Python 进阶练习

  • 深度学习离不开数学分析（高等数学）、线性代数、概率论等知识，更离不开以编程为核心的动手实践。

  • 无论是在机器学习还是深度学习中，Python 已经成为主导性的编程语言。而且，现在许多主流的深度学习框架都提供Python接口，Python被用于数据预处理、定义网络模型、执行训练过程、数据可视化等

  • 熟悉 Python 的基础语法，并掌握 NumPy，Pandas 及其他基础工具模块的使用对深度学习实践是非常重要的！


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Python 基础语法

python基础语法

#1.基础操作
age = 20          # 声明一个变量age 用来存储一个数字 20
1+1                # 基础数学加法
print('Hello World!')   # 打印Hello World!

#2.条件判断if
if 1 == 2: # 如果 if 跟随的条件为 假 那么不执行属于if 的语句,然后寻找 else
    print("假的")
else: # 寻找到 else 之后 执行属于else中的语句
    print("1==2是假的")
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AI Studio基本操作(一) Notebook篇

由于AI Studio使用了Notebook为主要编辑器, 因此也引入了一些iPython操作. 特别示例说明

AI Studio的Notebook项目的基本操作.

项目启停
执行和调试
多文件代码编辑
上传Notebook
Notebook快捷键
暗黑模式
字号调节
Notebook中使用Shell命令
    使用pip来安装自己需要的package (但不支持apt-get)
    查看当前环境中安装的package
    持久化安装
        使用git命令来同步代码 (暂时需要Paddle 1.4.1以上)
    文件下载
Python代码执行与调试
变量监控
Magic命令
     %env：设置环境变量
     %run: 运行python代码
     %%writefile and %pycat: 导出cell内容/显示外部脚本的内容
关于快速查看某个对象/方法/接口的用法
关于变量监控
关于调试代码
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Java并发-- AbstractQueuedSynchronizer 队列同步器

队列同步器AbstractQueuedSynchronizer（以下简称同步器），是用来构建锁或者其他同步组件的基础框架，它使用了一个int成员变量表示同步状态，通过内置的FIFO队列来完成资源获取线程的排队工作，并发包的作者（Doug Lea）期望它能够成为实现大部分同步需求的基础。
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Java并发-- Lock 接口

​ 锁是用来控制多个线程访问共享资源的方式，一般来说，一个锁能够防止多个线程同时访问共享资源（但是有些锁是可以允许多个线程并发的访问共享资源，比如读写锁）。在 Lock 接口出现之前，Java 程序是靠 synchronized 关键字实现锁的功能的，而 JavaSE 5 之后，并发包中新增了 Lock 接口（以及相关类），只是在使用时需要显式地获取和释放锁。虽然它缺少了 （通过 synchronized 块或者方法所提供的）隐式获取和释放锁的便捷性，但是却拥有了锁获取与释放的可操作性、可中断的获取锁以及超时获取锁等多种 synchronized 关键字所不具备的同步特性。
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Java并发--锁的升级与对比

Java SE 1.6为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗，引入了“偏向锁”和“轻量级锁”，在Java SE 1.6中，锁一共有4种状态，级别从低到高依次是：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态和重量级锁状态，这几个状态会随着竞争情况逐渐升级。锁可以升级但不能降级，意味着偏向锁升级成轻量级锁后不能降级成偏向锁。这种锁升级却不能降级的策略，目的是为了提高获得锁和释放锁的效率，下文会详细分析。
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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置：

程序猿<br><br>就职于万众科技<br>Java后端开发<br>谢谢大家