开始装的时候用的是网上的办法,安装完以后再到控制面板升级用的是下面的序号PYHYP-WXB3B-B2CCM-V9DX9-VDY8T可是今天偶然一看,哇靠,竟然要过期了,再次用这个序列号升级,提示不对了,看来是微软作了措施在网上狂找半天,终于找到了能用了序列号用第一个升级成功,其它几个没有测试1.VisualStudio2008ProfessionalEdition:XMQ2Y-4T3V6-XJ48Y-D3K2V-6C4WT（本人亲自测试，确实可用）2.Vi
系统 2019-08-12 01:32:29 2516
DescriptionEggsAlechasalotofeggs.Oneday,hewanttosorttheminaascendingsequencebyweight.Butheonlycanswitchtwoeggswhichareadjoiningbyeachotherbecausehehastwohandsonly.Nowheaskforyourhelp,andyouareenthusiastic.Youdecidehelphimcalculate
系统 2019-08-12 01:32:27 2516
那些年我们踩过的那些坑坑1-整数比较的坑在Python中一切都是对象，整数也是对象，在比较两个整数时有两个运算符==和is，它们的区别是：is比较的是两个整数对象的id值是否相等，也就是比较两个引用是否代表了内存中同一个地址。==比较的是两个整数对象的内容是否相等，使用==时其实是调用了对象的__eq__()方法。知道了is和==的区别之后，我们可以来看看下面的代码，了解Python中整数比较有哪些坑：defmain():x=y=-1whileTrue:x
系统 2019-09-27 17:57:31 2515
中缀表达式转后缀表达式初始化两个栈，一个放后缀表达式exp，一个放操作符ops1遇到数字，放到exp中2遇到左括号，放入ops3遇到右括号，就把ops的弹出到exp中，直到遇到左括号，这样消除一对括号4遇到操作符，比较当前的ops，和栈顶ops的优先级，如果当前的比较高，就入ops，不然，就把栈顶的弹出，直到可以入。5扫描完以后，ops还有运算符，直接放入exp。ops_rule={'+':1,'-':1,'*':2,'/':2}defmiddle_to_
系统 2019-09-27 17:56:28 2515
Python提供了decimal模块用于十进制数学计算，它具有以下特点：1.提供十进制数据类型，并且存储为十进制数序列；2.有界精度：用于存储数字的位数是固定的，可以通过decimal.getcontext（）.prec=x来设定，不同的数字可以有不同的精度3.浮点：十进制小数点的位置不固定（但位数是固定的）decimal的构建：可以通过整数、字符串或者元组构建decimal.Decimal，对于浮点数需要先将其转换为字符串decimal的context：
系统 2019-09-27 17:55:59 2515
numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库，可以说numpy让Python有了matlab的味道本文主要介绍几个numpy库下的小函数。1、mat函数mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵（matrix）importnumpyasnp>>a=[[1,2,3,],[3,2,1]]>>type(a)>>list>>myMat=np.mat(a)>>myMat>>matrix([[1,2,3],[3,2,1]])>>type(myMat
系统 2019-09-27 17:53:43 2515
一:背景希望将vim配置成一个轻便的类pythonIDE环境二:实验环境CentOS7vim7.3+三:实验步骤准备工作(1).centos默认安装了vim。可以使用vim--version检查已经安装的vim相关信息(2).需要在(1)中显示出的信息里检查vim版本是否高于7.3，且‘+python’显示在信息中，‘+python’表示支持python，‘-python’表示不支持python安装vim拓展功能(1).安装Vundle,作为vim拓展功能
系统 2019-09-27 17:47:45 2515
1.解决方法：使用函数tight_layout（）2.具体使用方法importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()'''具体的画图程序'''fig.tight_layout()fig.tight_layout()功能:使得子图横纵坐标更加紧凑，主要用于自动调整图区的大小以及间距，使所有的绘图及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。参数：Pad:用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小w_pad:用于设置绘
系统 2019-09-27 17:46:19 2515
这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA).在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点：优点：1.最小误差2.提取了主要信息缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对待，去寻找一个均方误差最小意义下的最优线性映射投影，而忽略了类别属性，而它
系统 2019-09-27 17:45:40 2515
expandtabs()方法返回制表符，即该字符串的一个副本。'\t'已经使用的空间，可选择使用给定的tabsize(默认8)扩展。语法以下是expandtabs()方法的语法：str.expandtabs(tabsize=8)参数tabsize--此选项指定要替换为制表符“\t'的字符数.返回值此方法返回在制表符，即通过空格进行了扩展字符串，'\t'的副本。例子下面的例子显示expandtabs()方法的使用。#!/usr/bin/pythonstr="
系统 2019-09-27 17:38:07 2515
