按位与运算符：& 语法 expression & expression 备注 表达式可以是其他“与”表达式，或（遵循下面所述的类型限制）相等表达式、关系表达式、加法表达式、乘法表达式、指向成员的指针表达式、强制转换表达式、一元表达式、后缀表达式或主表达式。 按位“与”运算符 (&) 会将第一操作数的每一位与第二操作数的相应位进行比较。如果两个位均为 1，则对应的结果位将设置为 1。否则，将对应的结果位设置为 0。 按位“与”运算符的两个操作数必须为整型。 算术转换中所述的常用算术转换将应用于操作数。 & 的运算符关键字 bitand 运算符是 & 的文本等效项。访问程序中的 bitand

如下所示： #获得视频的格式 videoCapture = cv2.VideoCapture('/home/lw/3661.mp4') #获得码率及尺寸 fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fNUMS = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) #读帧 success, frame = v

很短的几句代码，可是我却花了很长的时间才写出来，因为array那里的除法运算结果老是不对，正常在-1-1之间的。从别的资料摘来处理NDVI计算的array代码处，出现了很多问题，可能它用了什么优化计算的函数，但是结果不对，果断放弃了。 直接硬算，影像波段是整数，转成浮点型数字就行，然后再参与运算得出了正确的结果范围。 这个效率还是不行，用c++&&GDAL计算速率快得多了。 from osgeo import gdal_array as ga import gdal, ogr, os, osr import numpy as np b3=r'C:\Users\suns\Desktop\b4.

1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了python也会感觉很好用。与python相比，最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了，操作方便，python也可以实现，就是感觉不是很方便。 言归正传，做算法要用到很多的向量和矩阵运算操作，这些嘛在matlab里面已经很熟悉了，但用python的时候需要用一个查

SNMP标准引入一组ASN.1语言元素，称之为SMI（Structure of Management Information）。由SMI描述的相互关联的被管对象（Managed Objects）组成MIB（Management Information Base）模块。 核心MIB中经常用到的Managed Objects成为SNMP标准的一部分。剩下的MIB一般由设备生产商在其设备中创建。（也就是说这些MIB是生产商和设备相关的） PySNMP是一个纯粹用Python实现的SNMP。 用PySNMP的最抽象的API为One-line Applications。其中有两类API：同步的和非同步的

weixin-java-mp-1.0.6.jar微信消息发送jar包，详细使用见微信官网

1. Cmd命令行创建项目 创建项目命令： scrapy startproject [项目名] Items定义要爬取的东西；spiders文件夹下可以放多个爬虫文件；pipelines爬虫后处理的文件，例如爬取的信息要写入数据库；settings项目设置 2. Scrapy常用模板 Scrapy-般通过指令管理爬虫项目，常用的指令有: （1） startproject创建爬虫项目 basic基础模板（最常用）；crawl通用爬虫模板；csvfeed爬取csv格式的模板；xmlfeed爬取xml格式的模板 （2） genspider -I查看爬虫模板 （3）genspider -t模版

使用python实现MapReduce的wordcount实例

按下任意按键时会使LED和蜂鸣器状态与之前相反，最初的时候是蜂鸣器不响，两个LED灯都不亮。按下按键KEY2或KEY1或KEY0或WK_UP按键时就会使蜂鸣器发出响声，LED发亮，再按下任意按键（除复位键）外再次状态翻转。

随机数广泛应用在科学研究, 但是计算机无法产生真正的随机数, 一般成为伪随机数. 它的产生过程: 给定一个随机种子(一个正整数), 根据随机算法和种子产生随机序列. 给定相同的随机种子, 计算机产生的随机数列是一样的(这也许是伪随机的原因). 随机种子是什么？ 随机种子是针对随机方法而言的。 随机方法：常见的随机方法有 生成随机数，以及其他的像 随机排序 之类的，后者本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中，比较常用的随机方法的应用有：网络的随机初始化，训练集的随机打乱等。 随机种子的取值范围？ 可以是任意数字，如10，1000 python random 下面以python的rand