在mongodb中，排序和索引其实都是十分容易的，先来小结下排序：1先插入些数据db.SortTest.insert({name:"Denis",age:20})db.SortTest.insert({name:"Abe",age:30})db.SortTest.insert({name:"John",age:40})db.SortTest.insert({name:"Xavier",age:10})db.SortTest.insert({name:"Ze
系统 2019-08-12 01:52:13 2328
感觉像是metro+ios两种风格混搭的产物首页：很简洁，看着很舒服播放界面：播放控制按钮在最底部。进度条被弱化了，放在了页面顶端。中间的四个按钮，除了爱心是收藏以外，其他三个按钮不知道干嘛的可以选择歌曲的风格，搜索框是实时的。喜欢的朋友可以体验一下http://jing.fm/?e19eVhxNAQQH分享一个音乐电台（好看的ui+html5）
系统 2019-08-12 01:33:41 2328
Python的字符串处理，在爬虫的数据解析、大数据的文本清洗，以及普通文件处理等方面应用非常广泛，而且Python对字符串的处理内置了很多高效的函数，功能非常强大、使用非常方便。今天我就把字符串处理时用到最多的方法总结分享给大家，希望大家可以轻松应对字符串处理。1.字符串的切片和相乘(1)切片str='Mondayisabusyday'print(str[0:7])#表示取第一个到第七个的字符串print(str[-3:])#表示取从倒数第三个字符开始到结
系统 2019-09-27 17:57:52 2327
首先感谢这位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相关作业：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273开一个我的github传送门，可以看到代码。https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/optimalNN待分类的点集：普通的梯度下降法GradientDe
系统 2019-09-27 17:56:52 2327
经常有需要扫描目录，对文件做批量处理的需求，所以对目录处理这块做了下学习和总结。Python中扫描目录有两种方法：os.listdir和os.walk。一、os.listdir方法os.listdir()方法用于返回指定的目录下包含的文件或子目录的名字的列表。这个列表以字母顺序。其得到的是仅当前路径下的文件名，不包括子目录中的文件，如果需要得到所有文件需要递归。它也不包括'.'和'..'即使它在目录中。语法格式如下：os.listdir(path)实例代码
系统 2019-09-27 17:56:26 2327
按照其他博客，码了最简单的游戏（贪吃蛇），出现bug，pygame.error:videosystemnotinitialized，无法解决，pygame.init()也多次调用，无法解决，先放在博客上，等会用了再来解决，使用的工具是pucharmimportpygame,sys,random,timefrompygame.localsimport*#定义颜色变量0=黑色255=白色redColor=pygame.Color(255,0,0)blackCo
系统 2019-09-27 17:55:09 2327
讨论采用*模糊导入或者单独导入变量会在不同文件生成不同的对象.a└──mypackage├──a.py├──b.py├──c.pyb.py内容如下importcdefb():print("b方法开始")print(c.config)print(id(c.config))c.py内容如下config="ONCE"a.py内容如下importbimportcdefa():print(c.config)c.config="TWO"print(c.config)p
系统 2019-09-27 17:51:09 2327
BacktoPythonIndex.1.安装Installation官网,国内镜像源清华最方便，condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/#显示源地址condaconfig--set
系统 2019-09-27 17:50:47 2327
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为
系统 2019-09-27 17:49:11 2327
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法（六）如何利用Python从头开始实现随机森林算法介绍随机森林是集成学习中一个主要的算法。简而言之，集成方法是一种将几个弱学习器的预测结果进行组合，最终形成一个强学习器的方法。可以直观的猜测
系统 2019-09-27 17:48:27 2327
