平台搭建好了,现在做一个简单的例子在一个文本框里输入字符后点复制后在另一个文本框里显示。如图：代码：
系统 2019-08-12 09:29:33 2008
前言在K近邻的原始算法中，没有对K近邻的方法进行优化，还是遍历训练集，找到与输入实例最近的K个训练实例，统计他们的类别，以此作为输入实例类别的判断。具体的模型理论见：统计学习方法——K近邻法（原始方法）1.K近邻算法的实现在算法实现的过程中，利用的是欧氏距离进行点与点之间的距离度量。在进行数据运算的时候，没有利用numpy，而是利用Python中自带的list来进行数据的计算。defknn(x,dataSet,labels,k):distanceMemor
系统 2019-09-27 17:56:59 2007
画矩形函数调用:cv2.rectangle(img,pt1,pt2,color,thickness,line_type,shift)img:图像.pt1:矩形的一个顶点。pt2:矩形对角线上的另一个顶点color:线条颜色(RGB)或亮度（灰度图像）(grayscaleimage）。thickness:组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形。line_type:线条的类型。见cvLine的描述shift:坐标点的
系统 2019-09-27 17:56:28 2007
使用Python写CUDA程序有两种方式：*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，如下所示：importnumpyasnpfromti
系统 2019-09-27 17:56:19 2007
1、json.dumps：是将dict转成str2、json.dump：是将python数据保存成json3、json.load：是将文件中的json数据读取出来，转换成python数据类型
系统 2019-09-27 17:56:12 2007
对于普通的生成器，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句（第4行）后，跳出生成器函数。然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句（第5行）开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数，后面再次调用next，依次类推。下面是一个列子：defconsumer():r='here'foriinxrange(3):yieldrr='200OK'+str(
系统 2019-09-27 17:55:41 2007
#内置成员__dict__:获取类/对象的所属成员组成的集合*__doc__:获取类的文档信息*__name__:获取类名称的字符串__module__:获取当前类所在的文件的名称，如果是当前文件，显示为main(后面会讲其他的)__bases__:获取当前类的父类列表#方法的分类1.对象方法：该方法中会直接传入当前对象调用方式：对象.成员方法()特征：会将当前对象传入方法中2.类方法:在方法中会直接传入当前类@classmethod:不需要实例化，直接类
系统 2019-09-27 17:54:28 2007
Python是支持面向对象的，很多情况下使用面向对象编程会使得代码更加容易扩展，并且可维护性更高，但是如果你写的多了或者某一对象非常复杂了，其中的一些写法会相当相当繁琐，而且我们会经常碰到对象和JSON序列化及反序列化的问题，原生的Python转起来还是很费劲的。可能这么说大家会觉得有点抽象，那么这里举几个例子来感受一下。首先让我们定义一个对象吧，比如颜色。我们常用RGB三个原色来表示颜色，R、G、B分别代表红、绿、蓝三个颜色的数值，范围是0-255，也就
系统 2019-09-27 17:53:07 2007
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 2007
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系统 2019-09-27 17:52:55 2007
