前言之前写过一个用python实现的百度新歌榜、热歌榜下载器的文章，实现了百度新歌、热门歌曲的爬取与下载。但那个采用的是单线程，网络状况一般的情况下，扫描前100首歌的时间大概得到40来秒。而且用Pyqt做的界面，在下载的过程中进行窗口操作，会出现UI阻塞的现象。前两天有时间调整了一下，做了几方面的改进：1.修改了UI界面阻塞的问题，下载的过程中可以进行其它的UI操作;2.爬虫程序采用一个主线程，8个子线程的方式快速爬取，网络状况一致的情况下，将扫描100
系统 2019-09-27 17:50:49 2523
用raise能够主动抛出异常，使用【raise异常名】抛出该类异常raiseIndexError也可以单独使用raise再次引发刚发生的异常try:1/0except:print("错误")raise同时能够指定抛出异常的描述信息raiseIndexError("索引错误")所以这样子就用【raise异常名from异常类】可以在引发异常时，抛出另一个异常。不过我不知道为什么要这么做try:1/0exceptException:raiseNameError(
系统 2019-09-27 17:48:13 2523
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理解（几百个维度难以理解，几个维度可视化易理解）降维的方法有很
系统 2019-09-27 17:47:48 2523
一：什么是exe？exe是Windows环境中的文件扩展名之一，它是一个可执行文件，虽然扩展程序在一般情况下是隐藏的，但是我们可以通过取消选中资源管理器文件夹的高级设置中的“不显示已注册的扩展名”来显示它。可执行文件意味着它是一个可以由其自身执行的文件，而不是其他程序。例如，在Python程序中要执行它，在命令提示符下按如下所示编写，其中hello.py是文件名。pythonhello.py如果将其转换为可执行文件，即exe文件，则可以通过在命令提示符下按
系统 2019-09-27 17:50:02 2522
Python机器学习及实践——基础篇：无监督学习经典模型（特征降维）特征降维不仅可以重构有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。在特征降维的方法种，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是最为经典和实用的特征降维技术，特别是辅助图像识别方法有突出的表现。1.主成分分析线性相关矩阵秩计算样例importnumpyasnp#初始化一个2*2的线性相关矩阵M=np.array([[1,2],[2,4]])#计算2*2
系统 2019-09-27 17:45:46 2522
本文实例讲述了Python抓取某只基金历史净值数据。分享给大家供大家参考，具体如下：http://fund.eastmoney.com/f10/jjjz_519961.html1、接下来，我们需要动手把这些html抓取下来(这部分知识我们之前已经学过，现在不妨重温)#coding:utf-8fromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWaitfromseleniumimportwebdriverfromb
系统 2019-09-27 17:45:32 2522
前言提起selenium想必大家都不陌生，作为一款知名的Web自动化测试框架，selenium支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，经常被我们用作爬虫工具来使用。但是selenium的缺点也很明显，比如速度太慢、对版本配置要求严苛,最麻烦是经常要更新对应的驱动。今天就给大家介绍另一款web自动化测试工具Pyppeteer，虽然支持的浏览器比较单一，但在安装配置的便利性和运行效率方面都要远胜selenium。01.Pyppeteer简介介绍Pypp
系统 2019-09-27 17:53:10 2521
1.1简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（DataAugmentation）来增加训练样本的多样性，提高模型鲁棒性，避免过拟合。在计算机视觉中，典型的数据增强方法有翻转（Flip），旋转（Rotat），缩放（Scale），随机裁剪或补零（RandomCroporPad），色彩抖动（Colorjittering），加噪声（Noise）笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪（Huma
系统 2019-09-27 17:57:27 2520
我们经常使用傅里叶变换来计算数字信号的频谱，进而分析数字信号，离散时间傅里叶变换的公式为：可是自己动手实现一遍才是最好的学习。在数字分析里面，傅里叶变换默认等时间间隔采样，不需要时间序列，只需要信号数组即可分析。分析过程如下：对于含有n个样本值的数字信号序列，根据奈奎斯特采样定律，包含的周期数最大为n/2,周期数为0代表直流分量。所以，当周期数表示为离散的0,1,2,3…n/2，总的数目为n/2+1个傅里叶变换之后的结果为复数，下标为k的复数a+b*j表示
系统 2019-09-27 17:54:43 2520
pythonRabbitmq编程(一)实现最简单的队列通信send端#!/usr/bin/envpythonimportpikacredentials=pika.PlainCredentials("用户名","密码")connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',credentials=credentials))channel=connection.chan
系统 2019-09-27 17:55:55 2519
区别：首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据，我们初中学的就是条形统计图，很显然有没有当初那种感觉？（身高-年龄条形统计图）在坐标上画出每个年龄对应的频数。
系统 2019-09-27 17:54:48 2519
Rust也能实现神经网络？作者|NathanJ.Goldbaum译者|弯月，责编|屠敏出品|CSDN（ID：CSDNnews）以下为译文：我在前一篇帖子（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html）中介绍了MNIST数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）以及分辨手写数字的问题。在这篇文章中，我将利用前一篇帖子中的代码，通过Rust实现一个简单的神经网络。我的目
系统 2019-09-27 17:52:04 2519
接触Python也有一段时间了，Python相关的框架和模块也接触了不少，希望把自己接触到的自己觉得比较好的设计和实现分享给大家，于是取了一个“CharmingPython”的小标，算是给自己开了一个头吧，希望大家多多批评指正。:)fromflaskimportrequestFlask是一个人气非常高的PythonWeb框架，笔者也拿它写过一些大大小小的项目，Flask有一个特性我非常的喜欢，就是无论在什么地方，如果你想要获取当前的request对象，只要
系统 2019-09-27 17:47:42 2519
python3安装:一:安装过程安装包:wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgztar-xvfPython-3.7.0.tgz#解压基础包1、基础yum包yuminstallgccyuminstallzlibyuminstallzlib-develyuminstalllibffi-devel-yyuminstallopensslopenssl-devel-y检测平台:(需要首先
系统 2019-09-27 17:45:26 2519
Python实现自动发送邮件--自动抓取博客/网站中留言的邮箱并发送相应邮件背景脚本要解决的问题：实现方法代码及解析1.AutoSendEmailByBlogComments.py2.FileOperation.py3.SendEmail.py备注：邮箱SMTP设置其它好玩的Python脚本背景在各大论坛、博客上，很多User通过留言邮箱获取相关资料，但是留言人数过多了，对于博主来说一个一个发送相关邮件太繁琐了，同时也经常不能及时发现新评论，效率太低。。。
系统 2019-09-27 17:55:55 2518
