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中断就像它的声音一样，是一个 “中断 “程序正常流程的事件。在一般的情况下，我们处理的是外部硬件中断，这意味着在程序继续运行之前，需要处理一个信号或状态变化。

中断的基本实现方法​

为了实现中断，我们需要将一个引脚定义为 “中断输入”， 定义该点上的状态变化被认为是一个中断。

import machie

int = machine.Pin(1, machine.Pin.IN, machine.Pin.PULL_DOWN)
# 1 号引脚，输入模式，下拉电阻

装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。举一个不太恰当的比方，装饰器是一个函数，它以函数为参数，先执行一些操作，再调用作为参数的函数，然后再执行以下操作，例如下面的函数：

def my_decorator(func):
    print("Do something before call func.")
    func() # 调用func()
    print("Do something after call func.")

没错，就像C语言里的回调函数一样

Linux里编译过多次Python，但依然不记得流程，今天来简单总结一下。

本文基于CentOS 8

先把命令列出来：

wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.9/Python-3.7.9.tgz # 这里是对应版本的下载链接
tar -zxvf ./Python-3.7.9.tgz
cd Python-3.7.9
./configure --prefix=/usr/local/python3 # 这里是你的安装目录
make
sudo make install
sudo vim /etc/profile
source /etc/profile

前几天看了本《Python神经网络编程》的书，把一个最简单的神经网络MNIST手写数字识别讲的挺详细的（至少我这个完全的门外汉看懂了）。写个博客展示一下成果。为了SEO，再多写几句。这个神经网络模型基于 numpy 实现，有一个隐藏层，准确率达到95%。

简单介绍​

这是一个基于python的最简单的神经网络模型，使用了numpy库，使用的是输入层 - 隐藏层 - 输出层的结构，每一层的节点数自可定义。原理图：