分类什么是分类–分类模型:输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别常用分类算法–Knn算法–决策树–贝叶斯分类器–支持向量机–神经网络5种算法！！分类：分为娱乐新闻、民生新闻、识别到各个类别之间的差距，对于新给的一个新闻，根据历史信息预测到它的类别有监督的学习：类别是已经确定的根据训练集数据模型的创建、模型的使用类别是给定的距离马氏距离与欧氏距离最近邻算法Knn算法主要思想:1选取k个和待分类点距离最近的样本点2看1中的样
系统 2019-09-27 17:50:33 1949
迭代器和可迭代对象由for循环的内部原理说起list01=[2,434,5,6,8]foriteminlist01:print(item)大家有没有想过list类型对象为什么可以被for循环呢？能够被for循环的条件是：它是可迭代对象(iterable)。那么什么是可迭代对象呢？参考一下内置函数item()的官方说明文档：iter(object[,sentinel])返回一个iterator对象。根据是否存在第二个实参，第一个实参的解释是非常不同的。如果没
系统 2019-09-27 17:50:23 1949
Python-类属性，实例属性，类方法，静态方法，实例方法类属性和实例属性#coding:utf-8classStudent(object):name='Iamaclassvariable'#类变量>>>s=Student()#创建实例s>>>print(s.name)#打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性Student>>>print(Student.name)#打印类的name属性Student>>>s.
系统 2019-09-27 17:50:17 1949
本文实例为大家分享了python五子棋游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下#五子棋‘''矩阵做棋盘16*16“+”打印棋盘forfor游戏是否结束开始下棋while游戏是否结束：黑白交替player=0p%2==0==1p+=1下棋动作一样但是棋子不一样‘''代码#创建棋盘的程序definitBoard():globalboard#调用全局的boardboard=[None]*16foriinrange(len(board)):board[i]=["+
系统 2019-09-27 17:48:39 1949
python多线程效率在一台8核的CentOS上，用python2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序。importtimedeffun(n):#CPU密集型的程序while(n>0):n-=1start_time=time.time()fun(10000000)print('{}s'.format(time.time()-start_time))#测量程序执行时间测量三次程序的执行时间，平均时间为0.968370994秒。这就是一个线程执行一次fun(
系统 2019-09-27 17:47:58 1949
描述：将一个视频流按帧数截取大量的图片用途：AI的数据集制作，得到大量的图片，之后将其打标签更改的地方1.default--间隔的帧数2.input/output--输入视频的路径、存放截取图片的路径（将路径放入后面的‘’中即可）前面加r可表示绝对路径eg:1args=parser.parse_args(['--input',r'F:\data_video\IMG_4395.MOV','--output',r'F:data_rgb_pic\7video']
系统 2019-09-27 17:47:26 1949
目录0引言1环境2需求分析3代码实现4代码全景展示5后记0引言所谓的像素图，就是对图像做一个颗粒化的效果，使其产生一种妙不可言的朦胧感。费话不多说，先来看一张效果图。▲效果图▲原图怎么样，效果还不错吧？现在，我们用Python来实现这种像素化的效果。1环境操作系统：WindowsPython版本：3.7.32需求分析一个最简单的实现思路，在打开图片后，把图片分割成一些像素块，再对这些像素块中的图像信息进行处理（修改图像中的RGB值）即可。这里我们使用Num
系统 2019-09-27 17:47:25 1949
最近遇到个任务，需要将高考志愿信息保存成Excel表格，BOSS丢给我一个网址表格之后就让我自己干了。虽然我以前也学习过Python编写爬虫的知识，不过时间长了忘了，于是摸索了一天之后终于完成了任务。不得不说，Python干这个还是挺容易的，最后写完一看代码，只用了50行就完成了任务。准备工作首先明确一下任务。首先我们要从网址表格中读取到一大串网址，然后访问每个网址，获取到页面上的学校信息，然后将它们在写到另一个Excel中。显然，我们需要一个爬虫库和一个
系统 2019-09-27 17:46:28 1949
在Java中打印当前线程的方法栈，可以用kill-3命令向JVM发送一个OS信号，JVM捕捉以后会自动dump出来；当然，也可以直接使用jstack工具完成，这些方法好几年前我在这篇性能分析的文章中介绍过。这样的需求可以说很常见，比如定位死锁，定位一个不工作的线程到底卡在哪里，或者定位为什么CPU居高不下等等问题。现在工作中我用的是Python，需要线上问题定位的缘故，也有了类似的需求――想要知道当前的Python进程“在干什么”。但是没有了JVM的加持，
系统 2019-09-27 17:46:00 1949
记住这些理念之后，让我们来开始Django数据库层的探索。首先，我们需要做些初始配置；我们需要告诉Django使用什么数据库以及如何连接数据库。我们假定你已经完成了数据库服务器的安装和激活，并且已经在其中创建了数据库（例如，用CREATEDATABASE语句）。如果你使用SQLite，不需要这步安装，因为SQLite使用文件系统上的独立文件来存储数据。象前面章节提到的TEMPLATE_DIRS一样，数据库配置也是在Django的配置文件里，缺省是setti
系统 2019-09-27 17:37:51 1949
