一、语法while条件:执行代码while就是当的意思，它指当其后面的条件成立，就执行while下面的代码。例：写一个从0打印到10的程序count=0whilecount<=10:print('第%s次'%count)count+=1如果要打印1~10之间的偶数怎么办呢？那就得先搞清楚，怎么判断一个数字是偶数？能被2整除的就是偶数，但如何判断这个数是否能被2整除呢？简单，直接判断这个数除以2之后的余数是否为0就行了，这就用到了前面“Python之运算符”
系统 2019-09-27 17:54:23 1817
话不多说,代码说话:importnumpyasnpimportmathclassConv2D(object):def__init__(self,shape,output_channels,ksize=3,stride=1,method='VALID'):self.input_shape=shapeself.output_channels=output_channelsself.input_channels=shape[-1]self.batchsize=s
系统 2019-09-27 17:54:06 1817
Python是个非常受欢迎的编程语言，随着近些年机器学习、云计算等技术的发展，Python的职位需求越来越高。下面我收集了10个Python面试官经常问的问题，供大家参考学习。作者：xiaochao来源：马哥Linux运维|2018-02-0116:00收藏分享概述Python是个非常受欢迎的编程语言，随着近些年机器学习、云计算等技术的发展，Python的职位需求越来越高。下面我收集了10个Python面试官经常问的问题，供大家参考学习。一、类继承问题：有
系统 2019-09-27 17:53:50 1817
Windows•安装lxml最好的安装方式是通过wheel文件来安装，http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，从该网站找到lxml的相关文件。假如是Python3.5版本，WIndows64位系统，那就找到lxml‑3.7.2‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl这个文件并下载，然后通过pip安装。下载之后，运行如下命令安装：pip3installwheelpip3installlxml‑3.7.2
系统 2019-09-27 17:53:34 1817
文章目录一、背景二、总结内容2.1UDP通信服务端创建方式**DUP采用的是无连接的套接字**2.216进制数据解析2.3文件创建与数据储存分析一、背景最近在处理公司的一设备，内置的DTU通过UDP向服务器发送16进制的数据报文，由于第一次接触此类数据解析方式，在这里做总结与反省，避免大家走弯路二、总结内容2.1UDP通信服务端创建方式步骤创建UDP的socket通信方式。绑定具体的端口。设置端口复用等待(这一步可以省略)获取数据。向客户端发送数据。解析储
系统 2019-09-27 17:53:08 1817
进程是操作系统分配内存的最小单位Python中进程用到的库multiprocessing简单的多进程示例frommultiprocessingimportProcessfromtimeimporttime,sleepfromrandomimportrandintdefdownload_task(task_name):print(task_name+'开始下载')time=randint(1,5)sleep(time)print(task_name+f'下载
系统 2019-09-27 17:53:03 1817
Python中经常遇到这样那样的字符编码问题，尤其在处理网页源码时（特别是爬虫中）：UnicodeDecodeError:‘XXX'codeccan'tdecodebytesinposition12-15:illegalmultibyte...每次看到上面这段文字的时候，感觉整个世界都昏暗了，然后就只能各种搜索找资料，过后就忘了。下次遇到时就让世界再昏暗一次。为了彻底解决这个拦路虎，今天咱们就好好的来唠嗑唠嗑。下面以汉字'哈'来解释作示例解释所有的问题，汉
系统 2019-09-27 17:53:00 1817
本文实例讲述了Python的批量远程管理和部署工具Fabric用法。分享给大家供大家参考。具体如下：Fabric是Python中一个非常强大的批量远程管理和部署工具,常用于在多个远程PC上批量执行SSH任务.常见的使用方法大概总结如下:1.首先,要将批量执行的任务写入到一个fabfile.py中,复制代码代码如下:#-*-coding:utf-8-*-fromfabric.apiimportrun,local,roles,env,cdenv.hosts=[
系统 2019-09-27 17:52:48 1817
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 1817
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 1817
