本文将从源码的角度讲述 State 的 四种状态 的变换时机，以及 从 State 的角度来理解 BuildContext 的使用时机State 有四种状态：created：当State对象被创建时候，State.initState方法会被调用；initialized：当State对象被创建，但还没有准备构建时，State.didChangeDependencies在这个时候会被调用；ready：

第2模块: NumPy数值计算基础1. 以下哪个选项是使用zeros()函数生成一个2行3列的数组？A. np.zeros((2,3))B. np.zeros(2,3)C. np.zeros((3,2))D. np.zeros([3,2]))正确答案是 A2. Python 中，如何输出列表中的第二个元素？A. print(example[2])B. echo(example[2])C. prin

第一章：系统基础信息模块：下载psutil模块在安装的过程中报错：那我们是怎么去找到这些需要的包呢？当然是官网https://pypi.python.org/直接在这里搜索包名称即可root@localhost psutil-2.0.0]#python setup.py installrunning installrunning buildrunning build_pyrunning build

最近在做一些深度学习的项目，需要配置gpu环境，这里把遇到的一些坑和解决方法记录下来，供大家借鉴，同时也是以后自己需要的时候可以回头看看。关于pip安装和conda安装。简单来说pip也只是一个库，相当于一个安装工具。pip安装需要在cmd命令行中进行，方法为pip install +名字。但是利用pip安装网速极慢，是用的国外的channel，大概只有几kb/s，经常容易出现read time

使用BITS和PowerShell通过不可靠的网络复制大文件通常，在本地和全局网络中，使用SMB，FTP或HTTP协议在设备之间传输文件。所有这些协议的问题在于恢复大文件的下载会遇到一些麻烦，如果网络速度慢或不可靠，则可能会变得更糟。此外，使用这些协议复制文件时，将使用服务器和收件人之间的所有可用带宽，这可能会对网络性能和其他网络应用程序的运行产生负面影响(并非总是可以在网络上配置正确的QoS策略

在前几篇文章中，主要介绍了基于动态规划法的算法来解两个文本的相似度问题，但它们有具有一定缺陷，对文本的刻画还是不够精准和灵活。本文介绍基于文本embedding的算法，这种算法在工业界都有较广泛的应用。一. 基于向量空间模型向量空间模型简称VSM，大致步骤是：对文本进行分词，并根据分词结果提取特征，例如最简单的onehot特征。用提取的特征表示文本，比如一篇文档可以表示为onehot的特征向量。根

itchat一安装itchatpip install itchatpip install echarts-python二登陆并向文件传输助手发消息import itchat# 登录itchat.login()# 发送消息,filehelper是文件传输助手itchat.send(u'hello', 'filehelper')二微信好友性别比例# 获取好友列表friends = itchat.get

一、实验名称彩色图像及伪彩色处理二、实验目的及要求掌握彩色图像的基础知识、彩色模型的概念和伪彩色处理的基本原理和基本方法，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。编写MATLAB程序，实现对灰度图像的伪彩色处理。三、实验内容显示图像一律要求加上相关标题。(1)彩色图像的分析调入并显示一幅彩色图像，然后拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；利用NTSC彩色空间该彩色图像的亮度、色调和饱和度性质。(

我一直在努力编写一个脚本，该脚本会将Pi的BCM引脚17、27和10打开1秒，然后按顺序关闭1秒100次。运行脚本时，LED1将打开，然后关闭，程序将关闭，并出现以下错误：Traceback (most recent call last):File "LedBlink.py", line 47, in LED2Blink()File "LedBlink.py", line 27, in LED2B

很久没有更新专栏了，趁着五一劳动节，刚好有时间“劳动”一下，更新一下专栏的文章。接下来的文章是关于在ArcMap中的字段计算器中使用Python脚本；字段计算器中可以使用的脚本有两种，分别是Python和VB脚本；本文主要介绍的是Python脚本的使用。本文实现的功能主要是根据地类编码字段值，给地类名称字段赋上对应的地类名称；整个处理的逻辑很简单，就是通过判断语句，判断地类编码字段值，然后给地类名