表示时间的三种方式在Python中，通常有三种方式表示时间：时间戳，元祖（struct_time）,格式化时间字符串。时间戳(timestamp)：1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，type（time.time())float类型格式化时间字符串（FormatString）:'1999-12-06'时间元组（stuct_time）：共有9个元素（年月日时分秒，一年中的第几周，一年中第几天等）几种时间格式的转换#结构化时间-->%a%b
系统 2019-09-27 17:49:55 1714
Python3注释确保对模块,函数,方法和行内注释使用正确的风格Python中的注释有单行注释和多行注释：Python中单行注释以#开头，例如：：#这是一个注释print("Hello,World!")多行注释用三个单引号'''或者三个双引号"""将注释括起来，例如:1、单引号（'''）#!/usr/bin/python3'''这是多行注释，用三个单引号这是多行注释，用三个单引号这是多行注释，用三个单引号'''print("Hello,World!")2、
系统 2019-09-27 17:49:52 1714
8.计数排序8.1算法思想计数排序是一个非基于比较的排序算法。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），当o（k）O(nlog(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序（基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(nlog(n)),如归并排序，堆排序）。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围
系统 2019-09-27 17:49:42 1714
在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。首先创建有一个Python文件，并导入库文件：fromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc,logfbankimportmatplotlib.pylabasplt1、首先创建有一个Python文件，并导
系统 2019-09-27 17:49:41 1714
前言本文主要介绍的是关于python中open函数用法的相关资料，用法如下：name=open('errname.txt','w')name.readline()name.close()1、看下第一行的代码用来访问磁盘中存放的文件，可以进行读写等操作，例如上例中'w'，这里便是对errname.txt这个文件进行读操作例如：w：以写方式打开a：以追加方式打开r+：以读写模式打开w+：以读写模式打开rb：以二进制读模式打开wb：以二进制写模式打开ab：以二进
系统 2019-09-27 17:49:36 1714
首先我们要明白在python中当字符编码为:UTF-8时，中文在字符串中的占位为3个字节，其余字符为一个字节下面就直接介绍几种python中字符串常用的几种字符串内置函数(本文中牵扯到了模块与一些之前章节没讲过的相关知识,坑我之后会填的)字符串切片(截取字符串):#字符串切片string[开始位置:结束位置:步长]name="巩�t鹏"print(name[0:])#从第一个字符截取到最后一个字符print(name[0:2])#从第一个字符截取到第二个字
系统 2019-09-27 17:49:35 1714
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 1714
更新mysql8.17的脚本：2019-09-19#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)importgetoptimportcommandsimportsubprocessimportfileinputimportos__author__='Lenny'INFO="\033[1;33;40m%s\033[0m"ERROR="\033[1;31;40m%s\033[0m"NOTICE="\033[1;32;40m%s\
系统 2019-09-27 17:49:31 1714
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算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 1714
理解一个算法最快，最深刻的做法，我觉着可能是自己手动实现，虽然项目中不用自己实现，有已经封装好的算法库，供我们调用，我觉着还是有必要自己亲自实践一下。这里首先说明一下，python这种动态语言，对不熟悉的人可能看着比较别扭，不像java那样参数类型是固定的，所以看着会有些蛋疼。这里环境用的是python2.7。classMessage:#commandMSG_ACCEPTOR_AGREE=0#追随者约定MSG_ACCEPTOR_ACCEPT=1#追随者接受
系统 2019-09-27 17:49:27 1714
