给老婆写了一份速成培训教材——最经常使用的命令及解释。当然每一个人工作内容不同，经常使用命令也不同，这仅仅是我的个人经验，并且要考虑到接受者的基础。ls：列出文件夹下的内容，类似于dos下的dir。经常使用參数有：ls–l，逐行显示具体内容；ls–a,显示隐藏的文件或文件夹；——linux下，前缀为.的文件名称和文件夹名即被默觉得是隐藏文件參数也能够组合ls–al，具体显示包括隐藏文件在内的内容。当加上-a时，会看到两个特殊的文件夹.和..，.表示当前文件
系统 2019-08-12 01:32:34 2278
python开启debug模式的代码如下所示：importrequestssession=requests.session()importloggingimportrequestslogging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s%(filename)s[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s',datefmt='%a,%d%b%Y%H:%M:%S
系统 2019-09-27 17:54:59 2277
#visendmail.py#pythonsendmail.py运行即可importsmtplib#smtp服务器用的包fromemail.mime.textimportMIMEText#邮件用得包authEmail="xxx@qq.com"#开启smtp服务的邮箱authCode="xxx"#获取到的授权码http://service.mail.qq.com/cgi-bin/help?subtype=1&&id=28&&no=1001256toEmail
系统 2019-09-27 17:54:38 2277
关于基础项目打算招聘一个自动化运维，主要需求是python、Linux与shell脚本能力。但面试几天发现一些问题：简历虚假这个不管哪行，简历含水量大都是普遍存在的，看简历犀利的一比，一面是能力弱的一腿。谁都希望自己80分的能力写成120，但有时候假的有些离谱，问一两个问题就漏气了…年龄与薪酬目前的IT行业，最敢坐地起薪的就是27–33这年龄段的，低于范围的往往因为能力或者说跳槽经验少，而不敢要高价，高于这个年龄的感觉失去了针对年轻人的干劲与学习能力，所以
系统 2019-09-27 17:54:20 2277
这次接到一个需求，需要把postgresql数据库中批量的地名进行翻译，大约200多个，自己翻译也非常的慢。于是想到用百度翻译的API对数据库的数据逐条进行翻译。正好也在学习Python语言，正好可以用Python对数据库的内容进行朱行翻译。数据如下所示：百度API标准版：提供基础文本翻译服务，QPS（每秒并发请求量）=1，个人或企业用户均可申请使用高级版：提供基础文本翻译服务，同时可申请自定义词表功能（敬请期待），QPS=10，供个人认证用户申请使用尊享
系统 2019-09-27 17:53:36 2277
进程之间共享数据(数值型)：importmultiprocessingdeffunc(num):num.value=10.78#子进程改变数值的值，主进程跟着改变if__name__=="__main__":num=multiprocessing.Value("d",10.0)#d表示数值,主进程与子进程共享这个value。（主进程与子进程都是用的同一个value）print(num.value)p=multiprocessing.Process(targ
系统 2019-09-27 17:51:28 2277
Python下一切皆对象，每个对象都有多个属性(attribute)，Python对属性有一套统一的管理方案。__dict__与dir()的区别：dir()是一个函数，返回的是list；__dict__是一个字典，键为属性名，值为属性值；dir()用来寻找一个对象的所有属性，包括__dict__中的属性，__dict__是dir()的子集；并不是所有对象都拥有__dict__属性。许多内建类型就没有__dict__属性，如list，此时就需要用dir()来
系统 2019-09-27 17:50:05 2277
createtime:2019年7月8日我在网上找了好多，现在基本实现了传输视频的功能，其思路是：首先得先了解如何使用openCV采集摄像头数据，其次得了解pythonsocket网络编程。因为socket不能直接传输openCV采集的数据，所以还需要转码操作。在该版本我实现最基本的功能，客户端采集，服务端接收（也可以倒过来，看个人需求），使用类实现。服务端#!usr/bin/python#coding=utf-8importsocketimportcv2
系统 2019-09-27 17:50:00 2277
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1.数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，
系统 2019-09-27 17:48:53 2277
Python机器学习及实践——基础篇：监督学习经典模型（分类学习）机器学习中监督学习模型的任务重点在于，根据已有经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，可以把监督学习任务大体分为分类学习和回归预测两类。监督学习任务的基本架构和流程：首先准备训练数据，可以是文本、图像、音频等；然后抽取所需要的特征，形成特征向量（FeatureVectors）；接着，把这些特征向量连同对应的标记/目标(Labels)一并送入学习算法(Machine
系统 2019-09-27 17:47:43 2277
