推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1590
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 1590
读取、写入和Python编写程序的最后一个基本步骤就是从文件读取数据和把数据写入文件。阅读完这篇文章之后，可以在自己的to-do列表中加上检验这个技能学习效果的任务。简单输出贯穿整个系列，一直用print语句写入（输出）数据，它默认把表达式作为string写到屏幕上（或控制台窗口上）。清单1演示了这一点。清单1重复了第一个Python程序“Hello,World!”，但是做了一些小的调整。清单1.简单输出>>>print"HelloWorld!"Hello
系统 2019-09-27 17:49:42 1590
转眼又到了咱们中国传统的情人节七夕了，今天笔者就带大家来领略一下用Python表白的方式。让程序员的恋人们感受一下IT人的浪漫。一、词云制作首先咱们可以用之前介绍过的wordcould包制作词云。wordcloud包安装十分简单。pip即可完成安装pipinstallwordcloud然后需要制作一个背景图片，为了应急我用艺术字做了个七夕的图片，如果大家来不及直接图片另存为使用下图即可。具体制作的词云的代码如下：fromwordcloudimportWor
系统 2019-09-27 17:49:41 1590
代码示例支持平台:Centos6.3Python:2.7.14代码示例:菜单-Python踩坑指南代码示例1.1踩坑案例长期运行的daemon进程或者socket测试类进程,经常遇到的坑是:IOError:[Errno24]Toomanyopenfiles即进程遇到IO错误,无法打开更多的文件.1.2填坑和分析一般从两个方面入手:1.2.1从程序优化入手检查文件打开是否遵循了"谁打开谁关闭"原则文件是否存在关闭泄露a.谁打开谁关闭是个普适的原则:只有逻辑设
系统 2019-09-27 17:49:40 1590
原题|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）译者|豌豆花下猫（“Python猫”公众号作者）声明|本翻译是出于交流学习的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读，内容略有改动。我曾几次提及左递归是一块绊脚石，是时候去解决它了。基本的问题在于：使用递归下降解析器时，左递归会因堆栈溢出而导致程序终止。【这是我的PEG系列的第5部分。其它文章参见这个目录】假设有如下的语法规则：ex
系统 2019-09-27 17:49:40 1590
本文通过Python3+PyQt5实现《pythonQtGui快速编程》这本书13章程序Rich文本的行编辑，可以通过鼠标右键选择对文本进行加粗，斜体，下划线，删除线，上标，下标等编辑。#!/usr/bin/envpython3importplatformimportsysimporthtmlfromPyQt5.QtCoreimportQSize,Qt,pyqtSignalfromPyQt5.QtGuiimportQColor,QFont,QFontMet
系统 2019-09-27 17:49:36 1590
1、a.log文件中包含以下eddy|123|18jay|456|202、目标结构：2.1、['eddy|123|18','jay|456|20']2.2、[['eddy','123','18'],['jay','456','20']]defli(f1):new_li=[]withopen('a.log',mode='r',encoding='utf-8')asf1:data=f1.read()data1=data.split('\n')returndat
系统 2019-09-27 17:49:35 1590
01-初心缘由最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。因此
系统 2019-09-27 17:49:34 1590
先序遍历1、BinaryTreePreorderTraversal---leetcode144#coding:utf-8classSolution:#根左右defpreorderTraversal(self,root):ifnotroot:return[]return[root.val]+self.preorderTraversal(root.left)+self.preorderTraversal(root.right)#给定二叉树的前序遍历和中序遍历，
系统 2019-09-27 17:49:30 1590
