最近在刷面试题,所以需要看大量的Python相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是Python2的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的Python题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到举一
系统 2019-09-27 17:54:18 2273
最近发现Python课器做很多事情，在监控服务器有其独特的优势，耗费资源少，开发周期短。首先我们做一个定时或者实时脚本timedtask.py，让其定时监控目标服务器，两种方式：第一种：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2017/11/2715:59#@Desc:定时任务，以需要的时间间隔执行某个命令#@File:timedtask.py#@Software:PyCharmimporttime,os
系统 2019-09-27 17:54:09 2273
原文链接：https://www.cnblogs.com/supery007/p/8136295.html1.公众号测试地址https://mp.weixin.qq.com/debug/cgi-bin/sandboxinfo?action=showinfo&t=sandbox/index2.代码#pip3installrequestsimportrequestsimportjsondefget_access_token():"""获取微信全局接口的凭证(默
系统 2019-09-27 17:54:03 2273
本文实例讲述了Python实现拼接多张图片的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：这里所述计划实现如下操作:①用Latex写原始博文,生成PDF文档;②将PDF转成高清的PNG格式的图片;③将多个PNG格式的图片合并成一大张图片;④将最终的大图片直接上传到博文编辑器中好了，如果将PDF文档转换成其他的图片格式呢？我建议windowns下可用AdobeAcrobatXPro软件完成这个工作，操作步骤如下面两图所示。注意在图二中一定要自己指定一个分辨率，不
系统 2019-09-27 17:53:33 2273
本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图，具体如下。首先看看演示效果：完整代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#setupthefigureandaxesfig=plt.figure(figsize=(8,3))ax1=fig.add_subplot(121,projec
系统 2019-09-27 17:52:34 2273
前言Martin(Bob大叔)曾在《代码整洁之道》一书打趣地说：当你的代码在做CodeReview时，审查者要是愤怒地吼道：“Whatthefuckisthisshit?”“Dude,Whatthefuck！”等言辞激烈的词语时，那说明你写的代码是BadCode，如果审查者只是漫不经心的吐出几个“Whatthefuck?”，那说明你写的是GoodCode。衡量代码质量的唯一标准就是每分钟骂出“WTF”的频率。一份优雅、干净、整洁的代码通常自带文档和注释属性
系统 2019-09-27 17:50:58 2273
解决print（）中文的乱码问题！！！#-*-coding:utf-8-*-importioimportsys#改变标准输出的默认编码(改变中文输出的乱码问题)sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')selenium+chrome浏览器进行爬虫下载chrome的浏览器驱动（http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.ht
系统 2019-09-27 17:49:57 2273
上一篇博客介绍了神经网络其实就是两步，第一步是前向传输，根据输入的特征值与权重矩阵以及激活函数，不断往前计算，得到输出层的值，第二步就是后向传播，根据残差的加权求和，不断往后，直到输入层，然后更新权重，不断进行这两步，直接输出结果的误差在所要求范围内即可。本篇博文通过python代码实现神经网络，采用sklearn自带的手写数字集，看分类情况如何一、导入数据集并标准化数据集的加载非常简单，直接调用load_digits即可，常用到的数据有：digits.d
系统 2019-09-27 17:49:25 2273
机器学习的三要素：模型，策略，算法模型：感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型。策略：基于误分类点到超平面的总距离。学习算法：略感知机存在的问题：存在多解，解依赖于初始超平面的选择以及迭代过程中误分类点的选择。训练集线性不可分，算法无法收敛，解决方法：pocket算法或者使用核函数。无法解决异或问题Python代码实现：importnumpyasnpdeftrain(X_train,Y_train):print(np.shape(X_train))m,n
系统 2019-09-27 17:48:45 2273
方法abs()返回x的绝对值，-x-零之间的(正极)的距离。语法以下是abs()方法的语法：abs(x)参数x--这是一个数值表达式返回值此方法返回x的绝对值。例子下面的例子显示abs()方法的使用。#!/usr/bin/pythonprint"abs(-45):",abs(-45)print"abs(100.12):",abs(100.12)print"abs(119L):",abs(119L)当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：abs(-45):4
系统 2019-09-27 17:46:57 2273
