@toc前言本文主要讲Python最常见的应用之一——网络数据获取，即爬虫：先介绍了网页和网络的基础知识，为从网页中获取数据打好基础；接下来以两个案例介绍从网络中获取数据和处理数据的不同方式，以进一步认识Python爬虫和数据处理。一、网络和网页基础知识1.数据来源数据源有很多，可以从数据库中获取，可以从文件中获取，也可以从

前言什么是优雅关闭在我看来所谓的优雅关闭，就是在系统关闭时，预留一些时间，让你有机会来善后一些事情什么时候需要优雅关闭是否所有项目都需要优雅关闭？那也不一定，毕竟所谓的优雅关闭，另一面就意味这关闭得慢，因此项目的优雅关闭得看项目的核心程度，换言之就是看该项目处理的数据是不是核心数据，其实项目的最终本质，是对数据的处理。

一、Redis为什么是单线程注意：redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。因为CPU不是Redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽，既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万

       nginx是一款非常优秀的反向代理工具，支持请求分发，负载均衡，以及缓存等等非常实用的功能。在请求处理上，nginx采用的是epoll模型，这是一种基于事件监听的模型，因而其具备非常高效的请求处理效率，单机并发能力能够达到上百万。nginx接收到的请求可以通过负载均衡策略分发到其下一级的应用服务器，这些服务器一般是以集群方式部署的，因而在性能不

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

摘要：生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点，如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要。AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点。如今AI已经是这个时代智能的代名词了，任何领域都有AI的身影，垃圾分类及监管等场景自然也少不了“AI”的赋能。不过，垃圾往往属于商品的极端变形体，情况比较特殊。目前的技术在视觉

Android全局异常捕获，不退出应用，让应用正常运行下去！当App发现异常后，如果程序没有处理，将交给虚拟机进行处理，通常会弹出一个对话框，然后退出应用。但大多数的异常可能对后续流程影响不大，比如分享功能出现。一个问题，真的有必要关闭整个应用吗？屏蔽这个功能，对整体来说不会有太大的影响。或者某个页面的数据出现了逻辑错误，大多数关闭当

1\.变量计算机处理数据，变量被用来存储处理的数据，之所以叫做变量因为你可以改变存储的值。更确切的说，一个变量指向着一块存储特定类型值的地址，换句话说，一个变量有名称、类型和值。一个变量有一个名称，例如radius、area、age和height，每个变量的名称都是唯一的，这边可以方便我们设置和获取变量的值。我们简单的拿生活

前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理（1）、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致，这里就不多言了，直接从数据处理开始。（2）

应用中需要实现一个功能：需要将数据上传到远程存储服务，同时在返回处理成功情况下做其他操作。这个功能不复杂，分为两个步骤：第一步调用远程的Rest服务上传数据后对返回的结果进行处理；第二步拿到第一步结果或者捕捉异常，如果出现错误或异常实现重试上传逻辑，否则继续接下来的功能业务操作。常规解决方案trycatchredo简单重试