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谷歌python靜態檢查

發布時間:2023-01-26 02:18:26

python和C#的比較

Python是一種跨平台語言。無論是在Windows、Linux、Unix還是Mac Os系統,我們都可以使用Python。甚至在Linux、Unix及Mac OS系統內已經集成了Python。語法簡潔優美、簡單、易學,擁有強大的標准庫及第三方庫,且Python的使用范圍極廣。
C#是微軟公司推出的一種功能強大的高級編程語言,能夠迅速、高效地完成Windows平台上的項目開發,被稱為未來語言!
Python和C#語言都是功能強大的有前途的編程語言,兩者區別如下:
1.Python原本就被設計成類似用英語表達一樣,所以語法簡單,沒有句法括弧和大量的修飾詞,易讀易學;而C#必須遵循一定的規則,伴隨著很多修飾詞,還得將代碼段放在括弧內;
2.在編寫腳本方面,Python的腳本是真正的腳本,能夠被解釋器執行,而且使用Python更容易編寫跨平台的腳本,甚至不需要重新編譯;
3.程序的運行生命周期可以分為編譯時、鏈接時、載入時、運行時,這4個階段。在Python中,這4個階段是一體的,而在C#中卻是嚴格分離的,在C#要想跨階段執行則就需要用到反射。這就造成了兩者之間具有很大的不同;
4.Python可以實現類型之間的快速切換,而C#卻需要通過相應的類型轉換才能實現;
5.Python無法做靜態類型檢查,而C#卻會進行靜態類型檢查;
6.Python沒有訪問修飾符,而C#有public、private、internal、protected、protected
internal等的訪問修飾符;
7.Python沒有interface,其只能類繼承,同時其還支持多繼承,而C#只能單繼承,一個類只能繼承一個類,當然C#為了彌補單繼承的不足,還帶來了interface,一個類可以繼承多個interface;
8.Python沒有泛型,或者說不需要泛型,而C#卻有泛型。

② python第三方庫為什麼

Python第三方庫幾乎都可以在github或者 pypi上找到源碼。源碼包格式大概有zip 、 tar.zip、 tar.bz2。解壓這些包,進入解壓好的文件夾,通常會有一個setup.py的文件。打開命令行,進入該文件夾。運行以下命令,就能把這個第三庫安裝到系統里:

Python

python setup.py install
1
python setup.py install
或者藉助pip,則不需要解壓:pip install package.zip

③ 3種python3的canny邊緣檢測之靜態,可調節和自適應

先看高級版的python3的canny的自適應邊緣檢測:

內容:

1 canny的邊緣檢測的介紹。

2 三種方法的canny的邊緣檢測,由淺入深地介紹:固定值的靜態,可自調節的,自適應的。

說明:

1 環境:python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 圖片:來自品閱網正版免費圖庫。

3 實現自適應閾值的canny邊緣檢測的參考代碼和文章:

上述的代碼,本機均有報錯,故對代碼進行修改,注釋和運行。

初級canny:

1 介紹:opencv中給出了canny邊緣檢測的介面,直接調用:

即可得到邊緣檢測的結果ret,其中,t1,t2是需要人為設置的閾值。

2 python的opencv的一行代碼即可實現邊緣檢測。

3 Canny函數及使用:

4 Canny邊緣檢測流程:

去噪 --> 梯度 --> 非極大值抑制 --> 滯後閾值

5 代碼:

6 操作和過程:

7 原圖:

8 疑問:

ret = cv2.canny(img,t1,t2),其中,t1,t2是需要人為設置的閾值,一般人怎麼知道具體數值是多少,才是最佳的呀?所以,這是它的缺點。

中級canny:

1 中級canny,就是可調節的閾值,找到最佳的canny邊緣檢測效果。

2 採用cv2.createTrackbar來調節閾值。

3 代碼:

4 操作和效果:

5 原圖:

高級canny:

1 自適應canny的演算法

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即演算法在運行過程中能夠自適應地找到較佳的分割閾值t1,t2。

2 文件結構:

3 main.py代碼:

4 dog.py代碼:

5 bilateralfilt.py代碼:

6 原圖:

7 效果圖:本文第一個gif圖,此處省略。

小結:

1 本文由淺入深,總結的很好,適合收藏。

2 對於理解python的opencv的canny的邊緣檢測,很有幫助。

3 本文高級版canny自適應的演算法參考2篇文章,雖然我進行代碼的刪除,注釋,修改,優化等操作,故我不標注原創,對原作者表達敬意。

4 自己總結和整理,分享出來,希望對大家有幫助。

④ python的性能

PPT的性能,這個你也找找這方面的消息吧,關於這個性能的一些介紹上多了解一下這個情況。

⑤ 谷歌編程之夏的含金量高嗎

先說說含金量的問題。其實從各方面來說,這個含金量都是很高的,遠遠超過一份互聯網公司的暑期實習。我參加過兩次GSoC,也參加過兩次暑期實習,這個對比還是很明顯的。實習其實基本是打雜,但是在GSoC里是真正地負責一個項目,一個社區期待已久的feature。能學到的東西、以及最後的成就感是完全不一樣的。
Ps. 如果所謂含金量還包括了對找工作的幫助的話,那麼實際上谷歌里負責GSoC項目的Ms. Carol說過,凡是參加過GSoC的學生,隨時可以找她內推去Google。我正好今年找工作,就正在等待時機使用這個重量級內推 :)

1. 報名者需要有什麼樣的基礎才可以被選拔上?
如果你有語言偏好,那麼當然最好找對口的,例如一些偏php的web項目,一些Java寫的應用,一些C/C++寫的游戲等。至於編程的實力,其實並沒有那麼高的要求,足夠cover住你的工作就行。上面@羅聰翼 哥哥也提到了,我11年給Blender做國際化的時候,完全沒用過這個軟體,也基本不懂3D建模,但是我所要做的東西跟這些沒關系,我就根本不需要知道。
所以當你看到有些來頭很大的項目,例如Python,GNU,Unix,不要望而生畏,點開看一看,很有可能會發現一些idea完全在你的能力范圍之內。接下來需要做的就是去和社區里的人「套磁」,讓他們相信你能夠勝任這個項目。
我的室友是大三暑假參加的GSoC,我大四、研一各參加了一次,去年中國貌似有一個大二的成功參加,而國外甚至不乏大一大二的成功參加。所以我覺得計算機大三,或者基本達到這一水平,付出一點心思,付出一點勞動,就完全可以成功參加。

2. 想取得好的成績難度有多大?
我覺得在寫proposal的時候就應該考慮到工作量有多大,基本按照3個月的全職實習工作量(每周5天,每天6小時)來考慮是比較合適的。在這個時間內,盡量把該有的feature做完,代碼穩定,文檔充分,最終能順利進入主代碼庫,應該就算是很不錯的成績了。
如果是一個較大的項目,你可以拆成幾大塊,在GSoC時間范圍內完成其中一塊。後續再接著做其他的,畢竟GSoC本身的意義就是為開源軟體找到更多志願者。也可以在第二年的GSoC再繼續完成,這相當於做了個大蛋糕慢慢吃。
也有很多項目沒有做得盡善盡美,例如不穩定,BUG多,缺文檔,其實mentor也都會給pass。我2012年做的項目其實就是在別人2011年的項目上繼續做,重構一下,修修bug,增強點功能,寫些wiki,最終使它並入主代碼庫。工作難度不大,又比較有意義——要不然2011年的工作就白白浪費了。
所以說,多付出一點,總會取得好成績的。比如你每天干8個小時,或者每周干6天,結果肯定完全不一樣——前提是你乾的時候要感到快樂,這是GSoC和實習的區別之一。

3. 有什麼好的經驗可以分享。
貌似上面說得挺多了……
大概還需要補充一點——多說話。多跟社區的人、自己的mentor,甚至跟你自己的項目不相乾的人交流,甚至去幫助別的GSoC學生。積極交流和反饋至少可以將你的申請成功率提高一倍。

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