在机器学习或者深度学习中，我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中，举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练，而测试集用于已训练模型上跑出一个结果，然后提交，然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中，可能会出现过拟合等问题，会面临着算法和模型的选择，此时，验证集就显得很重要。通常，如果数据量充足，我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。每次划分数据集都手动写一个脚本，重复性太高，因此将此
系统 2019-09-27 17:54:53 2386
求解给定数字的阶乘是非常简单的一件事，用Python来实现也是非常简单的，这里的问题是给你一堆连续数字，求解他们的阶乘总和，这里我一共想到了4种不同的实现方法来解决上述问题，并对其做了扩充，上面是连续数字的阶乘和，我给的方法只需要稍加修改同样可以求解不连续数字的阶乘和，下面是具体的实现：#!usr/bin/envpython#encoding:utf-8from__future__importdivision'''__Author__:沂水寒城功能：Pyt
系统 2019-09-27 17:53:10 2383
1.天天向上的力量#DaydayUp.pydayUp=0.01;yearSum=pow(1+dayUp,365);print("天天向上的力量，每天进步一点点{0},一年之后，我们将是原来的{1:.2f}倍".format(dayUp,yearSum));#运行结果#天天向上的力量，每天进步一点点0.01,一年之后，我们将是原来的37.78倍2.工作日的努力周一至周五努力1%，周六周日退步1%#WeekUp.pydayUp=0.01;yearSum=1.0
系统 2019-09-27 17:52:45 2382
摘要上一节讲了如何设置标题、轴标签、刻度、刻度标签。本节讲解设置颜色、标记和线型。1.画基础图importmatplotlib.pyplotaspltfromnumpy.randomimportrandnplt.plot(randn(30).cumsum())2.设置颜色（color参数）k:blackb:blueg:greenr:redc:cyan(青色）m:megenta(品红)y:yelloww:whiteplt.plot(randn(30).cum
系统 2019-09-27 17:56:14 2381
中文文本中可能出现的标点符号来源比较复杂，通过匹配等手段对他们处理的时候需要格外小心，防止遗漏。以下为在下处理中文标点的时候采用的两种方法:中文标点集合比较常见标点有这些：！？｡＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､、〃》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜��〟〰〾〿�C―‘'‛“”„‟…‧�n.调用zhon包的zhon.hanzi.punctuation函数即可得到这些中文标点。如果想用英文的标点，则可调用string包的str
系统 2019-09-27 17:51:12 2380
Python代码大全之sqlite通过参数update数据importsqlite3'''fromupdateimport*#数据库名dbname='a.db'#唯一标识mkey='mkey'#原表名称a_table='mword'#原表列名称a_col='pinyin'#更新数据来源select_sql="selectpypinyin_dict.pinyin,pypinyin_dict.mkeyfrommword,pypinyin_dictwheremw
系统 2019-09-27 17:54:00 2379
第一种方式：蜂鸣声importwinsound#系统音效winsound.Beep(300,500)#响铃：300频率，500持续时间第二种方式：音乐（wav格式或mp3格式）安装playsound库pipinstallplaysound运行示例：fromplaysoundimportplaysound#音频播放playsound('D:/myworkspace/JupyterNotebook/People/music/welcome.wav')plays
系统 2019-09-27 17:57:33 2378
在csdn上看到一篇博客“根据乐谱合成钢琴音乐（https://blog.csdn.net/u011478373/article/details/60470332）”，写得不错，非常感兴趣，就把博客中的Python代码拷贝下来运行了一下，结果不行，原因是缺乏了一下关键参数定义，如：1）wave_data2）ampli3）windowsize分析了一下，将这几个参数补充齐了，删除了部分冗余代码，现在程序可以运行了，可以用Python产生出钢琴音色了，十分好听
系统 2019-09-27 17:52:42 2378
CUR分解要理解CUR分解，需要先看下SVD分解。SVD理论以及Python实现算法流程给定输入的矩阵A。A=C∗U∗RA=C*U*RA=C∗U∗R随机选r个列构成C和r个行构成R（也可以使用，平方和加权过的行和列（常用））然后选取W矩阵（C和R的交集，也就是被选出来的部分，在C和R中同时出现的A矩阵中的位置。）对W做SVD分解，得到X∑YTX\sumY^TX∑YT对∑\sum∑做广义逆矩阵(∑)+(\sum)^+(∑)+，也就是只有非0元的部分才变成原来
系统 2019-09-27 17:52:38 2378
importnumpyasnpIn[9]:#1创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1n=np.zeros(10)n[4]=1print(n)[0.0.0.0.1.0.0.0.0.0.]In[10]:#2创建一个元素为从10到49的ndarray对象np.arange(10,50)Out[10]:array([10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,
系统 2019-09-27 17:47:31 2378
print('------欢迎来到一次性的电话簿------')importpickledict1={}whileTrue:x=input('请输入要进行的操作:如:新建或修改为"1"、查询:"2"、删除"3":')#存储数据序列化字典withopen('addressbook.txt','ab+')asio1:pickle.dump(dict1,io1)#循环反序列化次数i=0whilei<50:#读取50次i+=1withopen('addressbo
系统 2019-09-27 17:46:17 2374
详细:1.闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)2.欧氏距离(EuclideanDistance)3.曼哈顿距离(ManhattanDistance)4.切比雪夫距离(ChebyshevDistance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hammingdistance)7.杰卡德相似系数(Jaccardsimilaritycoefficient)8.贝叶斯公式1.闵氏距离的定义:两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与B(x21
系统 2019-09-27 17:48:00 2373
前言：这个博客的就是笔者用来作总结的，只会写出一些必要的东西，所以并不适合一个初学者看一、python是什么Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。(这里不懂的话可以先记下来，等学习到一定程度再回来看)二、python基础2.1注释：看以下一个程序的运行(未使用注释)看以下一个程序的运行(使用注释)总结：以#号
系统 2019-09-27 17:57:35 2372
需求:一台机器上有多个网卡,如何访问指定的URL时使用指定的网卡发送数据呢?$curl--interfaceeth0www.baidu.com#curlinterface可以指定网卡阅读urllib.py的源码,追述到open_http�C>httplib.HTTP�C>httplib.HTTP._connection_class=HTTPConnectionHTTPConnection在创建的时候会指定一个source_address.HTTPConne
系统 2019-09-27 17:51:30 2371
append()，extend()，insert()都是列表操作中常用的插入函数。其中前两个均接收一个参数，并插入到列表尾部。最后一个接收两个参数，将参数2插入到参数1之前。本文主要讨论append()和extend()的区别。这两者都是插入函数，但是不同的是，append()的参数被视为对象，而extend()中的参数则被视为列表也就是说，append()函数会将所有的参数视为一个列表元素插入到列表尾部，看例子一、append()先创建一个空列表吧>>>
系统 2019-09-27 17:56:36 2368
