使用python的turtle库画一个方格和圆打开python编译器,导入turtle库fromturtleimport*首先画一个距离为100的横线forward(100)顺时针旋转90度,前进100在通过两次的旋转和平移得到方格,使用for循环重复两次抬起笔,直接到方格的中间,也就是(50,0)坐标penup()goto(50,0)开始画半径为50的圆，放下笔pendown()circle(50)在圆的中心画个圆心点goto(50,50)dot()最后
系统 2019-09-27 17:54:39 2555
任务要求：1.随机生成1～100的数字2.有5次机会3.如果输入结果小于系统随机数，则打印toosmall4.如果输入结果大于系统随机数，则打印toobig5.如果猜测正确【输入结果等于系统随机数】，则打印：恭喜，并退出循环考查内容：while循环和if判断的综合应用实现代码：#猜数字游戏i=1importrandomSuiJiShu=int(random.randint(1,100))whilei<=5:i+=1GuessNum=int(input('请
系统 2019-09-27 17:56:02 2554
题目描述：给定一个非负整数num。对于0≤i≤num范围中的每个数字i，计算其二进制数中的1的数目并将它们作为数组返回。示例1:输入:2输出:[0,1,1]示例2:输入:5输出:[0,1,1,2,1,2]进阶:给出时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解答非常容易。但你可以在线性时间O(n)内用一趟扫描做到吗？要求算法的空间复杂度为O(n)。你能进一步完善解法吗？要求在C++或任何其他语言中不使用任何内置函数（如C++中的__builtin
系统 2019-09-27 17:55:10 2554
#嵌套json/dict排序defdict_ordered(obj):ifisinstance(obj,dict):returnsorted((k,dict_ordered(v))fork,vinobj.items())ifisinstance(obj,list):returnsorted(dict_ordered(x)forxinobj)else:returnobj#递归删除json/dict中的某个值defdict_del(key,obj):ifisi
系统 2019-09-27 17:53:22 2552
Python计算机视觉编程照相机模型与增强现实（一）针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4计算照相机中心（二）照相机标定（三）以平面和标记物进行姿态估计（四）增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置虚拟物体照相机模型与增强现实本章中，主要尝试对照相机进行建模，并有效地使用这些模型。为了处理三维图像和平面图像之间的映射，我们需要在映射中加入部分照相机产生图像过程的
系统 2019-09-27 17:48:35 2551
opencv进行任意形状目标识别，供大家参考，具体内容如下工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别，目标的形状不固定，并且存在一定程度上的噪声影响，但是噪声影响不确定。这是一个简单的事情，因为图像并不复杂，现在将代码公布如下：importcv2defotsu_seg(img):ret_th,bin_img=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)returnret_th,bin_i
系统 2019-09-27 17:46:25 2551
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文，目的是通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。在之前的系列文里，大家能看到K线，均线，成交量的案例，在本文里，大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点，在后继系列文里，大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例。1RSI指标的原理和算法描述相对强弱指标（RSI）是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度，
系统 2019-09-27 17:51:10 2550
前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快，可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本（比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等）搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2集群。安装Hadoop并搭建好Hadoop集群环境Spark
系统 2019-09-27 17:47:31 2550
前言：本篇相关内容分为3篇多态、继承、封装，这篇为第二篇继承。本篇内容围绕python基础教程这段：在面向对象编程中，术语对象大致意味着一系列数据（属性）以及一套访问和操作这些数据的方法。使用对象而非全局变量和函数的原因有多个，下面列出了使用对象的最重要的好处。多态：可对不同类型的对象执行相同的操作，而这些操作就像“被施了魔法”一样能够正常运行。封装：对外部隐藏有关对象工作原理的细节。继承：可基于通用类创建出专用类。内容较多，这篇为中篇。Conten
系统 2019-09-27 17:57:35 2549
提高性能有如下方法1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码3、numexpr，用于快速数值运算4、multiprocessing,python内建的并行处理模块5、Numba，用于为cpu动态编译python代码6、NumbaPro，用于为多核cpu和gpu动态编译python代码为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异，我们先定义一个测试性能的函数defperf_
系统 2019-09-27 17:55:29 2548
今天看到了mlxtend的包，看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用，省去了自己造数据或者找数据的处理过程，所以决定安装体验一下。依赖环境首先，sudopipinstallmlxtend得到基础环境。然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包，主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。LINUX环境下的话，一般这些都比较好装pip一般
系统 2019-09-27 17:52:09 2548
来自维基百科我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用Python的plotly库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自UCI的真实汽车数据集，该数据集包括205个样本和26个特征，从中选择6个特征来绘制图形：基础工作安装好plotly包：pipinstallplotly加载数据集（文末会提供）：importpandas
系统 2019-09-27 17:56:01 2547
打开快手主页，进行页面分析对于快手这种平台，分析完页面代码之后，无任何想要的信息，所以，只能进行json数据的抓取，这些视频都是通过json语句传给前段，然后进行循环生成，所以，我们来看抓的json包然后进行详情页链接分析接下来看json数据补充一下，这里由于页面刷新了，所以看到的两个链接不一样，方法就是这样的然后拼接出来二级路径，进行访问详情页最后在详情页按照常规方法进行分析页面爬取数据就行了分享一下代码importrequestsfrombs4impo
系统 2019-09-27 17:49:47 2547
图像的几何变换imgobj=cv2.imread('pho.png')#读取图像cv2.namedWindow("image")#创建窗口并显示的是图像类型cv2.imshow("image",imgobj)cv2.waitKey(0)#等待事件触发，参数0表示永久等待cv2.destroyAllWindows()#释放窗口#resizeres=cv2.resize(imgobj,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.I
系统 2019-09-27 17:49:23 2547
使用python作为TCP服务端物联网应用说明因公司自主研发的电哒哒智慧能量柜需要通过TCP与服务器进行通讯，机柜定时传输硬件设备信息，用户扫码后通过服务端下发“租/还”命令，控制机柜开关锁等。服务端通过pymysql直连数据库操作仅做为项目记录，供参考勿喷附上完整代码importsocketserverimport_threadimporttimeimportloggingfromthreadingimportThreadfrombaseimportba
系统 2019-09-27 17:55:25 2546
