sys模块简介该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问，以及与解释器强烈交互的函数常用的一些方法sys.moudles#python启动时就被导入的所有模块，以及import导入的模块存放的一个字典key为模块的名称，value为模块对应的内存地址sys.path#获取指定模块搜索路径的字符串集合，返回的是一个列表，可以将写好的模块放在path的某个路径下,import时就可以正确找到(避免文件名称为python内置的关键字)#1.能不能导入一个模块就
系统 2019-09-27 17:56:40 2378
为什么要降维？高维情形下，样本数据稀疏，距离计算困难。为什么能进行降维？收集的数据虽是高维但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布无监督降维：PCA最大重构性：找到一个超平面使得样本点在这个超平面的投影尽量分开。PCA也可以看作是逐一筛选方差最大方向；对协方差矩阵XX^T特征分解，取最大特征值及其特征向量；在去掉该特征值以及特征向量后，继续取最大特征值；关于PCA的几个问题：投影方向应该取多少才好？根据博客https://blog.csdn.net/m
系统 2019-09-27 17:56:39 2378
中缀表达式转后缀表达式初始化两个栈，一个放后缀表达式exp，一个放操作符ops1遇到数字，放到exp中2遇到左括号，放入ops3遇到右括号，就把ops的弹出到exp中，直到遇到左括号，这样消除一对括号4遇到操作符，比较当前的ops，和栈顶ops的优先级，如果当前的比较高，就入ops，不然，就把栈顶的弹出，直到可以入。5扫描完以后，ops还有运算符，直接放入exp。ops_rule={'+':1,'-':1,'*':2,'/':2}defmiddle_to_
系统 2019-09-27 17:56:28 2378
本文实例讲述了python使用marshal模块序列化的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：先来看看下面这段代码：importmarshaldata1=['abc',12,23,'jb51']#几个测试数据data2={1:'aaa',"b":'dad'}data3=(1,2,4)output_file=open("a.txt",'wb')#把这些数据序列化到文件中，注：文件必须以二进制模式打开marshal.dump(data1,output_fi
系统 2019-09-27 17:56:27 2378
前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1.计算传统模型准确率2.计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3.计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树4.通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值
系统 2019-09-27 17:54:33 2378
更新：2017.07.17补充滚动条、win批处理拉起py2017.08.13新增自定义图标一、背景：1.工作中自己及同事在查数据库、测试接口时需要对一些字符串或json串作预处理，目前这些问题网上均有在线转换的工具，但很繁杂，可能需要打开几个网页窗口；2.之前做的文本处理工具是基于cmd命令行的，不太友好；3.自己做的一些小工具也基本都是命令行执行的，也想接触下GUI；基于以上，了解到python自带的tkinter库可以初步满足UI的需求，业余时间做了
系统 2019-09-27 17:52:55 2378
无论是平均平滑还是高斯平滑，在处理图像噪声时，都或多或少会对图片产生一定的模糊，损失部分信息。较为理想的情况，是可以选择性地进行滤波，只在噪声区域进行平滑，而在无噪声区域不进行平滑，将模糊的影响降到最低，这就是自适应性滤波的思想。通常噪声的存在，可能会使得附近邻域内，极值的上下差距较大，或者是方差较大，我们可以设置一定的阈值来判断该点是否需要进行平滑。不过这个不是该章节的内容，这一章是要学习中值滤波，中值滤波本质上是一个统计排序滤波器，是以该点为中心的的邻
系统 2019-09-27 17:48:39 2378
工具类classCalendarUtils:"""日期工具类"""@staticmethoddefdelta_day(delta=0):""":paramdelta:偏移量:return:0今天,1昨天,2前天,-1明天..."""return(datetime.now()+timedelta(days=delta)).strftime('%Y-%m-%d')@staticmethoddefdelta_week(delta=0):""":paramdelt
系统 2019-09-27 17:48:35 2378
下表列出了所有Python语言支持的逻辑运算符。假设变量a持有10和变量b持有20，则：示例:试试下面的例子就明白了所有的Python编程语言提供了逻辑运算符：#!/usr/bin/pythona=10b=20c=0if(aandb):print"Line1-aandbaretrue"else:print"Line1-Eitheraisnottrueorbisnottrue"if(aorb):print"Line2-Eitheraistrueorbistr
系统 2019-09-27 17:47:53 2378
一.垃圾回收机制Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。#encoding=utf-8__author__='kevinlu1010@qq.com'classClassA():def__init__(self):print'objectborn,id:%s'%str(hex(id(self)))def__del__(self
系统 2019-09-27 17:45:35 2378
