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SqlHelper 基类

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;/**/usingSystem.Data.SqlClient;usingSystem.Data;usingSystem.Configuration;/*****************************************************************************

系统 2019-08-12 01:32:29 2335

Python

Python做简单的字符串匹配详解

Python做简单的字符串匹配详解由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段、数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理、结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁、库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言。Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用;在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法

系统 2019-09-27 17:56:22 2334

Python

python股票市场数据探索指北

前言虽然同花顺之类的金融理财应用的数据足够好了,但还是有自己定制的冲动,数据自然不会不会比前者好很多,但是按照自己的想法来定制还是不错的。目标通过免费的数据接口获取数据,每日增量更新标的历史交易数据,然后通过Kibana做可视化及数据分析.其实自己通过echarts之类的可视化框架做可视化也是个不错的选择,不过前期成本太大。还有就是pandas+matplotlib已经足以应付大部分需求了,可是交互感太弱,所以借助一个可视化应用是很有必要的,这里选择的是k

系统 2019-09-27 17:55:43 2334

Python

基于sklearn实现Bagging算法(python)

本文使用的数据类型是数值型,每一个样本6个特征表示,所用的数据如图所示:图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征,G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。实现Bagging算法的代码如下:fromsklearn.ensembleimportBaggingClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardSc

系统 2019-09-27 17:54:24 2334

Java

人工智能最火编程语言 Python大战Java!

开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢?这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在,我可以提供我自己的答案并解释原因,但我们先看一些数据。毕竟,这是机器学习者和数据科学家应该做的事情:看数据,而不是看观点。话不多说,上数据。我搜索了与“机器学习”和“数据科学”一起使用的技能,搜索选项包括编程语言Java、C、C++和JavaScript。然后还包括了Python和R,因为我们知道它在机器学习和数据科学方面很受欢迎,

系统 2019-09-27 17:53:25 2334

Java

Java,Python,前端,Linux,公众号等5T编程资源整理免费下载

场景我的CSDN:https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI实现马士兵Java学习视频方立勋JavaWeb尚硅谷Python核心基础数据分析机器学习MYSQL500本电子书机器学习深度学习篇软件测试全套教程Bootsrap大数据从0开始到精通前端视频1000+高颜值简历大礼包最新的java从基础到精通全套完整视频python从入门到精通全套教程爬虫框架Scrapy基础全套教程微信公众号运营全套工具java面试题全套视

系统 2019-09-27 17:51:57 2334

Python

python与字符编码问题

用python2的小伙伴肯定会遇到字符编码的问题。下面对编码问题做个简单的总结,希望对各位有些帮助。故事零:编码的定义我们从“SOS“(国际通用求助信号)开始,它的摩斯密码的编码是:“…---…”,想一下为什么选用S、O、S来作为求救信号?因为它简单,容易辨别且不容易发错呀!那么,字符编码就是:´给定一系列字符,对每个字符赋予一个数值,用数值来代表对应的字符,这一数值就是字符的编码。例如,我们给字符'A'赋予数值0x41,则0x41就是字符'A'的编码。字

系统 2019-09-27 17:51:03 2334

Python

Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果。这里II表示合成后的图像,FF表示前景图,BB表示背景图,MM表示蒙版,或者直接用蒙版与图像相乘,形成一种渐变映射的效果。如下所示。这里介绍一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python实现。高斯分布的蒙版,简单来说,就是一个从中心扩散的亮度分布图,如下所示:亮度的范围从1到0,从中心到边缘逐渐减弱,中心的亮度值最高为1,边缘

系统 2019-09-27 17:48:27 2334

Python

经典损失函数——均方误差(MSE)和交叉熵误差(CEE)的python实现

损失函数(lossfunction)用来表示当前的神经网络对训练数据不拟合的程度。这个损失函数有很多,但是一般使用均方误差和交叉熵误差等。1.均方误差(meansquarederror)先来看一下表达式:用于将的求导结果变成,是神经网络的输出,是训练数据的标签值,k表示数据的维度。用python实现:defMSE(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)使用这个函数来具体计算以下:t=[0,1,0,0]y=[0.1,0.05,0.05

系统 2019-09-27 17:47:48 2334

Python

python time模块

importtimetime.sleep(100)print(time.time())print(time.strftime("%Y-%m-%d%a%H:%M:%S"))#yearmonthdayHOURMINUTESECONDprint(time.strftime("%Y/%m/%d%H:%M:%S"))#yearmonthdayHOURMINUTESECONDprint(time.strftime("%m-%d%H:%M:%S"))#yearmonth

系统 2019-09-27 17:46:46 2334