学英语广告最近也许是刚开学的原因，不管是公众号，还是刷抖音，导出都能看到关于学英语、背单词的广告。不知道现在学生们背单词买的什么辅导材料。反正我们上学那会，《星火阅读》特别的火。记得当时随书还送一个红色的塑料膜。书中英语单词是红色的其他文字是黑色的。背单词的时候先把塑料膜盖在书上，然后就只能看到翻译和音标，从而起到自测英语的作用。一页看完了取下塑料膜，再核对哪些单词记错了。就这么一个无脑的功能，当时的我们都觉得好犀利，谁一本这样的背单词书，都不好意思出去装
系统 2019-09-27 17:55:27 2465
主成分分析是一种常用的降维方法，多见于数据预处理阶段，其伪代码如下：输入：样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵3对协方差矩阵进行特征分解4取最大的d'个特征值的对应特征向量w1,w2,w3输出：投影矩阵W*=（w1,w2,wd'）下面是其代码实现：首先是产生数据，我们使用sklearn的make_blobs方法产生三类数据，每类有三个特征。数据结构是(n
系统 2019-09-27 17:53:00 2465
自定义可迭代的类列表可以获取列表的长度，然后使用变量i对列表索引进行循环，也可以获取集合的所有元素，且容易理解。没错，使用列表的代码是容易理解，也很好操作，但这是要付出代价的。列表之所以可以用索引来快速定位其中的任何一个元素，是因为列表是一下子将所有的数据都装载在内存中，而且是一块连续的内存空间。当数据量比较小时，实现比较容易；当数据量非常大时，会非常消耗内存资源。而迭代就不同，迭代是读取多少元素，就将多少元素装载到内存中，不读取就不装载。这有点像处理XM
系统 2019-09-27 17:52:25 2465
题目1.编程实现9*9乘法表(循环嵌套的复习)。2.用函数实现求100-200里面所有的素数。3.请用函数实现一个判断用户输入的年份是否是闰年的程序。4.题目需求:对于一个十进制的正整数，定义f(n)为其各位数字的平方和5.题目描述:给定一个正整数，编写程序计算有多少对质数的和等于输入的这个正整数，并输出结果。输入值小于1000。1.编程实现9*9乘法表(循环嵌套的复习)。foriinrange(1,10):print()forjinrange(1,i+1
系统 2019-09-27 17:51:44 2465
本文实例讲述了Python类属性与实例属性，类对象与实例对象用法。分享给大家供大家参考，具体如下：demo.py（类属性，所有实例对象共用类属性）：#定义工具类继承object是为了兼容python2.xclassTool(object):#使用赋值语句定义类属性，记录实例化工具对象的数量count=0def__init__(self,name):self.name=name#初始化方法内部定义及初始化实例属性#类名.类属性名的方式访问类属性.Tool.c
系统 2019-09-27 17:49:22 2465
引言年中购物618大狂欢开始了，各大电商又开始了大力度的折扣促销，我们的小胖又给大家谋了一波福利，淘宝APP直接搜索：小胖发福利，每天领取三次粉丝专属现金大红包。有了现金大红包，如何做到更省钱的剁手呢？今天给大家提供一种思路，用Python实现秒杀订单，借用自动化方式完成最优解。1环境操作系统：WindowsPython版本：3.7.22需求分析&前期准备2.0需求分析我们的目标是秒杀淘宝的订单，这里面有几个关键点，首先需要登录淘宝，其次你需要准备好订单，
系统 2019-09-27 17:49:16 2465
1.二维数组中的查找题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。classSolution:#array二维列表defFind(self,target,array):rowNum=len(array)columnNum=len(array[0])forpinrange(rowNum):forqinran
系统 2019-09-27 17:48:38 2465
今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。本文的程序主要分为两大模块，一个是对MNIST数据集的下载、解压、重构以及数据集的构建；另一个是构建softmax图及训练图。本程序主要是想去理解包含在这些代码里面的设计思想：TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。本文所使用的数据集和Python源代码都已经上传到我的GitHub（https://github.com/ml365/soft
系统 2019-09-27 17:48:13 2465
TF（TermFrequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（InverseDocumentFrequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF
系统 2019-09-27 17:48:00 2465
在项目测试中遇到了下拉框选择的控件，来总结下如何使用select选择下拉框：下图是Select类的初始化描述，意思是，给定元素是得是select类型，不是就抛异常。接下来给了例子：要操作这个select，先要定位到，然后再通过select_by_index选择下拉框def__init__(self,webelement):"""Constructor.Acheckismadethatthegivenelementis,indeed,aSELECTtag.I
系统 2019-09-27 17:46:35 2465
