小编Edd*_*III的帖子

我有一个 (960,960) 数组，我试图找到临界点，以便找到局部极值。

我曾尝试使用 np.diff 和 np.gradient，但遇到了一些麻烦，我不确定要使用哪个函数。

np.diff 提供了计算二阶差异的选项，但梯度没有。

我应该如何获得临界点？

我试过了

diff = np.diff(storm, n=2)                    

dxx = diff[0]                                                                                                                                  
dyy = diff[1]                                                                                                                                  

derivative = dyy/dxx 

我在这里遇到了问题，因为 dxx 上的一些值等于零。

然后有一个选项

gradient = np.gradient(storm)
g2 = np.gradient(gradient)

但这会给我我正在寻找的东西吗？

我正在尝试对某些视频进行转码,但我连接的方式有问题.

这是我的代码:

transcode = layer1.ElasticTranscoderConnection()
transcode.DefaultRegionEndpoint = 'elastictranscoder.us-west-2.amazonaws.com'
transcode.DefaultRegionName = 'us-west-2'
transcode.create_job(pipelineId, transInput, transOutput)

这是例外:

{u'message': u'The specified pipeline was not found: account=xxxxxx, pipelineId=xxxxxx.'}

在这里，我有一些代码可以返回斐波那契数字的最后一位。当我将缓存字典放置在函数中时，程序对于小n正常工作。当我尝试更大的n（例如300）时，该程序将永远耗费时间。但是，当使字典成为全局字典时，会得到一个较大的n（例如300）的即时结果。是什么导致在函数中声明的字典与函数外部声明的字典之间如此大的性能差异？

def fib_last_digit_mem(n):
    cache = {}

    if n in cache:
        return cache[n]

    if(n <= 1):
        return n

    fib = (fib_last_digit_mem(n-1) + fib_last_digit_mem(n-2))%10
    cache[n] = fib
    return fib