工具：Jupyternotebook+Anaconda游戏规则：时时彩一种玩法是买尾号。2元一个数字，中奖是20元。每个数字出现的概率相等。目前想到两种买法：随机购买，人是感性动物，很容易受周围环境干扰。完全随机购买在生活中是不存在的。分析数字在前面N期出现的概率，选择概率最小的n个数字购买。导入包importnumpyasnp定义玩法一：完全随机购买defplay_lottery(my_money,play_num,money):'''随机选择数的中奖率
系统 2019-09-27 17:56:04 2162
Python3.6执行pip3installtesserocrpillow，报错：error:MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"MicrosoftVisualC++BuildTools":http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools解决办法：去下方链接下载匹配版本的whl文件https://github.com/simonfluecki
系统 2019-09-27 17:55:28 2162
解法：1、n代表的是左括号和右括号的个数，最后生成的字符串的长度为2n，首先想到的就是枚举的方法，假设有2n的数组，每一个格子都有两种情况，填做括号还是右括号。2、很明显上面的方法是不符合常理的，因为做括号和右括号都是有限制，当n为3的时候，不会出现（（（（（（的情况，所以当我们进行递归的时候，就需要进行判断，当左括号用完的时候就要停止，称为剪枝。3、动态规划解法，当看到有和没有，放和不放的时候，可以考虑动态规划的解法。这里有个leetcode上面的讲解动
系统 2019-09-27 17:53:30 2162
一、线性回归的理论1）线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。线性回归模型如下：对于线性回归的模型假定如下：（1）误差项的均值为0，且误差项与解释变量之间线性无关（2）误差项是独立同分布的，即每个误差项之间相互独立且
系统 2019-09-27 17:52:24 2162
如下所示：#-*-encoding:utf-8-*-fromtkinterimport*root=Tk()defcreate():top=Toplevel()top.title('Python')v1=StringVar()e1=Entry(top,textvariable=v1,width=10)e1.grid(row=1,column=0,padx=1,pady=1)Button(top,text='出现2级').grid(row=1,column=1
系统 2019-09-27 17:51:52 2162
来源|Medium作者|arjunaskykok整理/Aholiab出品|区块链大本营（blockchain_camp）根据IEEE此前的一项调查，Python已成为最受开发者欢迎的语言之一。由于其对于技术小白天然友好的特性，以及不断更新的新功能。Python越来越受到国内外开发者的喜爱。越来越多被用于独立、大型项目的开发开始使用Python。20世纪90年代初荷兰人GuidovanRossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC
系统 2019-09-27 17:51:48 2162
习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。importcsva=0b=0c=0d=0lista=[]listb=[]withopen("pmi_days.csv",'r')asf:reader=csv.reader(f)fieldnames=next(reader)#获取数据的第一列，作为后续要转为字典的键名生成器，next
系统 2019-09-27 17:50:54 2162
1.可传入参数：@app.route('/user/')#常用的不加参数的时候默认是字符串形式的@app.route('/post/')#常用的#指定int，说明是整型的@app.route('/post/')@app.route('/post/')@app.route('/login',methods=['GET','POST'])DEFAULT_CONVERTERS={'default':UnicodeConverter,'string':Unicod
系统 2019-09-27 17:49:32 2162
1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰
系统 2019-09-27 17:49:31 2162
写了个阿里巴巴招聘网站爬虫，这次是存在csv文件里，小伙伴们可以对比一下～importrequests,json,csv#写入csv文件中list=[]csv_file=open('阿里巴巴招聘.csv','w+',newline='',encoding='utf=8')writer=csv.writer(csv_file)list_head=['职位名称','部门','是否招聘','学历','大类','小类','工作地','工作经历','要求','职责'
系统 2019-09-27 17:49:31 2162
