计算两个信号的交叉谱密度结果展示：完整代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1)#makealittleextraspacebetweenthesubplotsfig.subplots_adjust(hspace=0.5)dt=0.01t=np.arange(0,30,dt)#Fixingrandomstateforreproducibility
系统 2019-09-27 17:52:40 2243
本文实例讲述了Python实现的服务器。分享给大家供大家参考，具体如下：python-单进程服务器#coding=utf-8fromsocketimport*#创建套接字serSocket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#重复使用绑定信息serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)localAddr=('',7788)#绑定端口ipserSocket.bind(localAddr)#
系统 2019-09-27 17:51:57 2243
LogisticRegressionClassifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接得出了黑球67%，白球占比33%。这个时候，其实这个人使用了最大
系统 2019-09-27 17:49:29 2243
一、python不同环境下运行1、python外部传参引入sys包通过sys.arg[i]获取到对应参数2、python在DOS运行需要加入引用包路径sys.path.append("D:/python/lib")3.shell和bat脚本运行python文件（1）bat文件pythonhello.py%1%2默认有传参数限制，需要用其他方式来获取更多参数（2）shell脚本pythonhello.py$1$2无传参数限制二、应用python生成并写入xm
系统 2019-09-27 17:48:57 2243
希尔排序思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。一般的初次取序列的一半为增量，以后每次减半，直到增量为1。defshell_sort(list):n=len(list)gap=n//2new_list=[]whilegap>1:foriinrange(gap):iflist[i]>list[i
系统 2019-09-27 17:48:16 2243
在处理faster-rcnn和yolo时笔者使用labelimg标注图片但是我们只截取了大概800张左右的图，这个量级在训练时肯定是不够的，所以我们需要使用数据增强（无非是旋转加噪调量度）来增加我们的训练样本这里附上视频按帧率截取图片的脚本代码https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11140444.html网上找到一个非常好的开源代码用来数据增强，这里记录一下，以备以后使用https://github.com/xin
系统 2019-09-27 17:47:26 2243
单选题1.forvarin___:print(var)哪个选项不符合上述程序空白处的语法要求？A“Hello”Brange(0,10)C{1;2;3;4;5}D(1,2,3)正确答案：Cfor…in…中in的后面需要是一个迭代类型（组合类型），B不是Python的有效
系统 2019-09-27 17:46:37 2243
因为有一个先入为主的概念：快速排序最牛。因此刚开始一听见快速排序就不敢写，认为其绝对很复杂。事实证明这种想法不能有！简单粗暴地使用递归手写快速排序：（为了面试时候能不怯场的直接手撕）#简单粗暴的快速排序#存在额外的开销存放左右#要多次遍历数组defquicksort(array):#直接递归iflen(array)<2:#递归出口returnarraypivot_index=0pivot=array[pivot_index]left_arr=[iforii
系统 2019-09-27 17:46:01 2243
前言pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于Numpy的核心是ndarray，pandas也是围绕着Series和DataFrame两个核心数据结构展开的。Series和DataFrame分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas约定俗成的导入方法如下：frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd1.1.Pandas分析步骤1、载入日志数据2、载入area_ip数
系统 2019-09-27 17:37:36 2243
1.预览地址：http://preview.zcool.com.cn/code/js/04/1/2.预览地址：http://preview.zcool.com.cn/code/js/04/2/3.预览地址：http://preview.zcool.com.cn/code/js/04/3/4.预览地址：http://preview.zcool.com.cn/code/js/04/4/5.预览地址：http://preview.zcool.com.cn/cod
系统 2019-08-29 23:45:22 2243
