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qqwry.dat 純真IP庫。
也有很多現(xiàn)成的解析這個IP庫的Python腳本。

換元 t = ts * z 后，會發(fā)現(xiàn)積分其實是個Beta函數(shù)。

$$ \array{ \text{原式} &=& \fraccqdtdgtli{t_s}(1-\frac{x_s^2}{a^2})^{(\beta_x-1)} \int_{0}^{1} \! \left[1-\frac{(t_s z-t_s/2)^2}{(t_s/2)^2}\right]^{\beta_y-1} t_s\,\mathrmcqdtdgtli z\\ &=& d\, (1-\frac{x_s^2}{a^2})^{(\beta_x-1)} \int_{0}^{1} \! [1-(2z-1)^2]^{\beta_y-1}\,\mathrmcqdtdgtli z\\ &=& 4^{(\beta_y-1)}\, d\, (1-\frac{x_s^2}{a^2})^{(\beta_x-1)}\, \int_{0}^{1} \! z^{\beta_y-1} (1-z)^{\beta_y-1}\,\mathrmcqdtdgtli z\\ &=& 4^{(\beta_y-1)}\, d\, \mathrm{Beta}(\beta_y, \beta_y)\, (1-\frac{x_s^2}{a^2})^{(\beta_x-1)} } $$

線上PHP版本過高

PHP5.5開始就會提示為待刪除的方法，7.0開始就已經(jīng)完全移除了。請跟上PHP的發(fā)布進度

async和await從 python3.7 開始已經(jīng)加入保留關鍵字中. 參考: What’s New In Python 3.7, 所以async和await不能作為函數(shù)的參數(shù)名.

比如class也是內(nèi)部保留的關鍵字:

>>> def foo(class=None, bar=None):
  File "<stdin>", line 1
    def foo(class=None, bar=None):
                ^
SyntaxError: invalid syntax

查看都有哪些關鍵字可以使用keyword模塊, 比如在 python3.6 中:

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

我們看看 pyspider 的部分源碼:
run.py:

def fetcher(ctx, xmlrpc, xmlrpc_host, xmlrpc_port, poolsize, proxy, user_agent,
            timeout, phantomjs_endpoint, splash_endpoint, fetcher_cls,
            async=True, get_object=False, no_input=False):

這里把async作為參數(shù)名, 所以在 python3.7 下會報錯的.

綜上, 需要解決這個問題, 可以:

1. 將自己的 python 版本降低, 比如降到 python3.5
2. 告訴 pyspider 的作者, 讓作者修改一下代碼, 不要將async 作為參數(shù)名, 使得代碼兼容 python3.7. 參考這個 Pull Request.

Python3已經(jīng)支持scrapy啊

writer = pd.ExcelWriter('a.xlsx')
df1.to_excel(writer, sheet_name='sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='sheet2')
writer.save()

1. 步長默認是 1，不是 0；
2. test[a:b], a, b 兩個數(shù)，只是聲明一個區(qū)間而已，代表取的值在這個源列表該區(qū)間內(nèi)的，具體取的值則按照步長來取；

可以參考下我這個文章：
https://segmentfault.com/a/11...

result.append(copy.copy(path)) # 新建一個list，否則你存的只是path的地址，path增加數(shù)據(jù)，result也會增加
path + [] 等效于新建了一個list

>>> a = [1]
>>> id(a) == id(a + [])
False
>>> id(a) == id(a)
True
>>>

Out of memory: Kill process 21529 (python) score 690 or sacrifice child

你的程序內(nèi)存溢出了，檢查下你的代碼是哪里造成了這個內(nèi)存溢出

我有一個方法，但我覺得有點復雜，應該還有別的簡便方法，你姑且一看：

import pandas as pd
from io import StringIO 

s = """
Date 3D10
2017-9-12 1
2017-9-13 1
2017-9-14 1
2017-9-15 1
2017-9-16 1
2017-9-19 1
2017-9-20 1
2017-9-21 1
2017-9-22 1
2017-9-23 1
2017-9-26 1
...
2018-7-18 1
2018-7-19 1
2018-7-20 1
"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), sep=" ")

df["3D10_shift_1"] = df["3D10"].shift(1)
df["3D10_shift_2"] = df["3D10"].shift(2)
df["m"] = list(zip(df["3D10"], df["3D10_shift_1"], df["3D10_shift_2"]))
df["Date"] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')

# 第一個pattern
res1 = [(d, d+pd.Timedelta(days=1), d+pd.Timedelta(days=2)) for d in df[df.m==(-1,1.0,1.0)].Date.dt.date]

# 第二個pattern
res2 = [(d, d+pd.Timedelta(days=1), d+pd.Timedelta(days=2)) for d in df[df.m==(1,-1.0,-1.0)].Date.dt.date]

提示是out of memory，是不是顯存不夠呢？我試了一下，pytorch 0.3.1 + torchvision 0.2.0加載VGG16要700多MB顯存：

可以先試一下小一點的模型或者看看是不是cuda有問題。

debug =True
然后debug 啟動

就給建議吧。

1. 既然是從0開始邊學邊做，一開始不要把目標定的過大，否則是非常容易翻車的
2. 開始就入門難度評估的話，可以考慮從前端入手，但你0基礎的話，可能得先練上起碼仨月才能達到“可以開始”的程度
3. 前端寫游戲可以直接用原生，也可以用Canvas（有現(xiàn)成的前端向游戲引擎）。但我覺得達到熟練掌握javascript的程度，也需要一些時間。貿(mào)然硬上的話，你可能連怎么開始都會懵逼的（我就問過這么個問題……黑歷史黑歷史~

經(jīng)過一個晚上的嘗試，最終發(fā)現(xiàn)時SSL的問題，需要用代碼禁用一下，便可以成功訪問

homebrew可以從git倉庫中下載。formule沒有就去git倉庫下

Unable to locate element: {"method":"id","selector":"kw"}

無法定位元素

是這個意思嗎？

a_dic = [{'1': 1}, {'2': 2}]
a_str = str(a_dic)
print("type is {}, dic to str is {}".format(type(a_str), a_str))
a_dic = eval(a_str)
print ("type is {},str to dict is {}".format(type(a_dic), a_dic))

不行的， 因為在用戶提交的時候ORM的映射已經(jīng)創(chuàng)建完畢了，你沒辦法動態(tài)的進行賦值，只能當用戶提交時，自己構造。

這只是編碼格式問題，有什么關系？

理論上，這種無法還原到最初的 python 源碼，但可以先用反匯編工具分析，得到近似的 c 源碼，再轉(zhuǎn)成 python 源碼。

據(jù)我所知，目前（2018年8月22日）尚無完整的工具鏈。
反匯編工具首選 IDA Pro。

不同于 pyinstaller 生成的文件，這種文件通常是 cython + gcc 生成，它依賴 libpythonX.Ym.so 庫文件，但不需要 python 環(huán)境。
你可以運行 ldd <file> 確認。

附上生成的示例

1. 編寫 python 源碼，如 a.pyx

   print('hi')

2. 將 python 源碼轉(zhuǎn)成 c 源碼，得到 a.c

   cython a.pyx --embed

3. 編譯 c 文件

   gcc -I /usr/include/pythonX.Ym -o a a.c -lpythonX.Ym