设计模式之工厂模式，golang，php实现
工厂模式是一种创建型设计模式，其目的是为了创建对象而不需要暴露对象的创建逻辑。在工厂模式中，我们定义一个工厂类，该类负责创建其它类对象，同时客户端代码只需要调用工厂类的方法即可创建对象，而不需要了解对象的具体实现细节。这样可以避免客户端代码和具体实现之间的紧耦合。工厂模式通常分为三种类型：简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。简单工厂模式：简单工厂模式又叫静态工厂模式，是最简单的工厂模式。在简单工厂模式中，我们定义一个工厂类，该类负责根据客户端的请求创建合适的对象实例。工厂方法模式：工厂方法模式又叫多态工厂模式。在工厂方法模式中，我们定义一个抽象工厂类，由子类来具体实现创建对象的方法...
设计模式之单例模式，golang，php实现
单例模式是一种创建型设计模式，旨在确保类只有一个实例，并且提供对该实例的全局访问点。在软件开发中，有些类需要只有一个实例，这可能是由于系统资源的限制，或是用户界面元素的设计等原因。单例模式通过使用私有的构造函数和静态变量来控制对实例的访问，防止多个实例的创建，并允许全局访问该实例。单例模式的优点包括：对类的唯一实例进行全局控制，方便集中管理该实例。系统内存利用率高，因为只有一个实例存在，不会出现多个实例占用过多的系统资源。严格控制客户端的访问权限，防止客户端随意创建实例。但也有一些缺点，比如：单例模式会增加系统的复杂性，因为需要处理全局访问实例的问题。可测试性差，因为单例模式往往隐藏了依...
python中如何使用argparse
argparse是Python标准库中的一个命令行参数解析模块，它可以帮助我们通过命令行传递参数，以便更方便地执行Python代码。以下是argparse使用的一些步骤：1.导入argparse模块：import argparse2.创建ArgumentParser对象：parser = argparse.ArgumentParser(description='这是一段用于展示argparse用法的例子')3.添加命令行参数：parser.add_argument('--test', dest='test', action='store_true',help='帮助信息')add_arg...
python中aiohttp详解
aiohttp（全称异步 HTTP）是一个基于异步的Python网络库，主要用于构建基于 HTTP 协议的应用程序。它是Python标准库中的asyncio模块的一部分，是 Python 3.4 引入的。aiohttp支持异步HTTP客户端和服务器，可以轻松地构建高性能Web服务器，使得处理实时数据和高流量的应用程序变得更加快速和高效。以下是aiohttp的一些主要特点：异步框架：aiohttp使用asyncio实现异步编程，处理并发请求时能够提高系统的吞吐量和响应速度。路由支持：aiohttp提供了一个灵活的路由系统，以便对请求进行分发，可以基于正则表达式匹配规则来实现自定义路由信息。...
Python的机器视觉库
Python常用的机器视觉库有：OpenCVscikit-imageSimpleCVPygameImageAIPillow(PIL)其中，OpenCV是最广泛使用的库, 可以进行各种计算机视觉和图像处理任务，如图像识别、跟踪、分割和特征提取等。Scikit-image是一个用于图像处理的开源Python库, 其重点在于对数学模型的实现上，用于图像分析、图像的处理及特征提取。SimpleCV是一个面向开发人员的计算机视觉框架, 开发者可以使用它快速、轻松地编写计算机视觉应用程序。Pillow, 它是Python Imaging Library的预启动库, 是一种可以创建、操作和处理图像的库...
Python的PyTorch库
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它可以利用强大的GPU加速深度学习网络的训练和推理，而且提供了多种工具和接口，使得构建和训练深度学习神经网络变得更加容易。PyTorch与其他深度学习框架相比，它最具有特色的是采用了动态计算图的方式，这意味着PyTorch的计算图是在运行时动态创建的，并且可以根据需要实时调整模型的架构，这样可以更好地支持诸如递归神经网络、自然语言处理等复杂的模型。PyTorch还提供了PyTorch Lighting和PyTorch Ignite这两个高级框架。PyTorch Lighting提供了一个高层次的API和一些预构建的模块，可以让用户更方便地...
Python的Keras库
Python的Keras库是一个高级深度学习库，它可以与TensorFlow、CNTK和Theano等底层框架结合使用。Keras以易用、模块化和可扩展性著称，可以帮助用户快速构建、训练和部署深度学习模型。Keras的主要特点包括:1.易于使用：Keras具有简单明了的API，易于学习和使用。你可以快速构建、训练和部署深度学习模型。2.模块化：Keras模型由多个模块组合而成，这些模块可以互相连接或组合，形成可以复用的模型架构。3.可扩展性：Keras支持易于扩展的自定义层、损失函数和指标等，方便用户根据需求进行扩展和创新。4.跨平台：Keras支持在不同种类的操作系统上运行，如Linu...
Python的TensorFlow库
Python的TensorFlow库是一个用于机器学习和深度学习的开源库。它由Google开发并于2015年正式发布，并且是目前应用最广泛的Python深度学习库之一。TensorFlow提供了高级API和低级API两种开发模式，能够满足不同用户的需求，同时也提供了许多模型、数据集和工具等相关资源，方便用户进行开发和研究。TensorFlow的主要特点包括:1.灵活性：TensorFlow支持很多不同种类的深度学习模型和算法，如卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等。2.跨平台：TensorFlow可以在不同种类的操作系统中运行，如Linux、Windows、macOS等。3.分布...
Python的Pygame库
Python的Pygame库是一个用于开发游戏和多媒体应用程序的跨平台库。它集成了许多图形、音频、事件处理和用户交互等相关的功能，方便进行游戏开发、图形可视化和音频处理等多种应用场景。Pygame的主要特点包括：1.跨平台：Pygame库可以运行于Windows、Linux、Mac OS等多种操作系统上。2.易于使用：Pygame库的API简单、易于理解和使用，同时提供了丰富的例子和文档资源。3.灵活性：Pygame库提供了多种模块和功能，方便定制、组装和扩展。4.丰富的素材资源：Pygame库提供了许多游戏素材、音频资源和文本资源，方便使用者直接调用。5.开源：Pygame库是一个完...
