本来PHP还学艺不精，又报了计算机二级Python的考试，还有一个半月的时间，抓紧买了高教社的这两本书，今天正式开始学习这个语言，虽然没法和世界上最好的语言PHP相提并论，但是也值得一学。虽然先看蓝K，但是很喜欢黄K前言里的第一句话：“应试”是个中性词。设定一个阶段目标，为之努力，这是一种乐趣！正式开始：第1章程序设计基本方法1.1程序设计语言高级语言根据执行机制分为：静态语言（C、Java）、脚本语言（JavaScript、PHP、Python）。执行方
系统 2019-09-27 17:55:21 2174
问题1：如果日期中有千年以前的情况(没法用格式化函数)，如('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4')参照方法1问题2：如果日期中没有千年以前的情况，做法就很多了。参照方法2和方法3#-*-coding:utf-8-*-importtimefromoperatorimportitemgetterarr=('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-1
系统 2019-09-27 17:54:50 2174
实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，
系统 2019-09-27 17:54:47 2174
什么是可变/不可变对象不可变对象，该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候，由于其所指的值不能被改变，相当于把原来的值复制一份后再改变，这会开辟一个新的地址，变量再指向这个新的地址。可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量（准确的说是引用）改变后，实际上是其所指的值直接发生改变，并没有发生复制行为，也没有开辟新的出地址，通俗点说就是原地改变。Python中，数值类型（int和float）、字符串str、元组tuple都是不可变类型。
系统 2019-09-27 17:54:37 2174
原文链接：https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=yjs我一直认为，敢裸辞的只有2种人：1、能力足够强，即使裸辞也不会被财务问题所困，更不愁找工作。2、年轻气盛，遇到傻X领导和傻X同事，绝对0容忍！但是最近我在刷某乎的时候，发现了第三种人。为了方便面试而裸辞。裸辞面试11家python公司一口气拿到4个offer这无疑是一种高效的方式，但是如果底气不够，还是很容易陷入焦虑的。还好的是，这位up主后续更
系统 2019-09-27 17:54:31 2174
使用beautifulsoup爬取小说，并整合到txt中。"""======================@Auther:CacheYu@Time:2019/9/16:16:09======================"""#-*-coding:utf-8-*-importurllib.requestimporturllib.errorimportbs4frombs4importBeautifulSoupdefreaddown(url):soup=B
系统 2019-09-27 17:54:27 2174
一些讨论Python中使用配置文件的最佳实践Python中使用配置文件的最好方法Python符号常量多种配置文件方案对比我的建议1.排除yamlyaml不是一个好主意，因为需要给项目引入额外的依赖。首先排除它，除非是你的个人项目,或者你的项目已经引入了这个package。2.使用setting.py如果你只是需要配置一些全局的符号常量(symbolicconstants),参考Django的做法，使用setting.py，参见：https://github
系统 2019-09-27 17:54:23 2174
fromrandomimportrandintdata=[randint(-10,10)for_inxrange(10)]printdatae=filter(lambdax:x>=0,data)printe或者使用列表解析速度快[xforxindataifx>=0]对字典的筛选d={x:randint(60,100)forxinxrange(1,21)}printdprint{k:vfork,vind.iteritems()ifv>90}对集合的筛选找出被
系统 2019-09-27 17:54:14 2174
如下所示：>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[3,1,2]])>>>b=np.array([[5,2,6],[5,1,2]])>>>aarray([[1,2,3],[3,1,2]])>>>barray([[5,2,6],[5,1,2]])>>>c=a+b>>>carray([[6,4,9],[8,2,4]])>>>c=(a+b)/2>>>carray([[3.,2.,4.5],[4.,1.,2.]])>>>以
系统 2019-09-27 17:52:56 2174
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 2174
