从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在StackOverflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相。如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧。而如果你
系统 2019-09-27 17:53:38 2009
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 2009
Python爬虫之selenium高级功能原文地址表单操作元素拖拽页面切换弹窗处理表单操作表单里面会有文本框、密码框、下拉框、登陆框等。这些涉及与页面的交互，比如输入、删除、点击等。前提是找到页面中的元素。例如下面有一个表单输入框："text"name="passwd"id="passwd-id"/>获取这个元素的方法：element=driver.find_element_by_id("passwd-id")element=driver.find_ele
系统 2019-09-27 17:53:02 2009
首先我们提到一个代码块的概念。在python中并没有花括号来表示代码块这种规定。所以它有了一个新的规定：用缩进来表示代码块。（强制要求缩进）当然了，这对像我这种不缩进都要死的人，没有任何坏处。所以我们来将一下if语句的模板。cgg=10ifcgg<=60:print("Youarerubbish")else:print("Youaregarbage")这就是最基本的if-else当然了，我们还有elseif，在python中用elif来表示。如：cgg=1
系统 2019-09-27 17:53:01 2009
目前，Python科学栈中的所有主要项目都同时支持Python3.x和Python2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年11月，Numpy团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于Python2.7的支持，全面转向Python3。Numpy并不是唯一宣称即将放弃Python旧版本支持的工具，pandas与Jupyternotebook等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从Python2转向P
系统 2019-09-27 17:52:25 2009
目录python多线程详解一、线程介绍什么是线程为什么要使用多线程二、线程实现threading模块自定义线程守护线程主线程等待子线程结束多线程共享全局变量互斥锁递归锁信号量（BoundedSemaphore类)事件（Event类）三、GIL（GlobalInterpreterLock）全局解释器锁python多线程详解一、线程介绍什么是线程线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位
系统 2019-09-27 17:51:56 2009
在接收raw_input方法后，判断接收到的字符串是否为数字例如：str=raw_input("pleaseinputthenumber:")ifstr.isdigit():为True表示输入的所有字符都是数字，否则，不是全部为数字str为字符串str.isalnum()所有字符都是数字或者字母str.isalpha()所有字符都是字母str.isdigit()所有字符都是数字str.islower()所有字符都是小写str.isupper()所有字符都是
系统 2019-09-27 17:51:10 2009
前言Python以其简单易懂的语法格式与其它语言形成鲜明对比，初学者遇到最多的问题就是不按照Python的规则来写，即便是有编程经验的程序员，也容易按照固有的思维和语法格式来写Python代码，有一个外国小伙总结了一些大家常犯的错误，，我把他翻译过来并在原来的基础补充了我的一些理解，希望可以让你避开这些坑。0、忘记写冒号在if、elif、else、for、while、class、def语句后面忘记添加“:”ifspam==42print('Hello!')
系统 2019-09-27 17:50:54 2009
数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 2009
随机整数：复制代码代码如下:>>>importrandom>>>random.randint(0,99)21随机选取0到100间的偶数：复制代码代码如下:>>>importrandom>>>random.randrange(0,101,2)42随机浮点数：复制代码代码如下:>>>importrandom>>>random.random()0.85415370477785668>>>random.uniform(1,10)5.4221167969800881
系统 2019-09-27 17:50:25 2009
