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Python

利用anaconda作为python的依赖库管理方法

python自带的pip管理依赖库太麻烦,pip很多库不存在,或者一些库并不支持window系统。而且每次用pip下载库经常不成功,结果还是要手动下载跟自己python对应的whl包安装库。遇到了很多坑之后,发现神奇anaconda,便查阅资料,整理好记录到这里1、下载anacondaanaconda可以提供了python的很多库管理,支持多个系统下载地址:https://www.anaconda.com/download/这里我下载了python3.6,

系统 2019-09-27 17:57:26 2113

Python

跟老齐学Python之集合的关系

冻结的集合前面一节讲述了集合的基本概念,注意,那里所涉及到的集合都是可原处修改的集合。还有一种集合,不能在原处修改。这种集合的创建方法是:>>>f_set=frozenset("qiwsir")#看这个名字就知道了frozen,冻结的set>>>f_setfrozenset(['q','i','s','r','w'])>>>f_set.add("python")#报错Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in

系统 2019-09-27 17:56:34 2113

Python

Python的基本操作

Python超基础操作组的表示方式:列表定义一个列表的基本方式type([1,2,3,4,5,6])可以是字符串、布尔类型、数字都是可以在列表中出现的列表中也可以嵌套列表[[1,2],[3,4],[True,False]](二维数组)嵌套列表列表的函数和方法:函数意义len()列表元素的个数len()列表元素的个数cmp()比较两个列表的元素max()列表元素的最大值min()列表元素中的最小值list()将元组转化为列表append()在列表末尾添加新的

系统 2019-09-27 17:56:21 2113

Python

深度学习(Python)-- 计算机视觉深度学习

本章包括:1、了解卷积神经网络(convnets)2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%,而convnet的测试精度为99.3%:我们将错误率降低了68%(相对)。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢?为了回答这个问题,让我们深入研究conv2d和ma

系统 2019-09-27 17:55:54 2113

Python

python tkinter组件摆放方式详解

1.最小界面组成#导入tkinter模块importtkinter#创建主窗口对象root=tkinter.Tk()#设置窗口大小(最小值:像素)root.minsize(300,300)#创建一个按钮组件btn=tkinter.Button(root,text='屠龙宝刀,点击送')btn.pack()#加入消息循环root.mainloop()设置初始化界面大小#设置初始化界面大小root.geometry('300x400')2.组件的摆放方式:1.

系统 2019-09-27 17:55:39 2113

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Python日志无延迟实时写入的示例

我在用python生成日志时,发现无论怎么flush(),文件内容总是不能实时写入,导致程序意外中断时一无所获。以下是查到的解决方案(亲测可行):open函数中有一个bufferin的参数,默认是-1,如果设置为0是,就是无缓冲模式。但是用二进制模式打开这个文件,并且把要写入的信息转换byte-like如下。withopen("test.txt",'wb',buffering=0)asf:#wb是写模式加二进制模式f.write(b"hello!")在字符

系统 2019-09-27 17:54:26 2113

Python

深度学习中的Adversarial Examples(基于Python实现)

随着深度学习研究的深入,相关应用已经在许多领域展现出惊人的表现。一方面,深度学习的强大能力着实吸引着学术界和产业界的眼球。另外一方面,深度学习的安全问题也开始引起广泛地关注。对于一个给定的深度神经网络,经过训练,它可能在具体任务上(例如图像识别)表现出较高的准确率。但是在原本能够被正确分类的图像中引入稍许(人眼不易察觉)扰动,神经网络模型就可能被误导,从而得出错误的分类结果。例如,下图中最左侧的熊猫图片本来可以被正确分类,向其中加入一定的扰动,结果会得到右

系统 2019-09-27 17:52:12 2113

Python

python交易记录整合交易类详解

接着上一篇,这里继续整合交易类。importdatetime#交易类,后期需要整合公钥,私钥classTransaction:#payer付款方,receiver收款方def__init__(self,payer,receiver,money):self.payer=payerself.receiver=receiverself.money=moneyself.timestamp=datetime.datetime.now()#交易时间def__repr_

系统 2019-09-27 17:49:31 2113

Python

Python程序中的线程操作-守护线程

目录一、守护线程1.1详细解释1.2守护线程例11.3守护线程例2一、守护线程无论是进程还是线程,都遵循:守护xx会等待主xx运行完毕后被销毁。需要强调的是:运行完毕并非终止运行。对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕1.1详细解释主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(

系统 2019-09-27 17:47:07 2113

Python

Python实现基本线性数据结构

数组数组的设计数组设计之初是在形式上依赖内存分配而成的,所以必须在使用前预先请求空间。这使得数组有以下特性:1、请求空间以后大小固定,不能再改变(数据溢出问题);2、在内存中有空间连续性的表现,中间不会存在其他程序需要调用的数据,为此数组的专用内存空间;3、在旧式编程语言中(如有中阶语言之称的C),程序不会对数组的操作做下界判断,也就有潜在的越界操作的风险(比如会把数据写在运行中程序需要调用的核心部分的内存上)。因为简单数组强烈倚赖电脑硬件之内存,所以不适

系统 2019-09-27 17:46:17 2113