写在前面的话：文章内容来源于但不限于网络、书籍、个人心得体会等，意在总结和方便各位同行快速参考，共同学习进步，记录自己的问题。错误在所难免，有请各位批评斧正。如有侵权，烦请第一时间通知，我会立即删除相关内容，万分感谢！importnumpyasnpimportargparseimporttimeimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=argparse.ArgumentParser(
系统 2019-09-27 17:56:25 2364
本来这篇文章是5月份写的，今天修改了一下内容，就成今天发表的了，CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eagerlearner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazylearner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。
系统 2019-09-27 17:56:08 2364
本文实例讲述了python网络编程之读取网站根目录的方法，分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：importsocket,sysport=70host="quux.org"filename="//"s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)s.connect((host,port))s.sendall(filename+"\r\n")while(1):buf=s.recv(2048)ifnotbu
系统 2019-09-27 17:55:54 2364
（点击上方快速关注并设置为星标，一起学Python）乾明栗子发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAIPython2终于走到了尽头。官方宣布，新一年的钟声响起之时（2020年1月1日），就是Python2落幕之日。之后，Python2自生自灭，就算天塌下来，官方也不会再改进了。他们解释称，并不想伤害Python2用户，这个决定是为了Python用户好。只有放弃Python2，他们才能让Python3变得更好。这一举动得到了不少支持与理解：也有人念旧。有网友开
系统 2019-09-27 17:55:41 2364
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识python的，他们也开始解决类似leetcode网站上的python编程难题。他们认为在开始使用python分析数据之前，必须熟悉编程概念。资深数据分析师ManuJeevan认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用python来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习python中的模块和库上。请按照下面这个
系统 2019-09-27 17:54:55 2364
什么是运算符？本章节主要说明Python的运算符。举个简单的例子4+5=9。例子中，4和5被称为操作数，"+"称为运算符。Python语言支持以下类型的运算符:算术运算符比较（关系）运算符赋值运算符逻辑运算符位运算符成员运算符身份运算符运算符优先级接下来让我们一个个来学习Python的运算符。一.Python算术运算符以下假设变量：a=10，b=20：注意：Python3.x里，整数除整数，得到的是浮点数。>>>1/30.3333333333333333>
系统 2019-09-27 17:52:37 2364
情景：我用python爬取了很多.ts的文件，他们是一个个只有几秒的短视频，现在想把它们合并成一个电影：合并的命令copy/b*.tsnew_name.mp4/b是以二进制的形式合并：现在我要执行的命令为：copy/bD:\pythonFetch\movie\20190905\*.tsD:\pythonFetch\movie\20190905\new.mp4及将D:\pythonFetch\movie\20190905\文件夹下所有的.ts后缀的文件以二进
系统 2019-09-27 17:50:37 2364
最近学习了一点python，那就试着做一做简单的编程练习。首先是这个编程的指导图，如下：对的，类似一个简单区块链的模拟。代码如下：classDaDaBlockCoin:#index索引，timestamp时间戳，data交易记录，self_hash交易hash,last_hash,上个hashdef__init__(self,idex,timestamp,data,last_hash):self.idex=idexself.timestamp=timest
系统 2019-09-27 17:49:38 2364
上一篇博客介绍了神经网络其实就是两步，第一步是前向传输，根据输入的特征值与权重矩阵以及激活函数，不断往前计算，得到输出层的值，第二步就是后向传播，根据残差的加权求和，不断往后，直到输入层，然后更新权重，不断进行这两步，直接输出结果的误差在所要求范围内即可。本篇博文通过python代码实现神经网络，采用sklearn自带的手写数字集，看分类情况如何一、导入数据集并标准化数据集的加载非常简单，直接调用load_digits即可，常用到的数据有：digits.d
系统 2019-09-27 17:49:25 2364
希尔排序思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。一般的初次取序列的一半为增量，以后每次减半，直到增量为1。defshell_sort(list):n=len(list)gap=n//2new_list=[]whilegap>1:foriinrange(gap):iflist[i]>list[i
系统 2019-09-27 17:48:16 2364
