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hdf5是一个在量子化学和分子动力学模拟中经常有可能被用到的一种数据存储格式，得益于其良好的压缩率和完整性校验，一定程度上保障了其数据/轨迹存储的可靠性。本文介绍了关于hdf5文件的两个操作：更新已有的hdf5文件中的数据内容，以及flush同步更新的方法。

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不同于符号微分、手动微分和差分法，自动微分方法有着使用简单、计算精度较高、性能较好等优势，因此在各大深度学习框架中得到了广泛的应用。虽然每个框架所使用的自动微分的原理不尽相同，但大致都是基于链式法则计算结合图计算的一些优化。如果是自己动手来手搓一个自动微分框架的话，大致就只能实现一下一阶的链式法则的

本文介绍了一种在Python中将Numpy数组转存为一个紧凑的二进制格式的文件，及其使用内存映射的形式进行读取的方案。一个二进制的数据流，不仅可以更加方便页形式的内存映射，相比于传统的Numpy单精度浮点数数组还有一个可哈希的特性。总体来说是一个对于高性能计算十分友好的存储格式，在cudaSPONG

方案一 代码 在Python中，可以使用wave模块来读取双通道（立体声）音频文件，并将每个通道分别保存为独立的音频文件。以下是一个简单的示例，演示了如何实现这一过程： import wave # 打开双通道音频文件 with wave.open('stereo_audio.wav'

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使用爬虫利器 Playwright，轻松爬取抖查查数据 我们先分析登录的接口，其中 url 有一些非业务参数：ts、he、sign、secret。 然后根据这些参数作为关键词，定位到相关的 js 代码。 最后，逐步进行代码的跟踪，发现大部分的代码被混淆加密了。 花费了大半天，来还原这些混淆加密的代码

轻松爬取灰豚数据的抖音商品数据 调用两次登录接口实现模拟登录 我们分析登录接口，发现调用了两次不同的接口；而且，需要先调用 https://login.huitun.com/weChat/userLogin，然后再调用 https://dyapi.huitun.com/userLogin 接口。 登

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抽丝剥茧成功破解红人点集的签名加密算法 抽丝剥茧破解登录签名算法，成功实现模拟登录 headers = {} phone_num = "xxxx" password = "xxxx" md5_hash = hashlib.md5() md5_hash.upda

轻松绕过 Graphql 接口爬取有米有数的商品数据 有米有数数据的 API 接口，使用的是一种 API 查询语言 graphql。所有的 API 只有一个入口，具体的操作隐藏在请求数据体里面传输。 模拟登录，获取 sessionId 调用登录接口，进行模拟登录。 cookies = {} head

我最近重新拾起了计算机视觉，借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo，额外定制了一些内容，原本想打包成exe然后发给朋友，不过在这当中遇到了许多小问题，都解决了，记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning，跟d

说到Pooling，相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”，在神经网络当中非常常见，通常用的比较多的一种是Max Pooling，具体操作如下图： 结合图像理解，相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小，即便是3x3，

记得大一学Python的时候，有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写，就琢磨了一个偷懒的好办法，用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码（偷懒）。以下是判断整数和复数的两段小代码： 相信看到这里，你也有所顿悟，能拓展出更多有意思的方法~

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首先 import tensorflow as tf tf.argmax(tenso,n)函数会返回tensor中参数指定的维度中的最大值的索引或者向量。当tensor为矩阵返回向量，tensor为向量返回索引号。其中n表示具体参数的维度。 以实际例子为说明： import tensorflow a

seaborn学习笔记章节 seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高级封装，可以绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。相对于matplotlib，seaborn语法更简洁，两者关系类似于numpy和pandas之间的关系，seabo

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