前两天有个朋友说，想实现一个文本文件按照固定行数进行分割成多个文本文件，却不知如何实现。如果数据量小手动分割下就好了，如果数据量很大的话手动完成实在太耗费人力了，也不现实。那么就需要借助脚本去实现。既然有朋友想简单的完成这个任务，那么不如记录下来，给需要的朋友提供方便。下面我就分别使用python和php进行脚本的实现和操作，当然用其他语言都能实现，大家可根据对语言的熟悉程度进行自主选择，如果有朋友还没有达到编写代码的能力的话，那么最起码对语言环境的使用要
系统 2019-09-27 17:55:42 2224
numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库，可以说numpy让Python有了matlab的味道本文主要介绍几个numpy库下的小函数。1、mat函数mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵（matrix）importnumpyasnp>>a=[[1,2,3,],[3,2,1]]>>type(a)>>list>>myMat=np.mat(a)>>myMat>>matrix([[1,2,3],[3,2,1]])>>type(myMat
系统 2019-09-27 17:53:43 2224
本文实例为大家分享了python实现抠图给证件照换背景的具体代码，供大家参考，具体内容如下importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#建立显示图片的函数defshow(image):plt.imshow(image)plt.axis('off')plt.show()#导入前景图img=cv2.imread('font.jpg')#图片导入img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLO
系统 2019-09-27 17:53:19 2224
Selenium是当前主流的web自动化工具，提供了多种浏览器的支持（Chrome,Firefox,IE等等），当然大家也可以用自己喜欢的语言（Java，C#，Python等）来写用例，很容易上手。当大家写完第一个自动化用例的时候肯定感觉”哇...好牛x“，但是大家用余光扫了一下代码后，内心也许是崩溃的，因为太乱了！像这样：__author__='xua'fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.c
系统 2019-09-27 17:52:50 2224
python多线程可以使任务得到并发执行，但是有时候在执行多次任务的时候，变量出现“意外”。importthreading,timen=0start=time.time()defb1(num):globalnn=n+numn=n-numdefb2(num):foriinrange(1000000):b1(num)t1=threading.Thread(target=b2,args=(5,))t2=threading.Thread(target=b2,arg
系统 2019-09-27 17:51:27 2224
问题：例如我们要选从不同省份选取一个号码，每个省份的权重不一样，直接选随机数肯定是不行的了，就需要一个模型来解决这个问题。简化成下面的问题：字典的key代表是省份，value代表的是权重，我们现在需要一个函数，每次基于权重选择一个省份出来{"A":2,"B":2,"C":4,"D":10,"E":20}解决：这是能想到和能看到的最多的版本，不知道还没有更高效好用的算法。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#pyth
系统 2019-09-27 17:48:34 2224
经典字典使用函数dict：通过其他映射（比如其他字典）或者（键，值）这样的序列对建立字典。当然dict成为函数不是十分确切，它本质是一种类型。如同list。复制代码代码如下:items=[('name','zhang'),('age',42)]d=dict(items)d['name']len(d):返回项的数量d[k]:返回键k上面的值。d[k]=v:将k对应的值设置为k。deld[k]:删除字典中的这一项。kind：检查d中是否含有键为k的项。注：只能
系统 2019-09-27 17:48:26 2224
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。本书特色用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题使用预测建模并将其应用到实际
系统 2019-09-27 17:47:46 2224
本文实例汇总了Python中关于列表的常用操作方法，供大家参考借鉴。具体方法如下：一、Python创建列表：sample_list=['a',1,('a','b')]二、Python列表操作：假设有如下列表：sample_list=['a','b',0,1,3]1.得到列表中的某一个值：value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]2.删除列表的第一个值：delsample_list[0]3.在列表中
系统 2019-09-27 17:46:36 2224
1.模块介绍pycurl（http://pycurl.sourceforge.net）是一个用C语言写的libcurlPython实现，功能非常强大，支持的操作协议有FTP、HTTP、HTTPS、TELNET等，可以理解成Linux下curl命令功能的Python封装，简单易用。本节通过调用pycurl提供的方法，实现探测Web服务质量的情况，比如响应的HTTP状态码、请求延时、HTTP头信息、下载速度等，利用这些信息可以定位服务响应慢的具体环节，下面详细
系统 2019-09-27 17:46:10 2224
