前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1.计算传统模型准确率2.计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3.计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树4.通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值
系统 2019-09-27 17:54:33 2580
进程之间共享数据(数值型)：importmultiprocessingdeffunc(num):num.value=10.78#子进程改变数值的值，主进程跟着改变if__name__=="__main__":num=multiprocessing.Value("d",10.0)#d表示数值,主进程与子进程共享这个value。（主进程与子进程都是用的同一个value）print(num.value)p=multiprocessing.Process(targ
系统 2019-09-27 17:51:28 2580
猜数字游戏计算机出一个1~100之间的随机数由人来猜计算机根据人猜的数字分别给出提示大一点/小一点/猜对了，并继续输入关于这一题，因为不知道循环的次数和迭代对象，所以选择while循环1、首先用random.randint定义一个随机数2、第一次写的时候把输入的答案放在循环外面，后来想了一下，如果要根据提示再继续输入的话就必须把要每次输入的数字放入循环中，否则无法循环输入3、break在循环里面的作用很重要，注意思考该把他放在哪儿。importrandom
系统 2019-09-27 17:48:25 2580
Python打算删除大量涉及像C和C++语言那样的复杂内存管理。当对象离开范围，就会被自动垃圾收集器回收。然而，对于由Python开发的大型且长期运行的系统来说，内存管理是不容小觑的事情。在这篇博客中，我将会分享关于减少Python内存消耗的方法和分析导致内存消耗/膨胀根源的问题。这些都是从实际操作中总结的经验，我们正在构建DatosIO的RecoverX分布式备份和恢复平台，这里主要要介绍的是在Python（在C++，Java和bash中也有一些类似的组
系统 2019-09-27 17:47:29 2580
PYTHON首先要安装scapy模块PY3的安装scapy-python3，使用PIP安装就好了,注意,PY3无法使用pyinstaller打包文件,PY2正常PY2的安装scapy，比较麻烦fromscapy.allimport*pcaps=rdpcap("file.pcap")pcaps便是解析后的类似结构体的东西了packet=pcaps[0]#第1个数据包结构packet.time#数据包时间戳packet[Raw].load#PY3读取节点数据方
系统 2019-09-27 17:46:16 2580
Python很慢和/或它不是的两个最常见的原因高性能：解读GIL第一个是相当直接的，但在高级别编译器将更高级别的语言翻译成更低级别（更快）的语言，因此编译语言几乎总是比非编译语言执行得更快。这个经验法则有一些例外（例如JIT可能比AOT编译更快的情况），但它们会分散讨论。第二个是更臭名昭着，但是Python有一个叫做全局解释器锁的东西，它通过强制解释器一次只在一个进程（Python解释器的实例）中执行单个线程来基本上防止多线程。它的工作原理也很有趣，但也像
系统 2019-09-27 17:57:24 2579
pythoncx_Oracle模块的安装最近需要写一个数据迁移脚本，将单一Oracle中的数据迁移到MySQLSharding集群，在linux下安装cx_Oracle感觉还是有一点麻烦的，整理一下，做个总结。对于Oracle客户端，不只需要安装相应的python模块(这里我用了Oracle官方的python模块――cx_Oracle)，还需要安装OracleClient，一般选择InstantClient就足够了，还需要配置tnsnames.ora(当然
系统 2019-09-27 17:56:39 2579
第一种方式:@echooffC:cdC:\Users\administrator\Desktopstartpythonapidemo.pyexit第二种方式:startcmd/K"C:&&cdC:\Users\administrator\Desktop&&pythonapidemo.py"说明:这两种处理都是可以的，都是python通过执行bat脚本运行python文件，直接照着格式书写就行了，没有什么特殊的要求。第三种方式:用python打成包文件运行即
系统 2019-09-27 17:52:41 2579
因为很多时候要涉及到url的编码和解码工作，所以自己制作了一个类，废话不多说码上见！#coding:utf-8importurllib.parseclassUrlchuli():"""Url处理类，需要传入两个实参：Urlchuli('实参','编码类型')，默认utf-8url编码方法：url_bm()url解码方法：url_jm()"""def__init__(self,can,mazhi='utf-8'):self.can=canself.mazhi
系统 2019-09-27 17:50:45 2579
createtime:2019年7月8日我在网上找了好多，现在基本实现了传输视频的功能，其思路是：首先得先了解如何使用openCV采集摄像头数据，其次得了解pythonsocket网络编程。因为socket不能直接传输openCV采集的数据，所以还需要转码操作。在该版本我实现最基本的功能，客户端采集，服务端接收（也可以倒过来，看个人需求），使用类实现。服务端#!usr/bin/python#coding=utf-8importsocketimportcv2
系统 2019-09-27 17:50:00 2579
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码。我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝，以节省时
系统 2019-09-27 17:48:48 2579
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 2578
Pythonissubclass()函数issubclass()方法用于判断参数class是否是类型参数classinfo的子类。语法：issubclass(class,classinfo)参数class--类。classinfo--类。返回值如果class是classinfo的子类返回True，否则返回False。例子：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-classA:passclassB(A):passprint(i
系统 2019-09-27 17:57:07 2578
sys模块简介该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问，以及与解释器强烈交互的函数常用的一些方法sys.moudles#python启动时就被导入的所有模块，以及import导入的模块存放的一个字典key为模块的名称，value为模块对应的内存地址sys.path#获取指定模块搜索路径的字符串集合，返回的是一个列表，可以将写好的模块放在path的某个路径下,import时就可以正确找到(避免文件名称为python内置的关键字)#1.能不能导入一个模块就
系统 2019-09-27 17:56:40 2578
这里用到的是scipy.optimize的fmin和fminboundimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromscipy.optimizeimportfmin,fminbounddeff(x):returnx**2+10*np.sin(x)+1x=np.linspace(-10,10,num=500)min1=fmin(f,3)#求3附近的极小值min2=fmin(f,0)#求0附近的极小值min
系统 2019-09-27 17:56:12 2578
