源代码：defmain(w_face,w_body):return("我的身材："+face(w_face)+body(w_body))#main('青青','子衿')print(main('青青','子衿'))defface(name):return(name+'脸蛋')defbody(name):return(name+'身材')报错：line2,inmainreturn("我的身材："+face(w_face)+body(w_body))NameEr
系统 2019-09-27 17:53:43 2137
题目描述Giventherootnodeofabinarysearchtree,returnthesumofvaluesofallnodeswithvaluebetweenLandR(inclusive).Thebinarysearchtreeisguaranteedtohaveuniquevalues.Example1:Input:root=[10,5,15,3,7,null,18],L=7,R=15Output:32Example2:Input:roo
系统 2019-09-27 17:53:43 2137
1.类型转换importpandasaspdimportdatetime一般我们拿到日期型数据时，基本都是字符串表示的，该如何将其转换为日期型和日期时间型。法1：dt='2019/06/1316:16:39'd='2017-04-24'str2datetime=datetime.datetime.strptime(dt,'%Y/%m/%d%H:%M:%S')str2date1=datetime.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d')
系统 2019-09-27 17:53:36 2137
最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学习模型包括神经网络会容易以很高的置信度分错和原始样本仅仅有轻
系统 2019-09-27 17:53:26 2137
今天介绍个神奇的网站！堪称爬虫偷懒的神器！我们在写爬虫，构建网络请求的时候，不可避免地要添加请求头(headers)，以mdn学习区为例，我们的请求头是这样的：一般来说，我们只要添加user-agent就能满足绝大部分需求了，Python代码如下：importrequestsheaders={#'authority':'developer.mozilla.org',#'pragma':'no-cache',#'cache-control':'no-cach
系统 2019-09-27 17:53:21 2137
python2中的urllib2改为python3中的urllib.request四种方式对比：python2的get#coding=utf-8importurllibimporturllib2word=urllib.urlencode({"wd":"百度"})url='http://www.baidu.com/s'+'?'+wordrequest=urllib2.Request(url)printurllib2.urlopen(request).read
系统 2019-09-27 17:52:45 2137
背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，
系统 2019-09-27 17:52:29 2137
目录第十五章、Python多线程同步锁，死锁和递归锁1.引子：2.同步锁3.死锁引子：4.递归锁RLock原理：不多说，放代码总结：5.大总结第十五章、Python多线程同步锁，死锁和递归锁1.引子：1.创建线程对象t1=threading.Thread(target=say,args=('tony',))2.启动线程t1.start()后面又说了两个点就是join和守护线程的概念以上就是python多线程的基本使用说明：前面说的两个功能是相互独立的，
系统 2019-09-27 17:51:52 2137
工作中用到了C/S模型，所做的也无非是给服务器发数据，但开发阶段会遇到程序自身的回环测试，需要用到简单的服务端以便验证数据发送的正确性。写软件用C++，跑测试用python，这段时间也刚好看go语言，所以都要有demo。以下三组程序实现的功能相同，这里一起做下总结。一、C++实现Boost.Asio是一个跨平台的C++库，它用现代C++方法为网络和底层I/O程序提供了一致的异步I/O模型。为了跨平台，我用boost库实现，具体如下。服务端代码：复制代码代码
系统 2019-09-27 17:51:43 2137
1前言某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达40%甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。现在的问题是：哪些股票？如何分析股票？与其他股票相比，所选股票的回报和风险是什么？本文的目标是让你了解使用快速简单的Python代码
系统 2019-09-27 17:51:03 2137
