一、什么是树客观世界中许多事物存在层次关系人类社会家谱社会组织结构图书信息管理其中，人类社会家谱如下图所示：通过上述所说的分层次组织，能够使我们在数据的管理上有更高的效率！那么，对于数据管理的基本操作――查找，我们如何实现有效率的查找呢？二、查找查找：根据某个给定关键字K，从集合R中找出关键字与K相同的记录静态查找：集合中记录是固定的，即对集合的操作没有插入和删除，只有查找动态查找：集合中记录是动态变化的，即对集合的操作既有查找，还可能发生插入和删除（动态
系统 2019-09-27 17:56:30 2490
一、对数据集进行重命名—按顺序编号#-*-coding:utf8-*-#coding:UTF-8importosclassBatchRename():'''批量重命名文件夹中的图片文件'''def__init__(self):self.path='C:\CBSD68'defrename(self):filelist=os.listdir(self.path)total_num=len(filelist)i=1foriteminfilelist:ifitem
系统 2019-09-27 17:55:57 2490
Python之运算符计算机可以进行的运算有很多种，可不只加减乘除这么简单，运算按种类可分为算数运算、比较运算、逻辑运算、赋值运算、成员运算、身份运算、位运算，今天我们暂只学习算数运算、比较运算、逻辑运算、赋值运算一、算数运算假设以下变量中a=10，b=20运算符描述实例+加——两个对象相加a+b输出结果为30-减——两个对象相减或者表示一个负数a-b输出结果为-10*乘——两个数相乘或者是返回一个被重复若干次的字符串a*b输出结果为200/除——两个数相除
系统 2019-09-27 17:55:30 2490
在读图片时，会用到这么的一段代码：image_vector_len=np.prod(image_size)#总元素大小，3*55*47img=Image.open(path)arr_img=np.asarray(img,dtype='float64')arr_img=arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len,))#47行，55列，每个点有3个元素rgb。再把这些元素一字排开transpose是什么
系统 2019-09-27 17:51:34 2490
作者：HelloGitHub-Prodesire文中涉及的示例代码，已同步更新到HelloGitHub-Team仓库一、nosenose是一个第三方单元测试框架，它完全兼容unittest，并且号称是一个更好用的测试框架。那么nose除了具备unittest的所有功能外，还具有哪些优势呢？1.1用例编写用例的编写方式除了编写继承于unittest.TestCase的测试类外，还可以编写成没有继承的测试类。比如，写成如下形式也会被nose视作一个测试类：fr
系统 2019-09-27 17:50:16 2490
最近有一个小项目，有如下的需求：将某几个源码文件夹进行打包，文件夹内有py文件、dll文件、exe文件等各种文件类型打包生成的安装包，在进行安装的时候，应该能够带有参数，对配置文件进行修改配置安装过程中，可以配置系统环境变量能够检测环境，提示安装依赖包整个过程要可以自动化，能够大量部署综合考虑后，决定以下几个步骤完成：用setup.py将源码文件夹都打包成msi安装包，这样可以使用msiexec进行静默安装setup.py可以提示用户安装依赖包，否则安装失
系统 2019-09-27 17:48:49 2490
点击上方“何俊林”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标大家好，希望各位能怀着正直、严谨、专业的心态观看这篇文章。ヾ(๑╹◡╹)ﾉ"接下来我们尝试用Python抓取天猫内衣销售数据，并分析得到中国女性普遍的罩杯数据、最受欢迎的内衣颜色是什么、评论的关键字。希望看完之后你能替你女朋友买上一件心怡的内衣。我们先看看分析得到的成果是怎样的？（讲的很详细，推荐跟着敲一遍）（买个内衣这么开心）图片看不清楚的话，可以把图片单独拉到另一个窗口。这里是分析
系统 2019-09-27 17:46:39 2490
https://blog.csdn.net/maliao1123/article/details/52152989*args是非关键字参数，用于元组，**kw是关键字参数，用于字典deffoo(*args,**kwargs):print('args=',args)print'kwargs=',kwargs)foo(1,2,3,4)foo(a=1,b=2,c=3)foo(1,2,3,4,a=1,b=2,c=3)foo('a',1,None,a=1,b='2'
系统 2019-09-27 17:56:58 2489
C++文件test.h#pragmaonce#includeextern"C"char*show(char*input);test.cpp#include"test.h"extern"C"char*show(char*input){returninput;}编译为so库gcctest.cpp-fPIC-shared-olibtest.so调用importctypesmyso=ctypes.cdll.LoadLibrary('./libtest.so')my
系统 2019-09-27 17:53:31 2489
01.递归实现快排：defquick_sort(array):iflen(array)<2:returnarrayelse:pivot=array[0]less=[xforxinarray[1:]ifx<=pivot]more=[xforxinarray[1:]ifx>pivot]returnquick_sort(less)+[pivot]+quick_sort(more)a=[1,9,4,2,7,5]print(quick_sort(a))02.冒泡排序
系统 2019-09-27 17:51:51 2489
ubutnu16.04搭建深度学习环境:python3+keras+tensflow一、硬件信息查看cpu型号查看显卡型号查看系统版本二、软件安装2.1安装anaconda32.2安装keras2.3设置GPU支持2.3.1安装驱动2.3.2安装CUDA2.3.3安装cuDNN4.安装tensorflow-gpu5.安装keras一、硬件信息深度学习需要训练模型，一块英伟达的显卡必不可少。初学者，资金不太充裕，就买了一块navidaRTX系列显卡。查看cp
系统 2019-09-27 17:50:25 2489
一、数据准备1、python内置函数range创建一个整数列表，只限于整数range(start,stop,step)计数从start开始，默认从0开始，stop结束，但不包含stop，step为步长，默认为12.numpy中的arange语法与range类似，由开始、结束、步长组成，步长默认为1importnumpyasnpprint(np.arange(0,1,0.1))输出：[0.0.10.20.30.40.50.60.70.80.9]3.numpy
系统 2019-09-27 17:50:13 2489
random描述：用于生成伪随机数随机数：真正的随机数是在产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。注意点：random()是不能直接访问的，需要导入random模块，然后通过random静态对象调用该方法random基本方法在交
系统 2019-09-27 17:47:12 2489
python数据类型之间怎么转换?数据如果类型不对,在运行中有交集的话就会出现错误,那怎么让两个类型的数据变成同一个类型的呢首先是字符串,在引号里面的内容都是字符串,包括数字需要注意的是里面的数字不能加减整数就是我们小学里面学的那样,这类都是整数同样有小数点的数字分为浮点数,这三个都很好区分下面这里有个例子,一个输出是错误的,而错误的原因就是类型不同像这种问题我们可以转换其中一种类型达到我们要做的要求str表示字符串,而int表示整数,float是浮点数你
系统 2019-09-27 17:37:36 2489
1、爬虫概念爬虫：写一段代码，去指定的url(网站)去获取指定的数据互联网：或联网中，给你一个起始url，比如：www.baidu.com,互联网中的节点都是一个al链接，或者称之为url1.1通用爬虫：百度，搜狗，google，雅虎，bing1.1.1他们的工作：1.爬取所有信息2.主动提交url3.百度主动和域名服务商合作1.1.2如果不想让百度抓取？robots.txt放到django根目录1.1.3网站排名：魏则西事件pagerank1.2
系统 2019-09-27 17:57:14 2488
