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【云+社区年度征文】PySimpleGUI一个建立在tkinter之上更简单但功能强大的GUI

你将会学会一个除了Pyqt5、TK等其它界面编程的Python第三方库，你可以利用它更方便的做出交互的界面。

2020-12-03

4.7K0

【技术创作101训练营】想用代码改变世界？先用好Git和Github！

比如当你在本地写好某一个编程文档时，发现有些地方需要修改或者删除，有的人可能会直接在当前文件中直接修改，有的人会复制一份在上面修改，然后删除没用的文件。但是当你发现还是原来的文件好或者另外的版本好时，就可能手足无措了。

2020-09-20

8090

Win10设置定时任务

最近写了一个简单的Python程序，想让这个小程序每天上午7点定时运行一次。由于其他原因，直接使用Windows定时任务：

2020-03-23

1.7K0

Github界面简介

git github 开源 http https

Github网站上方，会有一个常驻工具栏，在首页和在仓库，工具栏会稍微有些许不同：

2020-03-20

7660

Linux常用命令

文件存储 linux grep

Linux是目前应用最广泛的服务器操作系统，基于Unix，开源免费，由于系统的稳定性和安全性，市场占有率很高，几乎成为程序代码运行的最佳系统环境。

2020-03-17

1.1K0

获取GoogleDrive无限网盘

3.我们进入到自己的 drive 中后，是只有一个我的云端硬盘并且只有15GB的空间

2020-03-17

4.4K0

Win10配置Java开发环境

java jdk 编程算法

软件开发环境，是一个程序的运行的支撑，Java作为近年来最热门的编程语言之一，越来越多的新人程序员选择Java来学习，它的开发环境搭建也是学习和使用这一编程语言的基础。今天我们将在Windows上配置Java的开发环境。

2020-03-13

2.4K0

Github库名命名规范

由于迁移到Github上的项目越来越多，对项目的管理越来越困难。由于各项目命名具有随意性，用之代表git仓库名后就很难快速回忆起这个项目的相关细节，通常需要不断打开某个库才能有所了解。因此，十分必要对git库名命名方式进行规范以便于项目的管理。

2020-03-13

4.6K0

Github利用码云进行加速下载

github git 开源

众所周知，GitHub是一个巨大的开源宝库，以及程序员和编程爱好者的聚集地，包括我之前推荐的诸多优秀的开源项目全部都是位于GitHub上。

2020-03-13

4.1K0

Sklearn库中的数据集

机器学习神经网络深度学习人工智能

scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多，还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂，完全可以当成机器学习的教程来学习。

2020-03-13

1.9K0

Python为什么成为人工智能的首选语言

python c++编程算法

之前一直都是在学习Python与机器学习，深度学习。但是究竟为什么在众多的编程语言中选择Python作为人工智能的首选语言呢我一直不得而知，今天就来以我的理解来梳理下吧。首先在我不再赘述Python的前世今生，只是深入的说一下Python与人工智能的关系。

2020-03-13

1.8K0

typecho博客魔改常用代码

https html 网络安全 php 网站

如果出现不显示效果的情况，因为此代码基于 jquery，请在网页头部加入如下代码：

2020-03-13

2.4K0

搜索引擎的高级搜索方法

seo 搜索引擎

介绍下搜索方法的高级搜索方法，之前在某平台看到过，没太在意，如今再次被人提起，就整理下。

2020-03-13

1.8K0

[图]最短路径-Dijkstra算法

编程算法 https 网络安全

2.BFS可能会是Dijkstra算法的实质，BFS使用的是队列进行操作，而Dijkstra采用的是优先队列。

2020-03-13

7K0

浅谈脑机接口

spring https 网络安全神经网络深度学习

</br> <a href="https://s2.ax1x.com/2020/01/19/19fbAU.jpg" class="highslide" onclick="return hs.expand(this,{slideshowGroup:'images'})"><img src="https://s2.ax1x.com/2020/01/19/19fbAU.jpg" alt="19fbAU.jpg" border="0" /></a> # 一、引言近期一篇名为：[「全国首例！72岁高位截瘫患者用意念吃油条、打麻将，浙大脑机接口创多项第一」](https://zhuanlan.zhihu.com/p/103180317) 的文章在知乎等各大学习与科技平台显现，文章大概讲述的是：在浙江大学医学院附属第二医院 16 楼功能神经外科的一间病房里，张先生（高位截瘫患者）利用**“意念”** 控制外部器械进行多个正常人的操作。文章中所说的“意念”其实并不是科幻小说或者电影中的真正意念-这种超自然的能力。它们所被实现完全是由浙大的脑机来完成的，何为脑机？在这里来说就是实现大脑对机械的控制。 # 二、百科 ## 1、定义根据第一次 BCI 国际会议的官方定义： >「脑 - 计算机接口（Brain–computer interface, BCI 或称 Brain–machine interface, BMI）是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统」。除了这个官方的定义，我更喜欢和理解在曹守洪的论文-[「机器学习在脑中的应用」](http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10013-1017293359.htm) 的摘要中所写到的： > 脑机接口(Brain Computer Interfaces,BCI)是一种能够建立大脑与外部设备直接实时交互的通讯或控制系统。BCI可以通过分析脑电信号从而绕过外围神经和肌肉直接与外部交流或控制外部设备,这为运动能力严重受损的瘫痪病人带来了希望。从技术实现途径来看，BCI 是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术。按照侵入程度的不同，BCI 分为「非侵入式」、「半侵入式」和「侵入式」。 - 非侵入式（Non-invasive BCI），即在头骨外检测信号的设备； - 半侵入式（Partially invasive BCI），即安置在大脑皮层表面接收信号的设备； - 侵入式（invasive BCI），即通过开颅手术等方式，向脑组织内植入传感器以获取信号的设备。三者各有优缺点，总体来看，BCI 设备对脑部侵入的程度越高，风险越大。起初，BCI 的目的是修复或恢复人类失去的部分功能。 ## 2、应用 - 人工耳蜗：通过向体内植入电极系统，对位于耳蜗内、功能尚且完好的听觉神经施加脉冲电刺激，恢复、提高、甚至重建重度失聪患者的听觉。 - 仿生机械臂（Bionic arm）：通过结合 BCI 和肌电图（EMG）等技术，帮助残疾人恢复一定的触觉和肢体能力。仿生机械臂还能解决偶尔出现的幻肢问题。 - 脑电图（EEG）：是一种记录大脑电活动的电生理监测方法，通常为非侵入性，透过沿头皮放置的电极来读取大脑活动产生的微弱电信号。在医学上通常用作某些脑部疾病的辅助诊断方法。 ## 3、伦理问题 - 安全风险：许多较为激进的侵入式 BCI 技术需要「开颅」，将设备植入到颅腔内脑皮层中，以便获得高质量信号，但手术可能面临脑部出血、感染等风险，植入电极还可能出现脑部排异反应，引起脑组织损伤。 - 技术合理性的界定：BCI 作为修复或改善病患的受损功能，属于医疗上的技术进步。但 BCI 也能增强人类认知能力，这些「人造增强设备」应用在正常的人类身上是否合理还有待探讨。 - 知情同意：当病人完全失去自主沟通能力时，如何准确理解病人的想法？2012 年，发表于神经物理治疗杂志（JNPT）的一篇论文曾探讨过遇到的具体案例[2]：Jane 是一名患有闭锁综合症（意识清醒，全身除眼睛外全部瘫痪）的患者，患病后导致沟通非常困难。医生曾尝试利用非侵入 BCI 来与 Jane 交流，但效果不够理想。Jane 的丈夫非常渴望与妻子再次沟通，他希望尝试侵入性 BCI 的方法，而如何准确获知患者本人对侵入性 BCI 手术的意见是个难题。此外，BCI 还可能导致社会公平问题，人类的自我认同问题等等。这些伦理问题还需要进一步探讨。 # 三、畅想对比于目前的人工智能，脑机属于远未来实现范畴，未来它要走的路途远比人工智能要艰难，但是我相信利用技术对人的大脑进行操作远不是没有可能，更何况现在已经有了一些进展。由于脑机接口所应用的技术很广泛，那么是否可以考虑在脑机接口中加入一些人工智能的算

2020-03-13

8770

利用宝塔对服务器进行管理和操作

https 网络安全 jquery

<a href="http%3A%2F%2Fimg.yzt-tools.com%2F20190516%2F20a36619bc298c6eb694465915817a2e.jpg%3Fx-oss-process%3Dimage%2Fresize%2Cw_600%2Fauto-orient%2C1%2Fquality%2Cq_90%2Fformat%2Cjpg" class="highslide" onclick="return hs.expand(this,{slideshowGro

2020-03-13

8750

调用完全不限次数的100多个免费API接口

http html https 网络安全 ide

<a href="http%3A%2F%2Fimg2.imgtn.bdimg.com%2Fit%2Fu%3D1508803242%2C3635417426%26fm%3D214

2020-03-13

7.8K1

windows10 CMD 命令大全

windows 命令行工具数据分析

<a href="http%3A%2F%2Ffile.elecfans.com%2Fweb1%2FM00%2F7B%2F39%2FpIYBAFwAkyuAZecYAAGOpEL

2020-03-13

1.9K0

将Git与Github进行SSH连接

html bash https bash 指令网络安全

<a href="https://ss2.bdstatic.com/70cFvnSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=112763915,265947675&fm=26&gp=0.jpg" class="highslide" onclick="return hs.expand(this,{slideshowGroup:'images'})"><img src="https://ss2.bdstatic.com/70cFvnSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=112763915,265947675&fm=26&gp=0.jpg"></a> # Githu与Github 首先， - `Git`是一款免费、开源的分布式版本控制系统； - `Github`是用`Git`做版本控制的代码托管平台；用一句话形容这二者的关系：Git是弓，你的代码是箭，Github是靶子。 Git是软件,它可在本地建立仓库,你写的代码的各个版本都可以存着 Github是网上仓库,你写的代码的各个版本都可以存着。 # 安装使用 ## 安装Git 1. 到[Git官网](https://git-scm.com/downloads)下载与你正在使用的操作系统(本文以`windows`为例)相对应的文件。一般地，选择`64-bit Git for Windows Setup`。 2. 安装时注意：勾选添加git到`环境变量`；在Windows Explorer Integration中勾选`Git Bash Here`。其余配置默认即可。 3. 安装完成后(可能需要**注销或重启**)，在任意一个文件夹空白处右键，检查是否有`Git Bash Here`的选项。 ## 注册GitHub 到[GitHub官网](https://sqdxwz.com)注册一个账号。这里我以我的Github账号：`WangRongsheng` 为例进行演示。 ## 配置git与github关联 ### 设置邮箱和用户名打开`Git Bash`(输入命令**均在Git Bash中进行**，以后不再声明)，分别输入下列命令(输入一行命令后需要回车，以后不再声明)： ```html git config --global user.name "WangRongsheng" git config --global user.email "603329354@qq.com" ``` 下面这一行设置可以增强输出命令的可读性： ```html git config --global color.ui auto ``` ### 用ssh生成公钥输入： ```html ssh-keygen -t rsa -C "603329354@qq.com" ``` 回车之后会出现如下所示的输出，直接按回车即可： ```html Generating public/private rsa key pair. Enter file in which to save the key (/Users/your_user_directory/.ssh/id_rsa): (按回车键) Enter passphrase (empty for no passphrase): (按回车键) Enter same passphrase again: (按回车键) ``` 这样密钥文件就生成了，默认在用户目录下，如：`C:\User\xxx\.ssh\` 这个文件夹中。其中的xxx是你的windows用户名。 ### 将公钥添加到`github`中 1. 在`C:\user\xxx\.ssh\`文件夹中找到`id_rsa.pub`这个文件，用文本编辑器(如记事本)打开，复制里面的所有内容。 2. 登陆`github账号`，点击头像旁的`小三角`展开，点击`settings`-`SSH and GPG keys`-`New SSH key`，在`Title`中取一个名字（任意），`key`中粘贴你刚刚复制的内容。然后点击`Add SSH key`即可。 ### 测试是否关联成功输入： ```html ssh -T git@github.com ``` 出现以下结果即为成功： ```html Hi WangRongsheng! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access. ```

2020-03-13

6980

为Anaconda安装tf、pytorch、keras

html anaconda https 网络安全 keras

<a href="https://ss3.bdstatic.com/70cFv8Sh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1629994617,2449101888&fm=26&gp=0.jpg" class="highslide" onclick="return hs.expand(this,{slideshowGroup:'images'})"><img src="https://ss3.bdstatic.com/70cFv8Sh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1629994617,2449101888&fm=26&gp=0.jpg" /></a> # Anaconda3介绍简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!

2020-03-13

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