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python机器学习简单案例零基础入门(更新中)

一概述使用工具注册登录初始首页新建全新 Python 文件 shift + enter 执行 code markdown Python基本语法条件和循环语句 Python 中的函数

2018-04-29

python高级特性：切片/迭代/列表生成式/生成器

廖雪峰老师的教程上学来的，地址：python高级特性下面以几个具体示例演示用法：一、切片 1.1 利用切片实现trim def trim(s): while s[:1] == " " or s[-1

2018-04-21

用R也可以跑Python了

R还是Python？真是个千古难题！如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。

2018-04-18

深度学习精要之CapsuleNets理论与实践（附Python代码）

神经网络于上世纪50年代提出，直到最近十年里才得以发展迅速，正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理，研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展，又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操作。直到最近，Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络（Capsule Networks），它提高了传统方法的有效性和可理解性。本文将讲解胶囊网络受欢迎的原因以及通过实际代码来加强和巩固对该概念的理解。为什么胶囊网络受到这么多的关注？对于每种网络结构而言，一般用MINST手写体数据集验证其性能。对于识别数字手写体问题，即给定一个简单的灰度图，用户需要预测它所显示的数字。这是一个非结构化的数字图像识别问题，使用深度学习算法能够获得最佳性能。本文将以这个数据集测试三个深度学习

2018-04-14

【python图像处理】给图像添加透明度（alpha通道）

【python图像处理】给图像添加透明度（alpha通道）我们常见的RGB图像通常只有R、G、B三个通道，在图像处理的过程中会遇到往往需要向图像中添加透明度信息，如公司logo的设计，其输出图像文件就需要添加透明度

2018-04-11

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时，牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高，还是和其他商品摆在一起销量更高。数据挖掘技术就可以用于解决这类问题。具体来说，超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其客户的等级（svip、vip、普通客户等）进行划分，这时候可以将一部分客户数据作为训练数据，另一部分客户数据作为测试数据。然后将训练数据输入到模型中进行训练，在训练完成后，输入另一部分数据进行测试，最终实现客户等级的自动划分。其他类似的应用例子还有验证码识别、水果品质自动筛选等。那么机器学习技术又是什么呢？一言以蔽之，凡是让机器通过我们所

2018-04-07

Python神经网络是这样识别手写字符哒？

让我们来看《Python神经网络编程》内容介绍《Python神经网络编程》 [英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid）著点击封面购买纸书当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象

2018-03-29

教你用Python进行自然语言处理（附代码）

在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。

2018-03-28

pip安装python包出错：Could not find a version that satisfies the requirement...

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号：清研学堂，在这里你可以学到夜白（作者笔名）精心整理的笔记，让我们每天进步一点点，让优秀成为一种习惯！今天用pip安装skimage时报错：这是因为网络的问题，需要使用国内的镜像源来加速,比如豆瓣源命令改为： pip install scikit-image-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 或者 pip3 install scikit-image-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 最后成功安装：

2018-03-27

Python对字典分别按键（key）和值（value）进行排序

方法一： # 使用 sorted 函数进行排序 ''' sorted(iterable,key,reverse) ， sorted 一共有 iterable,key,reverse 这三个参数 ; 其中 iterable 表示可以迭代的对象，例如可以是 dict.items() 、 dict.keys() 等 key 是一个函数，用来选取参与比较的元素， reverse 则是用来指定排序是倒序还是顺序， reverse=true 则是倒序， reverse=false 时则是顺序，默认时 reverse=false 。 ''' # 初始化字典 dict_data={ 6 : 9 , 10 : 5 , 3 : 11 , 8 : 2 , 7 : 6 } 1、对字典按键（key）进行排序 # 对字典按键（ key ）进行排序（默认由小到大） test_data_0= sorted (dict_data. keys ()) # 输出结果 print (test_data_0) #[3, 6, 7, 8, 10] test_data_1= sorted (dict_data. items (), key = lambda x:x[ 0 ]) # 输出结果 print (test_data_1) #[(3, 11), (6, 9), (7, 6), (8, 2), (10, 5)] 2、对字典按值（value）进行排序 # 对字典按值（ value ）进行排序（默认由小到大） test_data_2= sorted (dict_data. items (), key = lambda x:x[ 1 ]) # 输出结果 print (test_data_2) #[('8', 2), ('10', 5), ('7', 6), ('6', 9), ('3', 11)] test_data_3= sorted (dict_data. items (), key = lambda x:x[ 1 ], reverse = True ) # 输出结果 print (test_data_3) #[('3', 11), ('6', 9), ('7', 6), ('10', 5), ('8', 2)] 方法二： import operator # 初始化字典 dict_data={ 6 : 9 , 10 : 5 , 3 : 11 , 8 : 2 , 7 : 6 } # 按键（ key ）进行排序 test_data_4= sorted (dict_data. items (), key =operator. itemgetter ( 0 )) test_data_5= sorted (dict_data. items (), key =operator. itemgetter ( 0 ), reverse = True ) print (test_data_4) #[(3, 11), (6, 9), (7, 6), (8, 2), (10, 5)] print (test_data_5) #[(10, 5), (8, 2), (7, 6), (6, 9), (3, 11)] # 按值（ value ）进行排序 test_data_6= sorted (dict_data. items (), key =operator. itemgetter ( 1 )) test_data_7= sorted (dict_data. items (), key =operator. itemgetter ( 1 ), reverse = True ) print (test_data_6) #[(8, 2), (10, 5), (7, 6), (6, 9), (3, 11)] print (test_data_7) #[(3, 11), (6, 9), (7, 6), (10, 5), (8, 2)]

2018-03-23

手把手教你写网站：Python WEB开发技术实战

摘要：本文详细介绍了Python WEB开发的基础入门。以一个博客站点的开发为例讲解了基于Django框架开发WEB站点的全过程。

2018-03-22

python对网页支付宝测试采集数据思路

用python对网页版支付宝进行自动化测试。脚本化测试。不是使用Selenium。通过脚本化测试可以调出其他支付宝账号。批量化操作。网页版支付宝和手机版支付宝对用户采集约束范围不同。

2018-03-20

Python学习(12)--多类型传值和冗余参数

Python学习(12)--多类型传值和冗余参数 1.格式化输出在学习多类型传值和冗余参数之前,我们先介绍下格式化输出这个小的知识点,在Python中,我们可能需要打印特定类型的数据,比如打印一个字符串

2018-03-20

Python多进程并行编程实践：以multiprocessing模块为例

众所周知，Python中的GIL限制了Python多线程并行对多核CPU的利用，但是我们仍然可以通过各种其他的方式来让Python真正利用多核资源, 例如通过C/C++扩展来实现多线程/多进程, 以及直接利用

2018-03-15

Python进行数据可视化分析快速教程实例

jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的程序结合，提供新的、强大的服务。

2018-03-14

Python实现用命令行看虎扑直播

作为一个加入虎扑快 700 天的 JRs，一直都是虎扑的铁粉。喜欢逛绿化街，喔不对，是步行街；喜欢看评论，搬好小板凳，欣赏段子手们的表演，前排偶尔还有出售瓜子和爆米花；喜欢虎扑的直播风格，幽默有趣，还能时不时蹦出金句，如上次的詹姆斯一个后撤步，后撤距离达到一个郭敬明。主播们都是被虎扑耽误了的作家，且节间中场还经常有福利图，需要定时补营养。毕竟随着身体一阵抽搐，整个帖子也就变得索然无味了。所以，我有了一个大胆的想法平时也喜欢在命令行下折腾东西，虽然没钱用 Mac 不过 Windows/Linux 下的也不错啊。所以就想来个虎扑文字直播命令行版的，不过没有找到手机直播的数据，就只能将就找网页版的文字直播。有点可惜，因为发现网页版的直播语言太正式了，一点都不像我认识的虎扑，说好的我的三分剑，是地狱的火焰呢。时不我待，撸起袖子加油干在

2018-03-14

Python渗透测试之tcp几种端口扫描的讲解

tcp数据包格式： TCP是传输层的协议，它的数据包格式如下： 1、源端口号 2、目标端口 3、seq 用于表示这个数据包携带的数据是这个数据流哪个位置的数据，用于数据排序 4、ack 接受方向发送方确认已经收到的数据 5、跟ip头部的4位首部长度一样（见本期上半节内容）,最少值为5（20字节，即选项处没数据），最大15（60字节，即选项处数据为40字节） 6、保留位，wirshake抓包没发现此字段，但是发现它与标志字段合并了 7、6位标标志字段：（源自百度百科） 8、可以看作tcp的缓冲区，根据mss大小，用于确定一次性发送分组的个数 9、校验和，与IP校验和字段是一样的(见本期内容上半节讲解) 10、当标志位设置了URG时，表示这个紧急指针有效，表示紧急指针开始的数据才是正常数据 11、选项字段 12、数据此处没有总长度

2018-03-14

Python3快速入门——（7）迭代（iterable）和迭代器

collections import Iterable #导入collections模块的Iterable类型 n= isinstance (d,Iterable) print (n) #结果为True，可迭代 #Python

2018-03-14

用Python及深度学习实现iPhone X的FaceID功能

对于果粉们来说，对新出的iPhone X讨论最多的是其解锁方式，TouchID的继承者——FaceID。对于新一代无边框造型手机而言，各大手机厂商不得不开发新的手机解锁方法以保持其无边框造型。一些苹果手机的竞争对手们继续使用传统的指纹识别传感器，只不过是将其放在其它不影响造型的位置上。而苹果公司这一次又走在了科技潮流的前沿，对其进行了创新，发明了一种更加简便快捷的方法——用户只需要看着手机即可完成解锁过程。由于先进的前摄深度相机，iPhone X能够创建用户人脸的立体图像，此外，使用红外相机捕捉用户面部的图像，这是为了使得系统对环境光线、颜色等变化更具有鲁棒性。之后，通过深度学习，智能手机能够很好地学习用户的面部细节，因此使得用户每次看手机的时候，手机都能够自动识别身份并进行解锁。有些人会对这种方法的准确率产生质疑，毕竟人的指纹是

2018-03-13

Python多进程抓取全国邮政编码和长途区号

由于Python设计的限制(就是咱们常用的CPython)最多只能用满1个CPU核心。

2018-03-13

资源下载

更多资源

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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python机器学习简单案例零基础入门(更新中)

python高级特性：切片/迭代/列表生成式/生成器

用R也可以跑Python了

深度学习精要之CapsuleNets理论与实践（附Python代码）

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带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

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Python对字典分别按键（key）和值（value）进行排序

手把手教你写网站：Python WEB开发技术实战

python对网页支付宝 测试 采集数据思路

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