一、模拟登录图书馆管理系统我们可以先看一下登录页面（很多学校这些管理系统页面就是很low）：两种方式去模拟登录图书馆：1.构造登录表单进行模拟登录这种方式模拟登录似乎是很可靠的，但有时候就是在验证码获取上很困难，如果简单的网站，有的会利用当前时间戳来构造验证码，这种就很容易从网页上观察出来，但比如我们这次要模拟登录的网站似乎是不能这样做，因为它是使用JavaScript标准库里的Math函数直接随机生成的验证码链接，可以从下面图片上观察验证码处的代码：它使
系统 2019-09-27 17:37:46 2429
IntroductiontoPython:FileI/OAnIntroductiontoPython:FileI/OFileI/OTableofContentsLet'sdothingswithfiles!FileI/OinC/C++requiredincludingseveralheaderfilesanddefiningaseriesofstreamorfileobjects.Pythonissimilar,butsimpler.Theopenbuil
系统 2019-08-12 01:32:28 2429
本文实例讲述了Python实现计算文件MD5和SHA1的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：不多说，直接源码：#filemd5importsys;importhashlib;importos.path;defGetFileMd5(strFile):file=None;bRet=False;strMd5="";strSha1="";try:file=open(strFile,"rb");md5=hashlib.md5();sha1=hashlib.sha1
系统 2019-09-27 17:53:54 2428
这篇文章写了很久了，一直没有发布；爬虫学的差不多了，觉得这篇文章对新手实践还是有些作用的。毕竟这也是我刚学爬虫的时候练习的，爬取了比较好爬的网站，也比较经典；多余的解释不说了，代码里每一行都有注释，解释的很清楚；后续有时间的话还会发布一些爬虫文章的；=============================================直接上代码：importrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromlxmlimport
系统 2019-09-27 17:52:31 2428
python的向量反转有一个很简单的办法#创建向量impotnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5,6])b=a[::-1]print(b)结果：[6,5,4,3,2,1]或者可以使用flipudfunction#创建向量impotnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5,6])b==np.flipud(ini_array)print(b)结果也是[6,5,4,3,2,1]
系统 2019-09-27 17:50:48 2428
本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合，并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。问题：对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合，最终求出w,b的估计值。最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。代码中self_func()函数为自定义拟合函数，skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimp
系统 2019-09-27 17:48:53 2428
python3与python2的还是有诸多的不同，比如说在2中:复制代码代码如下:print"Hello,World!"raw_input()在3里面就成了:复制代码代码如下:print("Hello,World!")input()所以如果用的python2开发的项目要迁移到3中，就需要进行代码的转换。Python3中自带了个转换工具，下面用个最简单的例子来说说2to3转换工具。例子:(2to3Test.py里面只有print这行代码)复制代码代码如下:#
系统 2019-09-27 17:37:46 2428
下面代码中利用了两种比对的方法，一对图片矩阵（mxm）求解特征值，通过比较特征值是否在一定的范围内，判断图片是否相同。二对图片矩阵（mxm）中1求和，通过比较sum和来比较图片。#-*-coding:utf-8-*-importcv2ascvimportnumpyasnpimportosfile_dir_a='C:\Users\wt\Desktop\data\image1\\'file_dir_b='C:\Users\wt\Desktop\data\ima
系统 2019-09-27 17:50:03 2427
第14章Matplotlib数据可视化Matplotlib是Python中做数据绘图最常用的一个包，它提供了二维和三维绘图功能，能绘制曲线、直方图、柱状图、饼图、伪色图、等高线图、极坐标图、三维曲面、三维等高线等各种图，具有丰富的绘图定制功能，能在图中使用LaTeX标记输出数学符号和公式，生成具有出版品质的图。Matplotlib最初是仿照MATLAB的绘图功能开发的，matplotlib.pyplot模块提供了类似于MATLAB的指令式绘图功能，一般介绍
系统 2019-09-27 17:48:36 2427
在初学python时想要在函数内修改一个变量的引用，往往会出现如下情况：num=1deffun():num=2print(num)fun()print(num)#输出结果为2#1想改变num的值，在函数中修改后，在函数中调用返回值为修改后的值，但用print输出num的值仍为1。此时在函数内部，num的值是局部变量，而函数外部的num是全局变量。想要修改全局变量此时就应该引入global语句global语句的用法语法：声明此变量为全局变量。用法：globa
系统 2019-09-27 17:57:43 2426
推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的Y值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户推荐偏好的内容，如头条的话，就是咨询和文章，美团的就是生活服务内容。可选择的模型很多，如协同过滤，逻辑斯蒂回归，基于D
系统 2019-09-27 17:56:52 2426
最近一直在看文本挖掘这块儿，看了许多机器学习相关的资料，在这里做个笔记分享给大家，有供自己日后学习浏览。码字不易，喜欢请点赞！！！这篇推文主要介绍Python实现SVM的案例，后期会更新加强版。这里主要讲的是使用Python的Sklearn包实现SVM样本分类，而不包括SVM的理论推导，我在看SVM的理论的时候看了很多网上的博客，有很多都写的不错，这里推荐，July写的支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界），而且作者将其制作成了pdf版本，可以下载下来
系统 2019-09-27 17:56:32 2426
标志位说明re.I字母不区分大小写re.S使.匹配包括换行re.X忽略空格和#后面的注释re.M多行匹配，影响^和$re.UUnicode解码，影响\w,\W,\b,\B,\d,\D,\s,\Sre.L本地化识别匹配，影响\w,\W,\b,\B,\d,\D,\s,\S模式说明^匹配字符串的开头$匹配字符串的末尾。.匹配任意一个字符，不包括换行符l或*匹配0个以上+匹配1个以上?匹配最少字符（非贪婪模式）模式说明[]匹配组内字符，[abc]匹配a，b，c[^
系统 2019-09-27 17:56:14 2426
importsubprocessres=subprocess.Popen('dir',shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)print('Stdout:',res.stdout.read().decode('gbk'))print('Stderr:',res.stderr.read().decode('gbk'))PIPE把输出的东西装到一个'水管'里,如果在windows中的编码
系统 2019-09-27 17:55:17 2426
n叉数的前序遍历classSolution:defpreorder(self,root:'Node')->List[int]:order=[]ifroot!=None:order.append(root.val)foriinrange(len(root.children)):node=root.children[i]order+=self.preorder(node)returnorder类中的函数递归调用，要使用self.preorder()调用
系统 2019-09-27 17:55:13 2426
