用Python编写程序，是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。
本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。
Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编...
2021-11-11 12:53:44
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这是一个非常简单的函数，可以在任何维数组中找到局部最大值。 尽管它很简单，但它仍然给出了不错的结果。
我使用 imdilate() 函数作为最大操作，然后将数据与结果进行比较。
该函数接收三个参数： 数据，一个向量，定义了每个数据维度中峰值之间的最小距离。 和一个标志，要么排除相等的点，要么不排除。
使用示例： a = cumsum(randn(1000,1)); 峰值 = localMaximum(a,[100]); 数字; 情节（一）； 坚持，稍等; plot(peaks,a(peaks),'ro');
[xy] = meshgrid(-6:0.1:6,-6:0.1:6); a = sinc(x).*sinc(y); lMaxInd = localmaximum(a,[20 20]); lMinInd = localMaximum(-a,[20 20]); 数字; 网格（x，
2021-11-11 10:27:37
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有效软件测试(Elfriede Dustin - Effective Software Testing)中文版
扫描版pdf
软件测试经典教程，推荐!
2021-11-10 18:02:38
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PyTorch Pascal-5i数据集读取器
一个有效的Python实现，用于构建pascal-5i数据集。
PASCAL-5i是很少使用的分割文献中经常使用的数据集。 然而，似乎没有为工作的实施可在网上：
以一种相当混乱的方式编写（至少对我而言）。
是我发现的唯一其他开源实现。 但是，该代码无法正常工作，并且存在一些未解决的GitHub问题。
因此，我想为我自己和对使用pascal-5i感兴趣的任何人实现此工具。 这实际上是一个PyTorch数据集读取器。 i折叠是在数据集初始化阶段完成的。 因此，它在训练/推理过程中没有任何开销。
用法
在examples.ipynb中查看用法示例！
如果要将数据集下载到/data ，则可以运行ipython笔记本，并将download=False更改为download=True 。 使用torchvision实用程序功能， 和将自动下载到
2021-11-10 15:41:36
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基于51单片机的超强科学计算器，用LCD1602显示，
键盘6X6共36个键，可以实现一般科学计算器的大部分功能，具体指标如下：
1、数字可处理10e-38~10e38
2、7位有效数字
3、精确到小数后六位
4、操作出错提醒
5、用户可很方便的自行DIY增加功能
2021-11-10 11:17:52
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