-源码

  2. parallel_writer 一个库,用于通过多个进程处理数据,并将处理后的数据保存到相同的目标位置,而不会锁定资源。 Python包“ multiprocessing”将cpu的多个内核用于cpu绑定的作业。 如果没有现有的并发写入机制(例如文件,sqlite等),则有两种方法可以将作业的结果保存到相同的目标位置。 第一种方法是同步编程,它使用锁来确保一次只有一个进程写入该目标。 第二种方法是将结果保存到进程共享的数据结构(例如队列)中,并创建另一个唯一的进程从共享数据结构中读取结果并将其
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:23552
    • 提供者:weixin_42122306
  1. Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解

  2. 问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果。没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样。文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我写了一个串行的程序,一个topic算完之后再算另一个topic。可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参,又要选特征又要调整regressor的参数,导致参数组合一共有1782种。我真
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:180224
    • 提供者:weixin_38564085
  1. python multiprocessing多进程变量共享与加锁的实现

  2. python多进程和多线程是大家会重点了解的部分,因为很多工作如果并没有前后相互依赖关系的话其实顺序并不是非常的重要,采用顺序执行的话就必定会造成无谓的等待,任凭cpu和内存白白浪费,这是我们不想看到的。 为了解决这个问题,我们就可以采用多线程或者多进程的方式,(多线程我们之后再讲),而这两者之间是有本质区别的。就内存而言,已知进程是在执行过程中有独立的内存单元的,而多个线程是共享内存的,这是多进程和多线程的一大区别。 利用Value在不同进程中同步变量 在多进程中,由于进程之间内存相互是隔离
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:63488
    • 提供者:weixin_38643212
  1. Python爬虫 multiprocessing库应用详解

  2. Python爬虫(十) 学习Python爬虫过程中的心得体会以及知识点的整理,方便我自己查找,也希望可以和大家一起交流。 —— multiprocessing库应用详解 —— 文章目录Python爬虫(十)—— multiprocessing库应用详解 ——1. Process模块1.1 构造方法1.2 其他方法2. Pool模块2.1 构造方法2.2 其他方法3. Queue模块4. Pipe模块 multiprocessing库对应的是进程。 进程和线程的问题点击详细教程查看。 1. Pro
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:948224
    • 提供者:weixin_38640242
  1. ATMC:应用模板匹配程序以系统地检测地震位移记录中的地面耦合电波的代码-源码

  2. 自动化模板匹配代码(ATMC) 英语 应用模板匹配程序以系统地检测地震记录中的地面耦合电波的代码。 此代码实现Scipy,Numpy,Obspy和Multiprocessing函数。 无线电波的检测是通过执行detect_peaks函数执行的,该函数由Duarte&Watanabe在2018年创建( )。 运行要求: 要运行代码,请安装Python 3.7,NumPy,ObsPy,SciPy和Multiprocessing库。 要了解如何在不同的环境(Windows,MacOS和Linu
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:15360
    • 提供者:weixin_42118423
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