Linux(Centos)下安装python3

最近看了好些有关python的文章,顿时觉得python如此之强大,学习python最开始就是从搭建环境开始。接下来开始在Linux下安装python3. 其实Linux下安装的方式有多种:命令安装、源码安装以及Anaconda安装。 本文主要讨论在Centos下使用源码安装python3。 使用源码安装需要自行编译,时间较长。使用系统自带的命令或Anaconda安装,简单,高效。 1.下载python源文件。 在下载源文件之前,现在服务器上建目录存放源文件的目录,这里我们存在/usr/loc
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社团管理系统原型报告-第三组

目录 相关文档 进度与分工 用户界面原型 登录与注册界面 用户主界面 学生的功能界面 管理员界面原型 相关文档 社团管理系统需求分析报告 设计图 会议纪要 进度与分工 前端 - 杨煜升,吴祖峰 实现了登录注册界面, 公告活动管理界面和前后端的整合 后端 - 赵晟,朱锦涛,张子艺,吴欣昀 实现了登陆注册功能,活动公告的申请审核, 社团创建, 用户管理的功能 用户界面原型 登录与注册界面 登录界面: 注册界面: 用户主界面 登录后界面: 进入后分侧边栏和主界面, 主界面显示所有的全校活动 学生的功
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吴裕雄--天生自然数据结构:十大经典排序算法——基数排序

基数排序 基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。 1. 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序 基数排序有两种方法: 这三种排序算法都利用了桶的概念,但对桶的使用方法上有明显差异: 基数排序:根据键值的每位数字来分配桶; 计数排序:每个桶只存储单一键值; 桶排序:每个桶存储一定范围的数值; 代码实现 JavaSc
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<黑马新秀>Spring学习日志

# 用于梳理Spring知识点 Spring是分层的Java EE应用全栈轻量级开源框架,以IoC(Inverse Of Control反转控制)和AOP(Aspect Oriented Programming:面向切面编程)为内核, 提供了展现层SpringMVC和持久层SpringJDBC 等企业级应用技术。 **Spring的优势在于**: _方便解耦,简化开发_ 通过Spring提供的IoC容器,将对象间的依赖关系交由Spring进行控制。 _AOP编
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连接远程服务器的几种方式/Vscode + Remote

连接远程服务器的几种方式 前言 最近在尝试做网盘,使用的技术栈大概是 .net core + MVC + Mysql + Layui,主要目的是通过这个具体的项目,熟悉熟悉 .net core 开发,.net 的未来就是他了! 但是作为一个菜鸟,还是希望自己的项目能在某个服务器上跑起来的(可能大多数学计算机的人都有过类似的想法吧),所以就在 vultr 上租了个 vps 打算实验了,顺便尝试一下各种 remote 方法吧! 必要的准备 首先你得有个VPS…… 阿里云,vultr,banwago
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跳跃游戏II

给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。 示例: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: 2 解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。 从下标为 0 跳到下标为 1 的位置,跳 1 步,然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。 说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置。 解答: public int jump(int[] nums) { int steps = 0
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突然想看看线程池

1 为何要适用线程池   首先我们知道线程对于操作系统来说是一种珍贵的资源,像我们如果每次使用到的时候手动创建,线程执行完run()方法后又自动关闭,下次用的时候还得手动创建,这样无论对于操作系统还是我们来说都是一种时间和资源的浪费,所以我们可以选择维护一些线程,这些线程在执行完任务之后继续执行其他收到的任务,从而实现资源的复用,这些线程就构成了平时说的线程池。其能带来许多的好处,比如: 实现线程资源复用。减少手动关闭线程的资源浪费。 一定幅度提升响应速度。在线程池承受范围内(指还能接收任务的
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人人都想成为大牛,可是路程多少人被拦截呢?

成为大牛:希望很夸姣,实践却很严格不论是开发、查验、运维,每个技术人员心里多多少少都有一个成为技术大牛的梦。   究竟“希望总是要有的,假如完成了呢”?   但许多阿里的新人,作业后就会发现,希望是成为大牛,但做的作业看起来跟大牛都不沾边。   比方,程序员说“天天写业务代码还加班,怎样才调成为技术大牛”,查验说“每天都有实行不完的查验用例”,运维说“扛机器接网线敲shell指令,这不是我想要的运维人生”。   我也是一位程序员,所以我希望经过以下根据程序开发的一些比方,用我的履历给我们一些参
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Python-Django搭建网站流程

1. 创建Django REST framework工程 1.1手动创建工程文件夹 1.2进去工程文件夹内,执行命令:django-admin startproject web_project创建工程目录 1.3修改,添加目录结构 apps 存放Django的应用 libs 存放第三方的库文件 settings 存放配置文件的目录,分为开发dev和线上prod utils 存放项目自己定义的公共函数或类等 docs 用于存放一些说明文档资料 2.修改配置文件 2.1 将Django工程中的se
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高内聚与低耦合

"高内聚"与"低耦合"是软件设计和开发中经常出现的一对概念。它们既是做好设计的途径,也是评价设计好坏的标准。
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Django之中间件与form其他用法

中间件常用的五种方法: process_request(self,request) process_request有一个参数,就是request,与视图函数中的request一样。它的返回值可以是None也可以是HttpResponse对象。返回值是None,按正常流程继续走,交给下一个中间件处理,如果是HttpResponse对象,Django将不执行视图函数,而将相应对象返回给浏览器。 示例: 应用下自定义一个文件夹,自定义一个py文件: from django.utils.depreca
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进程间的mutex

设两个进程共用一个临界资源的互斥信号量mutex=1,当mutex=-1时表示()。 一个进程进入了临界区,另一个进程等待 没有一个进程进入临界区 两个进程都进入临界区 两个进程都在等待 互斥信号量不采用自旋锁的方式实现,mutex初始值为1,当一个准备进入临界区时,mutex - 1 = 0,该进程进入临界区; 另一个进程准备进入临界区时,mutex - 1 = -1,mutex < 0时将该进程挂起到mutex的列表中,等待被唤醒。 因此一个进程已经进入临界区,另一个进程在等待。 对于两个
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微任务,宏任务顺序

前言 JS中整个循环当中,仅存在一个《》 理解一下概念问题 微任务,宏任务 宏任务需要多次事件循环才能执行完,微任务是一次性执行完的; 2.宏任务macrotask: (事件队列中的每一个事件都是一个macrotask) 优先级:主代码块 > setImmediate > MessageChannel > setTimeout / setInterval 比如:setImmediate指定的回调函数,总是排在setTimeout前面 3.微任务包括: 优先级:process.nextTick
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Vue.js2.5+cube-ui重构饿了么App*下载

第1章 课程导学 第2章 项目准备工作 第3章 头部组件开发 第4章 Tab 组件开发 第5章 商品页面开发 第6章 商品详情页开发 第7章 评价和商家页面开发 第8章 create-api 原理分析 第9章 打包构建和项目部署 第10章 课程总结 第11章 课程简介 第12章 Vuejs介绍 第13章 Vue-cli 开启 Vuejs 项目 第14章 项目实战-准备工作 第15章 项目实战-页面骨架开发 第16章 项目实战-header组件开发 第17章 项目实战-goods 商品列表页开发
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pormise的基本用法

1.异步:操作与操作之间没有关系,同时进行多个操作,代码更复杂 2.同步:同时只能做一个事,代码简单 promise的三种状态:pending/reslove/reject 。pending就是未决,resolve可以理解为成功,reject可以理解为拒绝 promise-消除异步操作 let p = new Promise(function(resolve,reject){}) //Promise的参数是一个函数 p.then(function(res){},function(){})
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【译】gRPC vs HTTP APIs

本文翻译自 ASP.NET Blog | gRPC vs HTTP APIs,作者 James,译者 Edison Zhou。 写在开头   现在,ASP.NET Core使开发人员可以构建gRPC服务。gRPC是一个远程过程调用框架,专注于高性能和开发人员的生产力。ASP.NET Core 3.0中集成了gRPC,因此您可以结合使用现有的ASP.NET Core日志系统,配置系统,身份验证模式来构建新的gRPC服务。   这篇文章将gRPC与基于JSON的HTTP API进行了比较,讨论了g
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c# Task多线程并行任务中等待所有线程都执行完成

C#多线程中如何等待所有线程的任务都执行完成呢?在.net 4.0以4.0+中,有Task.WaitAll(params Task[] tasks)方法来等待所有Task[],而不需要更多的操作。按照微软官方的文档,我写了一个实例来调试和说明: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using Syste
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吴裕雄--天生自然数据结构:十大经典排序算法——计数排序

计数排序 计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 1. 计数排序的特征 当输入的元素是 n 个 0 到 k 之间的整数时,它的运行时间是 Θ(n + k)。计数排序不是比较排序,排序的速度快于任何比较排序算法。 由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围(等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1),这使得计数排序对于数据范围很大的数组,需要大量时间和内存。例如:
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python练习:寒冰猴子狐狸,猫狗咬架

python练习:寒冰猴子狐狸,猫狗咬架 一,寒冰猴子狐狸 class Person: def __init__(self, na, gen, age, fig): self.name = na self.gender = gen self.age = age self.fight =fig def grassland(self): """注释:草丛战斗,消耗200战斗力"""
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吴裕雄--天生自然数据结构:十大经典排序算法——桶排序

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效,我们需要做到这两点: 在额外空间充足的情况下,尽量增大桶的数量 使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中 同时,对于桶中元素的排序,选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。 什么时候最快 当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中。 什么时候最慢 当输入的数据被分配到了同一个桶中。 代码实现 JavaScript function buck
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