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 17:54:04 2230
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，有时候希望将对象存储下来。我们把对象从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling。picklePython提供两个模块来实现序列化：cPickle和pickle。这两个模块功能是一样的，区别在于cPickle是C语言写的，速度快，pickle是纯Python写的，速度慢。将对象保存为字符串importpicklea1=['abc',[1,2],{'x':3}]s1=pickle.
系统 2019-09-27 17:53:47 2230
爬取图片方法一:requests#!/usr/bin/python2.7#-*-coding:utf-8-*-importreimportrequestsimportosimportshutilsuyan_url='http://www.xiaohuar.com/s-1-2069.html'response=requests.get(suyan_url)#print(response.content)lists=re.findall(r'href="(?:
系统 2019-09-27 17:53:30 2230
这样做的缘由工作需要把100多张图片中的文字（主要是车牌号）提取出来，并作为文件名字。用python从头到尾写车牌识别的功能，耗时耗力。故在网上寻找可用于直接图片文字识别的接口直接调用，省时省力。用百度AI平台接口的理由有百度经验提供每一步的参考，且通用文字识别（高精度版）的功能每天有500次的免费试用机会，且当前功能没有并发需求。故非常适合达到临时目的。具体步骤用百度账号登录百度AI开放平台：https://login.bce.baidu.com选择要使
系统 2019-09-27 17:52:24 2230
目录一、Admin的配置1.激活管理工具2.使用管理工具3.注册超级用户4.修改语言二、管理数据模型1.注册medel类到admin2.自定制类一、Admin的配置Admin是Django的一个强大的功能，它能从数据库中读取数据，并呈现在页面中，进行管理。默认情况下，它的功能已经非常强大，如果你不需要复杂的功能，它已经够用，但是有时候，一些特殊的功能还需要定制，比如搜索功能，下面这一系列文章就逐步深入介绍如何定制适合自己的admin应用。1.激活管理工具通
系统 2019-09-27 17:49:37 2230
列表和元组可以将列表和元组当成普通的“数组”，它能保存任意数量任意类型的Python对象。和数组一样，通过从0开始的数字索引访问元素，但是列表和元组可以存储不同类型的对象。列表和元组有几处重要的区别。列表元素用中括号（[]）包裹，元素的个数及元素的值可以改变。元组元素用小括号（()）包裹，不可以更改（尽管他们的内容可以）。元组可以看成是只读的列表。通过切片运算（[]和[:]）可以得到子集，这一点与字符串的使用方法一样。>>>aList=[1,2,3,4]>
系统 2019-09-27 17:48:08 2230
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 2230
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 2230
一个功能的实现，可以用多种语句来实现，比如说:while语句、for语句、生成器、列表推导、内置函数等实现，然而他们的效率并不一样。写了一个小程序来测试它们执行的效率。测试内容:将一个数字大小为20万的数字，依次取绝对值，放到列表中，测试重复1千次.测试程序:复制代码代码如下:importtime,sysreps=1000#测试重复次数nums=200000#测试时数字大小deftester(func,*args):#总体测试函数startTime=tim
系统 2019-09-27 17:45:55 2230
对于pandas的dataframe，绘制直方图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列//xlim是x轴的范围，bins是分桶个数pdf.delta_time.plot(kind='hist',xlim=(-50,300),bins=500)对于pandas的dataframe，绘制概率密度图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列pdf.delta_time.d
系统 2019-09-27 17:45:41 2230
