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系统 2019-08-12 01:33:03 2737
动态规划认为是递归的反向技术，递归的效率低下。斐波那契数列0，1,2,3,5，8,13,21,34staticlongrecurFib(intn){if(n<2)returnn;elsereturnrecurFib(n-1)+recurFib(n-2);}动态规划版本staticlongiterFib(intn){int[]val=newint[n];if((n==1)||(n==2))return1;else{val[1]=1;val[2]=2;for(
系统 2019-08-12 01:32:57 2737
步奏如下：1用chrome浏览器（其他浏览器原理相同）打开地址：http://weibo.com/2、点击鼠标右键右键点击查看元素点击Network3、输入用户名密码执行登录4、在Network列表查找访问首页（home？开头的）的地址，保存右侧cookie信息crawler_如何从页面获取新浪cookie
系统 2019-08-12 01:32:57 2737
Linux技巧：让进程在后台可靠运行的几种方法http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-nohup/Linux技巧:用cron和at调度作业http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-job-scheduling.htmlLinux技巧:控制预定作业的持续时间http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-job-t
系统 2019-08-12 01:32:45 2737
Vim作为最好用的文本编辑器之一，使用vim来编文档，写代码实在是很惬意的事情。每当学会了vim的一个新功能，就会很大地提高工作效率。有人使用vim几十年，还没有完全掌握vim的功能，这也说明了vim的强大。而这样何尝不是一件好事呢，只要有的学习，就有的提高。最近使用Vim来写博客，发现在Vim中粘贴Python代码后，缩进就全乱了。仔细研究了以下，原来是自动缩进的缘故，于是做如下设置：:setnoainosi取消了自动缩进和智能缩进，这样粘贴就不会错行了
系统 2019-08-12 01:32:29 2737
Python量化的关键是金融数据可视化，无论是传统的K线图，还是现在的策略分析，都需要大量的可视化图表。具体到编程代码，就是使用Python绘图模块库绘图，比如传统的Python绘图模块库有Matplotlib,Seaborn等。对于股票和财经的金融数据源，可以使用Tushare库来获取和分析股票财经数据，我们获得财经数据源后，就可以使用Pandas对金融数据的各种指标进行定制化的分析了，最后让数据可视化，可以使用Matplotlib来绘制出美观大方的金融
系统 2019-09-27 17:54:24 2736
上节介绍了PyCharm的安装与简单使用，本节介绍PyCharm相关的配置调整，以支持在PyCharm环境下集成Python解释器进行程序的编译。一、工程配置调整在执行文件前，可能需要对PyCharm进行配置调整：点击File->settings菜单，如图：进入设置界面：这些设置选项包括外观、快捷键、工具栏等，大家可以慢慢研究，最重要的是一定要在工程设置中设置：ProjectInterpreter，即工程使用的Python解释器。刚开始安装的版本应该是没有
系统 2019-09-27 17:50:43 2736
Python中支持ConvexOptimization（凸规划）的模块为CVXOPT,其安装方式为：卸载原Pyhon中的Numpy安装CVXOPT的whl文件，链接为：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/安装Numpy+mkl的whl文件，链接为：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/之所以选择这种安装方式，是因为Python的whl和pip直接install
系统 2019-09-27 17:48:47 2736
一、简介Imageio是一个Python库，提供了一个简单的界面来读取和写入各种图像数据，包括动画图像，视频，体积数据和科学格式。它是跨平台的，运行在Python2.7和3.4+上，易于安装。作为用户，您只需要记住一些功能：imread（）和imwrite（）-用于单个图像mimread（）和mimwrite（）-用于图像系列（动画）volread（）和volwrite（）-用于体积图像数据get_reader（）和get_writer（）-用于更多控制（
系统 2019-09-27 17:48:25 2736
个人理解这里的规范化处理指对提取后的特征集进行处理，不是对原始的数据信号进行处理，包括归一化和标准化。规范化的原因：不同特征具有不同量级时会导致：a.数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位；b.数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；c.依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。归一化：，也就是原数据减去该特征列最小值，再除以该特征列的极差，将属性缩放到[0,1]之间。标准化：,也就是原数据减去该特征列的均值，再除以该特征列的标准差。注意：1.所谓规
系统 2019-09-27 17:48:10 2736
