摘要：数据来源的渠道也逐渐增多，这不光包括了本地的文档、音视频，还包括了网络内容和社交媒体。大数据的时代已然来临，并给各行各业带来了根本性变革。随着物联网、移动互联网、社会化网络的快速发展，企业数据的增长迅速，半结构化及非结构化的数据将成及几何倍增长。数据来源的渠道也逐渐增多，这不光包括了本地的文档、音视频，还包括了网络内容和社交媒体。大数据的时代已然来临，并给各行各业带来了根本性变革。面对这种变革，如何实现高效的存储、如何有效地管理和利用使企业的营销管理
系统 2019-08-12 09:30:26 1979
1,进入设备管理器右击带黄色问号的MTP，选择“属性”，“详细信息”“设备范例ID”(用Ctrl+C复制）。2,找到c:\windows\inf\wpdmtp.inf打开（或者通过运行打开），找到[Generic.NTx86]%GenericMTP.DeviceDesc%=MTP,USB\MS_COMP_MTP[Generic.NTamd64]%GenericMTP.DeviceDesc%=MTP,USB\MS_COMP_MTP3,将2中的USB\MS_C
系统 2019-08-12 09:26:57 1979
背景由于工作性质，经常面对不同的问题，某些场景下SQL+Excel、常用办公软件不能处理，这时到网上找一些案例，自己动手用python处理。后续，借此博客记录比较典型的处理过程。后续，陆续实际处理的问题，如1.合并PDF2.拆分PDF3.敏感字段MD5脱敏4.从非架构化的大文本文件中提取指定条件的记录需求工作和生活中有时会遇到将多个pdf文件，合并成一个大文件的情况。例如，扫描时，普通扫描仪或打印机一页生成一个PDF，而一份资料实际多页。Adobe的收费版
系统 2019-09-27 17:57:30 1978
一、listPython内置的一种数据类型是列表：listlist是一种有序的、可变的集合，可以随时添加和删除其中的元素。实例：列表：classmates>>>classmates=['Michael','Bob','Tracy']>>>classmates['Michael','Bob','Tracy']len()函数获取list元素的个数>>>len(classmates)3用索引来访问list中每一个位置的元素：索引从0开始，最后一个元素的索引是le
系统 2019-09-27 17:57:17 1978
djangostatic文件夹下面的内容方法不了出现404500错误需要查看自己的settings文件确保有一下内容importosPROJECT_ROOT=os.path.dirname(__file__)DEBUG=TrueSTATIC_URL='/static/'STATICFILES_DIRS=(os.path.join(PROJECT_ROOT,'static'),)STATICFILES_FINDERS=('django.contrib.sta
系统 2019-09-27 17:56:54 1978
在编写计算机程序时，通常能够区分正常和异常（不正常）情况。异常事件可能是错误（如试图除以零），也可能是通常不会发生的事情。Python使用异常对象来表示异常状态，并在遇到错误时引发异常。异常对象未被处理（或捕获）时，程序将终止并显示一条错误消息（traceback）。#试图除以零的报错print(1/0)#Traceback(mostrecentcalllast):#print(1/0)#ZeroDivisionError:divisionbyzero正如
系统 2019-09-27 17:56:38 1978
题目给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例：给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7]，3/920/157返回它的最大深度3。思路BFS广度优先搜索，使用双端队列deque（因为性能比另外两种Queue好得多），在大循环内对二叉树的每个层做一次遍历，range(len(queue))使只遍历当前的层，每次大循环ans加1。由于每个节点仅访问一次，所以时间
系统 2019-09-27 17:56:23 1978
CSV数据格式如下所示：分类要求为：AAAI属于AI类,ICDM,SDM和KDD属于DM类，WWW属于NEW类上图所示第一列为名称，如何根据第一列的名称把前面的类别名称输出到第三列，实际效果为：如上图所示，第一列为名称，第三列为对应的类别名称，请给出python的实现代码答案对人有帮助，有参考价值0答案没帮助，是错误的答案，答非所问可以用pandas里面的map映射字典。In[1]:importpandasaspdIn[2]:df=pd.DataFrame
系统 2019-09-27 17:56:15 1978
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 1978
数据库的安装和连接PyMySQL的安装pipinstallPyMySQLpython连接数据库importpymysqldb=pymysql.connect("数据库ip","用户","密码","数据库")#打开数据库连接cursor.execute("SELECTVERSION()")#使用execute()方法执行SQL查询data=cursor.fetchone()#使用fetchone()方法获取单条数据print("Databaseversion
系统 2019-09-27 17:56:03 1978
