之前看到一个帖子说的挺好，项目开发尽量不要自己造轮子，能用开源项目或者SAAS服务尽量用，很多事情都是跟时间赛跑。如果大家有个人项目或者公司内部测试项目，，推荐大家尝试一下，挺方便的，不用自己搭建数据库，在家或者公司随时可以访问。SQLAlchemy是Python中最常用的访问数据库的ORM库，MemFireDB兼容Postgres接口，所以可以直接把Mem

问题描述给出n个数，找出这n个数的最大值，最小值，和。输入格式第一行为整数n，表示数的个数。第二行有n个数，为给定的n个数，每个数的绝对值都小于10000。输出格式输出三行，每行一个整数。第一行表示这些数中的最大值，第二行表示这些数中的最小值，第三行表示这些数的和。样例输入513245样例输出5211数据规模与约定1<n<10000。

最终配置图!(https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0404/225446_bzj3_3264690.png)下面的操作建立在已经装好vim下：（如果没装好，可使用aptinstallvim或者yuminstallvim进行安装）使用配色文件monokai

rpyc(RemotePythonCall)为分布式计算环境提供了优良的基础平台。使用rpyc编写c/s结构程序，完全不用考虑老式的socket编程，现在只用编写简单的3、5行代码即可完成以前的数千行代码的功能。RemotePythonCall(RPyC)是一个Python的库用来实现RPC和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、

对如何写一个工业级的Python项目作一个topdown小结。一、项目结构顶层结构：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c9790b0d0efc8a86c5544e2bfaf14479f27.png)文件夹：model可以是项目中的自定义类；utils是一些工程工具

　　训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。实验标准　　因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：　　1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片(png格式一张，jpg格式四张)并保存到数

1coding:utf82@Time:2018060113:403@Author:超人4@Email:huxiaojiu111@gmail.com5@File:简单实现多级菜单功能(输入s返回首菜单,输入b返回

计算机的工作就是处理数据，而输入给计算机的数据必须没有歧义，计算机才能按照人的意志工作。为了保证数据的非歧义，就要对数据进行分类，这就是数据类型。比如交给计算机如下一些东西：10，100，101那末它是什么呢？是一个对一个东西的编码，还是用于会计计算的数字？是二进制数字还是八进制、十进制或是十六进制数呢，这都要给计算机表达清楚，否则计算机会无所适从

为了记录我的Python课，将我的作业发上来，欢迎各位大佬评鉴。如果你有什么更好的想法，请在下方评论或联系我。谢谢！作业一：由行转逆列描述编写程序实现如下功能：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪

在部署项目时，不可能直接将所有的信息都输出到控制台中，我们可以将这些信息记录到日志文件中，这样不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以在项目出现故障时根据运行时产生的日志快速定位问题出现的位置。1、日志级别Python标准库logging用作记录日志，默认分为六种日志级别（括号为级别对应的数值），NOTSET（0）、DEBUG（10）