技术标签: python
#安装python的包管理工具—pip
sudo apt-get install python-pip libglib2.0-dev
#使用pip安装bluepy
sudo pip install bluepy
#第一种方法
$ sudo apt-get install python3-pip libglib2.0-dev
$ sudo pip3 install bluepy
Python 程序员必知必会的开发者工具 Python已经演化出了一个广泛的生态系统,该生态系统能够让Python程序员的生活变得更加简单,减少他们重复造轮的工作。同样的理念也适用于工具开发者的工作,即便他们开发出的工具并没有出现在最终的程序中。本文将介绍Python程序员必知必会的开发者工具。 对于开发者来说,最实用的帮助莫过于帮助他们编写代码文档了。pydoc模块可以根据源代码_in countdown()
:title="'x'.concat(1+ index)"通过字符串拼接函数str.concat(),把需要得到结果的表达式作为参数。_vue 没法用字符串链接
一、VTP(VLAN中继协议)(VLAN Trunklng Protocol)1.启用VTP修剪功能后,交换端口胶乳一个新的VLAN,则立即向周边交换机发送VTP链接报文2.VTP目的是用于在交换网络中简化VLAN管理,VTP协议在交换网络中建立多个管理域,同一管理域中的所有交换机共享VLAN信息3.一台交换机只能参加一个管理域,不同管理域中的交换机不共享VLAN信息,通过VTP协议,可以在一台交换机上配置所有的VLAN,配置信息通过VTP报文可以传播到管理域中的所有交换机4.VTP技术出现_开启vtp修剪
模型论核心定理—紧致性定理上世纪初,罗素悖论把形式语言方法普及开来,基于形式语言的公理化方法遍地开花。在上世纪50年代,一个理论(表现为形式语言的句子集合)有没有相应的数学模型成为研究热点。假定有一个句集∑,其任意有限子集合∑’都有模型,则整个句集∑本身必有模型。这就是模型论中的核心定理,称为“紧致性定理”(Compactnesstheorem)。这个定理很直观,也容易被人接受。但_模型的紧致性
linux ALSA 三 从alsa lib API到驱动_linux alc892驱动
在mapper中的查询语句 <select id="sectionSelect" parameterType="com.yinpeng.model.QueryFlight" resultMap="BaseResultMap"> select <include refid="Base_Column_List"/> from flight where <trim prefix="" suffix="" suff_mabatis where if判断boolean取非
方法:通过堆10进制取余,单项输出#include <stdio.h>#include <Windows.h> int main(void) { int ret[32] = { 0 }; int n; int i; printf("请输入一个正整数\n"); scanf("%d",&n); i = 0; while (n != 0) { ret[i] = n % 2; n = n / 2; i++; } for (i--; i >= 0_输入一个255以内的十进制正整数x,转换为二进制形式输出.如输入48.输出110000
我拟理解的正则表达式正则表示式即在一个字符串查找满足匹配规则的子字符串1) 正则表达式的描述模式,1.1。 连接操作连接操作就是匹配连接后的结果有 hello和 go 两个单词将它们连接起来,用正则表式为 (hello)(go),就是连接操作,连接操作必须满足这这几个要求才能匹配成功匹配一个邮箱 (示例:[email protected])操作12345拆分成邮..._golang 正则替换
最近在研究用ros与V-rep配合使用,在V-rep中搭建环境与模型,在ROS中跑算法。入坑之前听说V-rep对ros的兼容可以达到gazebo的水平,于是欢快的入了坑。入坑之后发现神特么兼容,虽然V-rep中的环境和模型较gazebo丰富一些,但很不建议为此尝试与ros联合使用(似乎与MATLAB联合更人性化一些),如果非要联合使用,请参考下文。一、环境配置V-rep不像gazebo一样有ros..._sim.addstatusbarmessage
最近尝试使用 pytorch 的 nn.DataParallel 进行多 GPU 训练。按照官方文档修改代码后发现只使用了一块 GPU,最后经过查阅论坛,找到了原因。这里总结一下,希望能帮到大家。顺便一提 pytorch 官网推荐使用 DistributedDataParallel 进行多 GPU 训练,而这篇博客只是分享一些问题的原因。nn.DataParallel 原理简述:在前向传播过程中,将输入的 batch 平均分配到用户指定的 GPU 中,每个 GPU 中有一份 module 的副本,每个 _pytorch nn.parallel.distributed 只调用一张卡
前言:本文内容以游戏产品为基础进行讲解,内容为以下4部分:1. 如何理解DNU和DAU2. 如何使用python绘制DNU和DAU的面积图3. 如何分析DNU/DAU4.如何计算当日DAU有多少由往日N日DAU贡献的,并简单计算用户生命周期?DNU/DAU是活跃度指数,也称为新用户占比。另外还需要了解的公式为DNU(新增用户)+DOU(老用户)=DAU。如何理解DNU和DAU?下面以每日DNU和DAU折线图对比案例来说明,新用户占比如何分析:如何使用python绘制..._dnu
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