2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 2035
前言本文主要介绍的是关于python中open函数用法的相关资料，用法如下：name=open('errname.txt','w')name.readline()name.close()1、看下第一行的代码用来访问磁盘中存放的文件，可以进行读写等操作，例如上例中'w'，这里便是对errname.txt这个文件进行读操作例如：w：以写方式打开a：以追加方式打开r+：以读写模式打开w+：以读写模式打开rb：以二进制读模式打开wb：以二进制写模式打开ab：以二进
系统 2019-09-27 17:49:36 2035
之前用featureCount处理得到结果，要提出第一列gene_id和readcount列，首先软件输出的第一行默认是你使用的命令行，没有用，用bash批量删掉。foriin`ls`;dosed-i'1d'$i;done删除当前文件夹下所有文件第一行。其实提出两列很简单，不过我受够了每次一个文件执行一次的烦。想搞成别的程序调用时命令行参数直接就行。第一次知道sys.argv这玩意，学到了。我设置了-i输入，-o输出这两个参数来判断输入输出文件个数，不过对
系统 2019-09-27 17:49:32 2035
Python标准库中collections对集合类型的数据结构进行了很多拓展操作，这些操作在我们使用集合的时候会带来很多的便利，多看看很有好处。defaultdict是其中一个方法，就是给字典value元素添加默认类型，之前看到过但是没注意怎么使用，今天特地瞅了瞅。首先是各大文章介绍的第一个例子：复制代码代码如下:importcollectionsascolldefdefault_factory():return'defaultvalue'd=coll.d
系统 2019-09-27 17:48:36 2035
%用法1、整数的输出%o——oct八进制%d——dec十进制%x——hex十六进制2、浮点数输出（1）格式化输出%f——保留小数点后面六位有效数字%.3f，保留3位小数位%e——保留小数点后面六位有效数字，指数形式输出%.3e，保留3位小数位，使用科学计数法%g——在保证六位有效数字的前提下，使用小数方式，否则使用科学计数法%.3g，保留3位有效数字，使用小数或科学计数法（2）内置round()参数：number-这是一个数字表达式。ndigits-表示从
系统 2019-09-27 17:48:31 2035
递归和迭代从本质上看都是循环的一种，递归通过在循环中调用自身，而迭代则通过某段代码实现循环一般来说：迭代的思想会使问题简单化，但计算过程会十分繁琐，因为参数要通过传递的形式先到达递归条件值，然后再一层一层返回，会占用大量内存，只适用于小型的问题求解。一、递归：它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量注意：递归就是在过程或函数里面调用自身
系统 2019-09-27 17:47:18 2035
作者：MOHDSANADZAKIRIZVI翻译：吴金笛校对：丁楠雅本文约5500字，建议阅读15分钟。本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。概述TensorFlow.js(deeplearn.js)使我们能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型，而无需任何复杂的安装步骤。TensorFlow.js的两个组件——CoreAPI和Layer
系统 2019-09-27 17:47:12 2035
本文深入剖析了python中dict,set,list,tuple应用及对应示例，有助于读者对其概念及原理的掌握。具体如下：1.字典(dict)dict用{}包围dict.keys(),dict.values(),dict.items()hash(obj)返回obj的哈希值，如果返回表示可以作为dict的keydel或dict.pop可以删除一个item,clear清除所有的内容sorted(dict)可以把dict排序dict.get()可以查找没存在的
系统 2019-09-27 17:47:12 2035
@[TOC](Python3多维列表排序–itemgetter()的使用)fromoperatorimportitemgettergameresult=[["Bob",95.00],'A'],["ALan",86.0,'C'],['Mandy',82.5,'A'],['Rob',86,'E']]res=sorted(gameresult,key=itemgetter(2,1))#先以等级排序，如果等级相同再按照分数排序，顺序是从小到大#结果是[['Mand
系统 2019-09-27 17:47:04 2035
简介有时候需要确定一篇新闻文本的地名，比如上海市实施了垃圾分类...其地名，即归属地是上海，本工具就是实现这个功能的。给定一篇文章，可包含标题和正文（或仅标题，仅正文），确定其归属地（地名）。结果标准：区分国内国外，国外到国家名一级国内到省市一级安装使用python3$gitclonehttps://github.com/dongrixinyu/location_detect.git$cdlocation_detect$pipinstall.使用方法样例1
系统 2019-09-27 17:46:49 2035
