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Python

利用python和TensorFlow解决线性回归问题

本文主要借鉴并综合了以下两个博客的内容(样本生成和流图构建训练),并在其基础上绘制了拟合后的直线和“训练次数-代价函数值”曲线,可更直观的观察训练效果:https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具体步骤如下:步骤1.在很多情况下,初学者都没有样本库,一般可自建样本库。使用random函数随机初始化样本库:num_po

系统 2019-09-27 17:53:53 1804

Python

13个最常用的Python深度学习库介绍

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy

系统 2019-09-27 17:53:33 1804

Python

Python金融数据可视化汇总

通过本篇内容给大家介绍一下Python实现金融数据可视化中两列数据的提取、分别画、双坐标轴、双图、两种不同的图等代码写法和思路总结。importmatplotlibasmplimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(2000)y=np.random.standard_normal((20,2))#print(y)'''不同的求和print(y.cumsum())print(y.sum

系统 2019-09-27 17:53:17 1804

Python

python argparse参数详解

pythonargparse使用注意事项!!!importargparse1.parser=argparse.ArgumentParser(description="testargparse")2.parser.add_argument('-j','--workers',dest='pretrained',default=1,type=int,metavar='N',choices=[1,2],help='numberoftotalepochstorun'

系统 2019-09-27 17:53:09 1804

Python

近几年Python,变是这么火爆的原因是什么?

无论你是否清楚这个事实,Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长,但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年,虽然这些年它也经历了相当大的改变,但它现在的用处跟当时并没有什么差别。实际上,这只是它最近这些年变得流行的原因之一:它是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言,而且它有着长久的历史。它可以被用做几乎任何事情,这也是它被认为是“多功能”的原因。你既可以创建一个树莓派应用,又可以用P

系统 2019-09-27 17:53:06 1804

Python

python下wordpdf转换总结

近期涉及到了关于doc文档读取的处理,也查了很久,为了便于大家使用,故集大成一下。Doc文档读取有如下几种:1、从doc读取文本目前没有找到直接的方式,一般是先转为docx文件在处理。所使用工具为doc2doc(批量时可用),或人工另存处理。2、从docx读取文本一般使用python-docx库的方法,但只支持创建新文档和读取一些基本的文件数据,如文件大小和文件标题,不支持正文读取。或直接从docx中读取xml的方法。3、从pdf读取文本一般使用pdf

系统 2019-09-27 17:53:01 1804

Python

Python字典遍历的几种方法

转https://www.cnblogs.com/ducklu/p/8943903.html1.遍历key值1>>>d={'Python':'astonishing','C++':'complicated','Java':'versatile'}2>>>forkeyind:3...print(key+':'+d[key])4...5Python:astonishing6C++:complicated7Java:versatile同理,可把下列代码的d改为d

系统 2019-09-27 17:52:37 1804

Python

Python使用Pandas对csv文件进行数据处理的方法

今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛

系统 2019-09-27 17:52:33 1804

Python

python 装饰器详解

1、python装饰器最基础的函数1defsum1():2sum=1+23print(sum)4sum1()查看函数执行用了多长时间,写了几句代码插进去了:1importtime23defsum1():4start=time.clock()5sum=1+26print(sum)7end=time.clock()8print("timeused:",end-start)910sum1()可是随着继续翻看,对越来越多的函数感兴趣了,都想看下他们的运行时间如何,

系统 2019-09-27 17:52:26 1804

Python

python多线程详解

目录python多线程详解一、线程介绍什么是线程为什么要使用多线程二、线程实现threading模块自定义线程守护线程主线程等待子线程结束多线程共享全局变量互斥锁递归锁信号量(BoundedSemaphore类)事件(Event类)三、GIL(GlobalInterpreterLock)全局解释器锁python多线程详解一、线程介绍什么是线程线程(Thread)也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位

系统 2019-09-27 17:51:56 1804