网络结构定义的差异：在Python中(network3.py)，网络定义时，不但定义了结构参数layers，还定义了对应的mini_batch_size。也就是说在network3.py中定义的网络，是与mini_batch_size有相关性的。如果计算过程中要进行mini_batch_size的调整，直接更改mini_batch_size然后重新计算是不可行的。因此，需要对已有的网络结构进行重新生成。#网络结构定义classNetwork(object)
系统 2019-09-27 17:52:37 1932
对于部署在百度应用引擎BAE上的项目，使用百度云存储BCS（BaiduCloudStorage）是不错的存储方案。百度云存储已有PythonSDK，对它进行简单封装后，就可以直接在Flask中使用了，项目代码见GitHub上Flask-BCS。使用示例代码：复制代码代码如下:fromflaskimportFlaskfromflask_bcsimportBCSBCS_HOST='BCSHOST'BCS_ACCESS_KEY='BCSAccessKey'BCS
系统 2019-09-27 17:52:25 1932
一、文件的打开和创建1、打开复制代码代码如下:open(file,mode):>>>fo=open('test.txt','r')>>>fo.read()'hello\n'>>>fo.close()file(file,mode):>>>f=file('test.txt','r')>>>f.read()'hello\n'>>>f.close()mode可取值：2、创建用w/w+/a/a+模式打开即可。二、文件的读取1、String=FileObject.re
系统 2019-09-27 17:52:20 1932
在Python中，切片是列表、元组或者字符串中常见用法，然而对一些新手而言，有时候含有切片的代码可读性并不是非常友好。下面就说一说Python中切片的具体用法。在Python中，切片的使用方式为[起始位置:结束位置:步长]，代表着从起始位置到结束位置根据步长所得到的全部元素。其中，起始位置、结束位置、步长三个属性均有默认值，当不指定其具体值时，Python就会使用其默认值，它们的默认值分别为0,、列表或元组长度、1。值得注意的几点是：1、当起始位置为负数时
系统 2019-09-27 17:51:53 1932
程序很简单，主要是mp3play模块的应用importmp3play,timefilename="ShouldItMatter.mp3"clip=mp3play.load(filename)while1:iftime.localtime().tm_min%30==0:clip.play()print"\nStarttoplay"time.sleep(clip.seconds())clip.stop()print"Stop"print'>',time.sle
系统 2019-09-27 17:51:13 1932
做cnn的难免要做大量的图片处理。由于接手项目时间不长，且是新项目，前段时间写代码都很赶，现在稍微总结（恩，总结是个好习惯）。1,首先安装python-Image和python-skimage、python-matplotlib。简单代码：importImageasimgimportosfrommatplotlibimportpyplotasplotfromskimageimportio,transformimportargparsedefshow_dat
系统 2019-09-27 17:51:13 1932
ndarray.ndim：维度ndarray.shape：形状ndarray.size：元素个数ndarray.dtype：元素数据类型ndarray.itemsize：字节大小创建数组：a=np.array([2,23,4])#list1dprint(a)#[2234]指定数据类型：a=np.array([2,23,4],dtype=np.int)print(a.dtype)#int64dtype可以指定的类型有int32,float,float32,后
系统 2019-09-27 17:50:47 1932
前言with这个关键字，对于每一学习Python的人，都不会陌生。操作文本对象的时候，几乎所有的人都会让我们要用withopen，这就是一个上下文管理的例子。你一定已经相当熟悉了，我就不再废话了。withopen('test.txt')asf:printf.readlines()什么是上下文管理器？基本语法withEXPRasVAR:BLOCK先理清几个概念1.上下文表达式：withopen('test.txt')asf:2.上下文管理器：open('te
系统 2019-09-27 17:50:17 1932
Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。1.Pandas的基本数据结构和使用Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。Series的创建>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>s=pd.Series([1,2,3
系统 2019-09-27 17:50:11 1932
以下实例为通过用户输入两个数字，并计算两个数字之和：#-*-coding:UTF-8-*-#Filename:test.py#authorby:www.runoob.com#用户输入数字num1=input('输入第一个数字：')num2=input('输入第二个数字：')#求和sum=float(num1)+float(num2)#显示计算结果print('数字{0}和{1}相加结果为：{2}'.format(num1,num2,sum))执行以上代码输
系统 2019-09-27 17:49:48 1932
