解释器模式：给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。如果一种特定类型的问题发生的频率够高，那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。这样就可以构建一个解释器，该解释器通过解释这些句子来解决该问题。------正则表达式大话设计模式--解释器模式
系统 2019-08-12 01:33:22 2381
鉴于自己的直觉总是很准，所以这次再相信一次好了T1：我觉得极有可能考到的是1.对于栈，队列的模拟；2.数论（不是像gcd那样的题目，而是加法原理乘法原理斥容，或是极具数学推导的东西，当然有可能用于贪心的证明，在T2出现）3.博弈论其次还是要多加练习的是，4.一般模拟，以及5.字符串的处理，这也是有可能出现的T2T3：个人认为出现概率较大的是，略高级（复杂）的算法，或是需要模型转化的题目1.参照去年的最小瓶颈路之类的算法（图论），极有可能出现的是求有向图的强
系统 2019-08-12 01:33:01 2381
如下所示：#coding=utf-8importosimportos.pathimportreimportarrayimportcmdimportpdbimportpickleimporttempfileimportsubprocess#rootPath=os.getcwd()#printrootPathrootPath=raw_input('TheCheckPath:')nonCheckDir=raw_input('TheNonCheckDirName(
系统 2019-09-27 17:54:40 2380
目录：1、%用法2、format用法一、%用法1、整数的格式化%o——oct八进制%d——dec十进制%x——hex十六进制例>>>print('%o'%20)24>>>print('%d'%20)20>>>print('%x'%20)142、浮点数的格式化%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%f——保留小数点后面六位有效数字%.3f，保留3位小数位%g——在保证六位有效数字的前提下，使用小数方式，否则使
系统 2019-09-27 17:52:22 2380
一、要求boston房价数据是机器学习中著名的基础数据集，包含506条记录，每条记录包含房屋的13条属性，房价信息属性MEDV在boston.target中，具体（翻译成中文）可通过如下语句查看:print(boston.DESCR)各属性的中文解释如下：CRIM城镇人均犯罪率ZN占地面积超过25,000平方尺的住宅用地比例INDUS城镇中非商业用地比例CHASCharlesRiver虚拟变量（如果边界是河流则为1;否则为0）NOX一氧化氮浓度RM每栋住宅
系统 2019-09-27 17:50:16 2380
for循环本系列前面“探索Python，第5部分：用Python编程”一文讨论了if语句和while循环，讨论了复合语句以及适当缩进Python语句来指示相关Python代码块。该文的结尾介绍了Pythonfor循环。但就其使用和功能来说，for循环更值得关注，所以本文单独讲述该循环。for循环有一个简单的语法，使您可以从容器对象中提取单个项目并对其进行某些操作。简单地说，使用for循环，可以迭代中对象集合的项目。对象集合可以是任何Python容器类型，包
系统 2019-09-27 17:49:45 2380
本文实例讲述了Python使用__new__()方法为对象分配内存及返回对象的引用。分享给大家供大家参考，具体如下：demo.py（__new__方法）：classMusicPlayer(object):#为对象分配内存空间def__new__(cls,*args,**kwargs):#1.创建对象时，new方法会被自动调用print("创建对象，分配内存空间")#2.为对象分配空间instance=super().__new__(cls)#3.返回对象的
系统 2019-09-27 17:49:20 2380
Pycharm没有内置的python解释器，需要我们自己下载python解释器。在很多python项目中，会导入第三方的模块，逐个去下载导入很不方便。我们通常使用Anaconda来管理python的项目环境，Anaconda自带python解释器，且提供了大量的第三方模块，引入第三方库很方便。Anaconda的安装如果未勾选第一个添加到Path环境变量中，后面需要手动在path环境变量中添加conda.exe所在目录的路径。红框圈出的是Anaconda核心
系统 2019-09-27 17:48:58 2380
思路：1.读取所有文章标题；2.用“结巴分词”的工具包进行文章标题的词语分割；3.用“sklearn”的工具包计算Tf-idf（词频-逆文档率）;4.得到满足关键词权重阈值的词结巴分词详见：结巴分词Githubsklearn详见：文本特征提取――4.2.3.4Tf-idf项加权importosimportjiebaimportsysfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizersys.pat
系统 2019-09-27 17:48:06 2380
python中正则表达式使用文章目录python中正则表达式使用一、简介二、使用2.1常用规则2.1.1正则表达式字符串写法2.1.2常用匹配规则2.1.3贪婪与非贪婪匹配2.2常用方法2.2.1编译2.2.2匹配2.2.3查找2.2.4替换2.2.5切分2.3分组2.3.1分组使用2.3.2指定分组不捕获2.3.3分组特殊规则2.4断言一、简介这里介绍python中的正则表达式使用，包含正则表达式常用规则、常用方法、贪婪与非贪婪匹配、分组、断言等操作。二
系统 2019-09-27 17:46:46 2380
