1，MYSQL安装与使用相关：https://blog.csdn.net/qq_30336433/article/details/80037989navicat注册安装和激活（验证可行）PyMySQL是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。https://www.runoob.com/python3/python3-mysql.htmlPython3MySQL数据库连接-PyMySQL驱动http
系统 2019-09-27 17:49:21 2675
场景描述线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果，每天有1千多万条，这是我们意想不到的，统计结果咋有这么多。运维找过来，磁盘占了200G，最后问了运营，可以只保留最近3天的，前面的数据，只能删了。删，怎么删？因为这是线上数据库，里面存放有很多其它数据表，如果直接删除这张表的数据，肯定不行，可能会对其它表有影响。尝试每次只删除一天的数据，还是卡顿的厉害，没办法，写个Python脚本批量删除吧。具体思路是：每次只删除一天的数据；删除一天的数据，每次删
系统 2019-09-27 17:57:14 2674
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_15274667/article/details/51378882python文件的后缀名是.py，python文件既可以用来直接执行，也可以作为模块被导入。我们在使用python时经常会看到ifname==‘main‘:这样一个句子,这是什么呢？其中name是模块的内置属性，而这个内置属性的值取决于这个.py文件的使用方式，即你是作为模块导入还是直接执行。如果你是直接执行，那么这个name
系统 2019-09-27 17:55:52 2674
测试APP框架一：python+appium+unittestappium是对selenuim的封装，其中使用的是get_screenshot_as_base64方法获取页面截图的base64编码，故而框架使用时，生成的报告可进行自动捕捉异常，并进行截图放在报告里，具体可参考：https://github.com/GoverSky/HTMLTestRunner_cn文档进行报告完善，引用的报告是HTMLTestRunner，报告样式较为传统大概为:框架二：
系统 2019-09-27 17:50:54 2674
本文用Python实现PS图像调整中的亮度调整，具体的算法原理和效果可以参考之前的博客：https://www.jb51.net/article/164191.htmimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimageimportiofile_name='D:/ImageProcessing/PSAlgorithm/4.jpg';img=io.imread(file_name)Increment=-10.0img=img*1.0I
系统 2019-09-27 17:48:55 2674
项目：基于Pymysql的专家随机抽取系统引入库函数：>>>importtreelib>>>fromtreelibimportTree,Node构造节点类：>>>classNodex(object):\def__init__(self,num):\self.num=num构造多叉树：（注意节点的第2个属性已标红，它是节点ID，为str类型，不能与其他节点重复，否则构建节点失败）>>>tree1=Tree()>>>tree1.create_node('Roo
系统 2019-09-27 17:47:34 2674
Docker-Appium安装Githubdocker-appium地址：https://github.com/appium/app...创建临时容器（用于简单命令测试）dockerrun--privileged-d-p4723:4723-v~/.android:/root/.android-v/dev/bus/usb:/dev/bus/usb--namecontainer-appiumappium/appium若使用模拟器等（非USB连接）模拟器的adb
系统 2019-09-27 17:54:28 2673
gdal安装方式一：在网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal下载对应python版本的whl文件，在命令行中pipinstallwhl文件完整路径安装（windows方式）。方式二：命令行conda/pipsearchgdal查看版本，选择合适的版本（我的2.2.4），如果没有，使用方式一。命令行conda/pipinstallgdal=版本号，注意加上版本号，否则可能安装上老版本（window
系统 2019-09-27 17:52:39 2673
神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，而回归模型的输出范围较大。模型修改如下：代码如下：#coding:utf8''''author:Huangyuliang'''importjsonimportra
系统 2019-09-27 17:47:41 2673
问题描述：假设我有这样两个list，一个是list1，list1=[1,2,3,4,5]一个是list2，list2=[1,4,5]我们如何得到一个新的list，list3，list3中包括所有不在list2中出现的list1中的元素。即：list3=list1�Clist2解决方案：我们可以用set（集合）操作list3=list(set(list1)�Cset(list2))set操作会将一个list转换成一个集合。假设：list_t=[1,2,3,1
系统 2019-09-27 17:37:55 2673
1.1简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（DataAugmentation）来增加训练样本的多样性，提高模型鲁棒性，避免过拟合。在计算机视觉中，典型的数据增强方法有翻转（Flip），旋转（Rotat），缩放（Scale），随机裁剪或补零（RandomCroporPad），色彩抖动（Colorjittering），加噪声（Noise）笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪（Huma
系统 2019-09-27 17:57:27 2672
%matplotlibinline#支持向量机SVM的核函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=6)print('X:\n',X,'\n')print('y:\n',y,'\n')X:[[6.45
系统 2019-09-27 17:56:57 2672
本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号；高通滤波去除低于某一频率的信号；带通滤波指的是类似低通高通的结合保留中间频率信号；带阻滤波也是低通高通的结合只是过滤掉的是中间部分。上面所说的内容会在实战部分加以介绍，可以对比理解一下。如何实现的呢？我的理解，是通过时域转
系统 2019-09-27 17:56:47 2672
前言初学Python，遇到过这样的问题，在遍历list的时候，删除符合条件的数据，可是总是报异常，代码如下：num_list=[1,2,3,4,5]print(num_list)foriinrange(len(num_list)):ifnum_list[i]==2:num_list.pop(i)else:print(num_list[i])print(num_list)会报异常：IndexError:listindexoutofrange原因是在删除lis
系统 2019-09-27 17:54:23 2672
1、题目描述https://leetcode-cn.com/problems/move-zeroes/https://leetcode.com/problems/move-zeroes/给定一个数组nums，编写一个函数将所有0移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。示例:输入:[0,1,0,3,12]输出:[1,3,12,0,0]说明:必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。尽量减少操作次数。2、代码详解双指针classSolution:defmo
系统 2019-09-27 17:54:05 2672
