项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究工作的一部 分而开发的。 “Oneiroi 超出了我们的理解 - 谁能确定它们讲述了什么故事？并不是所有人都能找 到。那里有两扇门，就是通往短暂的 Oneiroi 的通道；一个是用号角制造的，一个是 用象牙制造的。穿过尖锐的象牙的 Oneiroi 是诡计多端的，他们带有一些不会实现的 信息；那些穿过抛光的喇叭出来的人背后具有真理，对于看到他们的人来说是完成 的。” to_categorical(np.random.randint(10, size=(20, 1)), num_classes=10) model = Sequential() # 输入: 3 通道 100x100 像素图像 -> (100, 100, 3) 张量。 # 使用 32 个大小为 3x3 的卷积滤波器。 model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu' Image Recogni- tion。 from keras.layers import Conv2D, Input # 输入张量为 3 通道 256x256 图像 x = Input(shape=(256, 256, 3)) # 3 输出通道（与输入通道相同）的 3x3 卷积核 y = Conv2D(3, (3, 3), padding='same')(x) # 返回 x + y z =

实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大 小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常重要 的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全部有用内 存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的 志记录器的有效级别。propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理程序，设为 0 表示消息 不会传播到更高层级 的处理程序。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记录器所用的名称。 指定处理程序配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 forkserver 启动方法启动的进程。 想要使用特定启动方法的库应该使用get_context() 以避免干扰库用户的选择。 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): (下页继续)

实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大 小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常重要 的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全部有用内 存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的 志记录器的有效级别。propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理程序，设为 0 表示消息 不会传播到更高层级 的处理程序。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记录器所用的名称。 指定处理程序配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 forkserver 启动方法启动的进程。 想要使用特定启动方法的库应该使用get_context() 以避免干扰库用户的选择。 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): (下页继续)

实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大 小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常重要 的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全部有用内 存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的 志记录器的有效级别。propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理程序，设为 0 表示消息 不会传播到更高层级 的处理程序。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记录器所用的名称。 指定处理程序配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 722 Chapter 17. 并发执行 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42

实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其 大小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常 重要的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全 部有用内存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍 记录器的有效级别。 propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理程序，设为 0 表示消息 不 会传播到更高层级的处理程序。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日 志记录器所用的名称。 指定处理程序配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 （例如，有类似 PyInstaller 和 cx_Freeze 的包产生的二进制文件）。'fork' 启动方法可以使用。 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42

实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大 小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常重要 的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全部有用内 存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的 该日志记录器的有效级别。propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理器，设为 0 表示消息 不会传播到更高层级 的处理器。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记录器所用的名称。 指定处理器配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 上和“冻结的”可执行内容一同使用（例 如，有类似 PyInstaller 和 cx_Freeze 的包产生的二进制文件）。'fork' 启动方法可以使用。 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): (下页继续)

实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其 大小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常 重要的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全 部有用内存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍 日志记录器的有效级别。 propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理器，设为 0 表示消息 不会 传播到更高层级的处理器。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记 录器所用的名称。 指定处理器配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 716 Chapter 17. 并发执行 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42

实现方式，但 其最坏的情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其 大小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常 重要的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全 部有用内存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍 日志记录器的有效级别。 propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理器，设为 0 表示消息 不会 传播到更高层级的处理器。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记 录器所用的名称。 指定处理器配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 716 Chapter 17. 并发执行 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42

实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大 小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常重要 的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全部有用内 存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的 该日志记录器的有效级别。propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理器，设为 0 表示消息 不会传播到更高层级 的处理器。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记录器所用的名称。 指定处理器配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 上和“冻结的”可执行内容一同使用（例 如，有类似 PyInstaller 和 cx_Freeze 的包产生的二进制文件）。'fork' 启动方法可以使用。 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): (下页继续)

实现方式，但其最坏的 情况却可能非常糟糕。 堆在大磁盘排序中也非常有用。你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大 小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙1。非常重要 的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。锦标赛模式是达成此目标的好办法。如果你使用全部有用内 存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的 该日志记录器的有效级别。propagate 条目设为 1 表示消息必须从此日志记录器传播到更高层级的处理器，设为 0 表示消息 不会传播到更高层级 的处理器。qualname 条目是日志记录器的层级通道名称，也就是应用程序获取日志记录器所用的名称。 指定处理器配置的小节说明如下。 [handler_hand01] class=StreamHandler level=NOTSET formatter=form01 814 Chapter 17. 并发执行 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 在进程之间交换对象 multiprocessing 支持进程之间的两种通信通道： 队列 Queue 类是一个近似queue.Queue 的克隆。例如: from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42