随着和大数据、人工智能绑定在一起，Python可畏是越来越厉害了!前几天，PYPL（即编程语言流行指数，基于Google搜索频率而定）出炉了6月编程语言排行榜，Python拿下NO.1，成为最流行的编程语言。赢得毫无波澜！随着Python的发展，一向以技术著称的Google推出了超级强大的在线编辑器Colaboratory，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是免费！还在等什么！玩Python的最佳利器！下面就来聊聊Colaborat
系统 2019-09-27 17:55:34 1950
python3中编码与解码的问题ASCII、Unicode、UTF-8ASCII我们知道，在计算机内部，所有的信息最终都表示为一个二进制的字符串。每一个二进制位（bit）有0和1两种状态，因此八个二进制位就可以组合出256种状态，这被称为一个字节（byte）。也就是说，一个字节一共可以用来表示256种不同的状态，每一个状态对应一个符号，就是256个符号，从0000000到11111111。上个世纪60年代，美国制定了一套字符编码，对英语字符与二进制位之间的
系统 2019-09-27 17:55:08 1950
上一章我们介绍了python中的列表，本章介绍其余三种数据结构：字典、集合和元组。1、字典字典有两个特点：其一，字典是由大括号{}包围的；其二，字典的每一个元素的模式都是“键：值”，而不是“键=值”，两个元素之间用逗号，隔开。注意，字典初始化的顺序不会保持，在初始化后，再次查看字典时，元素顺序可能变化。一般访问字典的数据时，使用中括号记法，中括号中是键，使用键来访问其关联的数据值。python字典的底层是一个大小可变的散列表。空字典的初始化就是一个空的大括
系统 2019-09-27 17:54:55 1950
[TOC]题目罗马数字包含以下七种字符:I，V，X，L，C，D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如，罗马数字2写做II，即为两个并列的1。12写做XII，即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例，例如4不写做IIII，而是IV。数字1在数字5的左边，所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地，数字9表示为IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况：I可
系统 2019-09-27 17:54:21 1950
机器学习（MachineLearning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目前机器学习已经有了十分广泛的应用，例如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。总体上说，机器学习算法和问题可以分为有监督学习和无
系统 2019-09-27 17:53:49 1950
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy
系统 2019-09-27 17:53:33 1950
概述如今我也是使用Python写代码好多年了，但是我却很少关心GIL的内部机制，导致在写Python多线程程序的时候。今天我们就来看看CPython的源代码，探索一下GIL的源码，了解为什么Python里要存在这个GIL，过程中我会给出一些示例来帮助大家更好的理解GIL。GIL概览有如下代码：staticPyThread_type_lockinterpreter_lock=0;/*ThisistheGIL*/这行代码位于Python2.7源码ceval.c
系统 2019-09-27 17:52:42 1950
概述如今我也是使用Python写代码好多年了，但是我却很少关心GIL的内部机制，导致在写Python多线程程序的时候。今天我们就来看看CPython的源代码，探索一下GIL的源码，了解为什么Python里要存在这个GIL，过程中我会给出一些示例来帮助大家更好的理解GIL。GIL概览有如下代码：staticPyThread_type_lockinterpreter_lock=0;/*ThisistheGIL*/这行代码位于Python2.7源码ceval.c
系统 2019-09-27 17:52:39 1950
背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，
系统 2019-09-27 17:52:29 1950
最近在自学python，又用python实现了一下BLAST。这次更新了打分函数如下，空位罚分改为-5，但不区分gapopen和gapextend。'''''@author:JiuYu'''defscore(a,b):#scoringfunctionscore=0lst=['AC','GT','CA','TG']ifa==b:score+=2elifa+binlst:score+=-5else:score+=-7returnscoredefBLAST(se
系统 2019-09-27 17:52:10 1950
