在知乎和CSDN的圈子里，经常看到、听到一些 python 初学者说，学完基础语法后，不知道该学什么，学了也不知道怎么用，一脸的茫然。近日，CSDN的公众号推送了一篇博客，题目叫做《迷思：Python 学到什么程度可以面试工作？》，真实反映了 python 程序员在成长过程中的一些困惑。

学习一种技能，最好的方式就是与实际应用相结合，也就是人们常说的学以致用。很多的Python初学者在学完基础语法、基本技能之后，都会感到迷茫，主要原因就是不知道自己的一身本领可以用在何处，接下来又该向哪个方向发展。如果你恰好处在这样一个阶段，又对视觉识别技术感兴趣的话，不妨拿这个项目来练练手。

关于 k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码，网上有很多，但运行效率似乎都有点问题。今天稍微有点空闲，写了一个不足20行的 k-means 均值聚类算法，1万个样本平均耗时20毫秒（10次均值）。同样的数据样本，网上流行的算法平均耗时3000毫秒（10次均值）。差距竟然达百倍以上，令我深感意外，不由得再次向 numpy 献上膝盖！

Slint是一种易于学习和使用的语言，用于描述用户界面。Slint语言对于人类和机器都是可读的——如此，我们一方面拥有了出色的工具，同时通过阅读显示用户界面的代码，使得设计师和开发人员能够确切地知道会发生什么。

文章目录前言贝塞尔曲线算法描述算法实现参考资料前言很多文章在谈及曲线平滑的时候，习惯使用拟合的概念，我认为这是不恰当的。平滑后的曲线，一定经过原始的数据点，而拟合曲线，则不一定要经过原始数据点。一般而言，需要平滑的数据分为两种：时间序列的单值数据、时间序列的二维数据。对于前者，并非一定要用贝塞尔算法，仅用样条插值就可以轻松实现平滑；而对于后者，不管是 numpy 还是 scipy 提供的那些...

OpenGL 是 Open Graphics Library 的简写，意为“开放式图形库”，是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。OpenGL 不是一个独立的平台，因此，它需要借助于一种编程语言才能被使用。C / C++ / python / java 都可以很好支持 OpengGL，我当然习惯性选择 python 语言。如果读者是 python 程序员，并

想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。

首先声明，本文讨论的 watchdog，不是单片机里的 watchdog，也不是 linux 中的 watchdog，而是 python 世界里用来监视文件系统变化的一个第三方模块。在 python 中文件监视主要有两个库，一个是 pyinotify，一个是 watchdog。pyinotify 依赖于 linux 平台的 inotify 机制，只能应用在 linux 平台上。watchdog 则