什么是粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)。由J.Kennedy和R.C.Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，其通过适应度来评价解的品质。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。求解过程PSO通过模拟鸟群的捕食行为完成最优解的求取。假设一群鸟在一个空间捕捉食物
系统 2019-09-27 17:52:21 2067
无论哪种编程语言，时间肯定都是非常重要的部分，今天来看一下python如何来处理时间和python定时任务，注意咯：本篇所讲是python3版本的实现，在python2版本中的实现略有不同，有时间会再写一篇以便大家区分。1.计算明天和昨天的日期#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#获取今天、昨天和明天的日期#引入datetime模块importdatetime#计算今天的时间today=datetime.date.today(
系统 2019-09-27 17:50:43 2067
作者：LogM本文原载于https://segmentfault.com/u/logm/articles，不允许转载~1.源码来源TextRank4ZH源码：https://github.com/letiantian/TextRank4ZH.git本文对应的源码版本：committedon3Jul2018,fb1339620818a0b0c16f5613ebf54153faa41636TextRank论文地址：https://www.aclweb.org/
系统 2019-09-27 17:50:38 2067
python基础5-字典数据类型字典字典定义、创建字典是一种可变容器类型，且可以存储任意类型对象。字典和列表的最大的区别是字典强调的是“键值对”，key与value一一对应，字典中的存放顺序并不重要，重要的是“键”和“值”的对应关系。在字典中，要求key是唯一的，且不可变的。所以字典的特点如下：查找速度快key-value序对没有顺序key键不可变且唯一字典的创建，使用{}，每个键值对用:隔开，每对之间用,分割。还有使用dict和使用fromkeys的方法
系统 2019-09-27 17:48:21 2067
本实例的实现逻辑是，应用seleniumUI自动化登录百度盘，读取存储百度分享地址和提取码的txt文档，打开百度盘分享地址，填入提取码，然后保存到指定的目录中全部代码如下：#-*-coding:utf8-*-#encoding:utf-8importtimefromseleniumimportwebdriverbrowser=webdriver.Chrome()defloginphont():browser.get("https://pan.baidu.c
系统 2019-09-27 17:48:05 2067
python是解释型语言，本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例，本例所示为Python绘制一个树枝，具体实现代码如下：python是解释型语言，本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例，本例所示为Python绘制一个树枝，具体实现代码如下：importturtledefbranch(length,level):iflevel<=0:returnturtle.forward(length)turtle.left(45)
系统 2019-09-27 17:47:13 2067
什么是生成器？可以理解为一种数据类型，这种数据自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己内置的_iter_方法），所以生成器就是可迭代对象python提供生成器的两种表现形式：1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。**函数里有yiled，执行函数就是一个生成器，不管yield位置在哪。采集函数创建生成器时，如
系统 2019-09-27 17:46:40 2067
在实现异步调用之前我们先进行什么是同步调用和异步调用同步：是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行异步：是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果分析一下，下面的例子：定义了一个装饰器async和A、B两个function函数A里面sleep10s,然后打印afunction字符串B里面直接打
系统 2019-09-27 17:45:52 2067
测试代码如下：复制代码代码如下:classModelMetaClass(type):def__new__(cls,name,base,attrs):logging.info("clsis:"+str(cls))logging.info("nameis:"+str(name))logging.info("baseis:"+str(base))logging.info("attrsis:"+str(attrs))returntype.__new__(cls,n
系统 2019-09-27 17:45:40 2067
原文链接：https://item.jd.com/12542555.html散点图散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。图1-1散点图示例使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图，其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为：主要参数说明如下：•x,y：数组。•s：散点图中点的大小，可选。•c：散点图中点
系统 2019-09-27 17:45:27 2067
