Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有
系统 2019-09-27 17:53:35 1866
最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学习模型包括神经网络会容易以很高的置信度分错和原始样本仅仅有轻
系统 2019-09-27 17:53:26 1866
在C++11和C#中都有匿名函数的存在。下面看看在python中匿名函数的使用。1.lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。2.lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。3.lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。例1.定义一个lambda表达式，求三个数的和#-*-coding:UTF-8-*-f=lambdax,y,z:x+y+zprintf(1,2
系统 2019-09-27 17:53:21 1866
SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展#coding:utf-8'''函数极限'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnpx=sympy.Symbol('x')expr=sympy.sin(x)/xresult=sympy.limit(expr,x,0)print('limit:',r
系统 2019-09-27 17:52:24 1866
主机环境：（Python2.7.9/Win8_64/bs4）利用BeautifulSoup4来抓取www.pm25.com上的PM2.5数据，之所以抓取这个网站，是因为上面有城市PM2.5浓度排名（其实真正的原因是，它是百度搜PM2.5出来的第一个网站！）程序里只对比了两个城市，所以多线程的速度提升并不是很明显，大家可以弄10个城市并开10个线程试试。最后吐槽一下：上海的空气质量怎么这么差！！！PM25.py复制代码代码如下:#!/usr/bin/envp
系统 2019-09-27 17:51:23 1866
步骤:1.掌握几种对象及其关系2.了解每类对象的基本操作方法3.通过转化关系转化涉及对象1.datetime>>>importdatetime>>>now=datetime.datetime.now()>>>nowdatetime.datetime(2018,1,12,23,9,12,946118)>>>type(now)2.timestamp>>>importtime>>>time.time()1421075455.5682433.timetuple>>
系统 2019-09-27 17:51:17 1866
本文总结分析了selenium2.0中常用的python函数。分享给大家供大家参考，具体如下：新建实例driver=webdriver.Firefox()此处定位均使用的百度首页输入框1.通过标签属性Id查找元素方法：find_element_by_id(element_id)实例：driver.find_element_by_id("kw")2.通过标签属性name查找元素方法：find_element_by_name(element_name)实例：d
系统 2019-09-27 17:50:52 1866
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1866
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1866
简介你好，当你打开这个文档的时候，我知道，你想要的是什么！Python爬虫，如何快速的学会Python爬虫，是你最期待的事情，可是这个事情应该没有想象中的那么容易，况且你的编程底子还不一定好，这套课程，没有你想要的Python基础，没有变量，循环，数组等基础知识，因为我不想在那些你可以直接快速学会的地方，去浪费你的时间。好了，这套课程是基于Python3.0以上写的，操作系统我使用的是CentOS7+所以里面的好多内容可能和你的不一样，当然也会导致许多问题
系统 2019-09-27 17:50:42 1866
