决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2063
defQuickSort(myList,start,end):ifstart
系统 2019-09-27 17:50:34 2063
celery英文官方网站：www.celeryproject.org中文网站：http://docs.jinkan.org/docs/celery/celeryCelery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。作用：解决耗时操作：开一个新的进程，去操作耗时操作，不影响原有进程定时操作，使Listitem用celery定时执行操作：定义一个任务task，也就是一个
系统 2019-09-27 17:48:28 2063
一python特殊属性1总述属性含义_name_类，函数，方法等的名字_module_类定义所现在的模块名_class_对象或类所属的类_bases_类的基类的元素，顺序为他们在基类列表中出现的顺序_doc_类/函数的文档字符传，如果没有定义则为None_mro_类的mro,class.mro()返回_dict_类或实例的属性，可写的字典_dir_返回了类或者对象所有成员列表，dir()函数调用的是_dir_()，如果提供了_dir_()，则返回属性列表，
系统 2019-09-27 17:47:04 2063
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中，我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模
系统 2019-09-27 17:46:54 2063
一、说明类似json将xml解析为python对象，可以使用第三方库untangle或xmltodict实现。将以下内容保存为xml2obj.xml，后我我们就使用该文件。1.第一行的是xml文件的声明，它定义了xml的版本(1.0)和所使用编码为UTF-8。2.接下来就是xml文件的内容了，这些内容按一个树状结构进行组织摆放，形式如下：section1contentsection2content其中，每一个.叫做一个节点，也叫一个元素，节点可以嵌套放置，
系统 2019-09-27 17:46:25 2063
文章目录H5数据集的使用使用h5py的group分割GB级数据H5数据集的使用#创建withh5py.File("data_train.h5",'w')ashf:hf.create_dataset('train_input',data=shuffled_input)hf.create_dataset('train_label',data=shuffled_label)#打开withh5py.File("data_train.h5",'r')ashf:tra
系统 2019-09-27 17:46:09 2063
项目一：Supervisor简介：Supervisor是实际企业常用的一款Linux/Unix系统下的一个进程管理工具，基于Python开发，可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程，而且当进程意外被杀死时，其可以实现自动恢复，很方便的做到进程自动恢复的功能，提高系统、服务的稳定性，多用于生产环境。下载地址：https://github.com/Supervisor/supervisor项目二：pyecharts简介：pyecharts是一个由Ec
系统 2019-09-27 17:45:42 2063
python是支持多线程的，并且是native的线程。主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread是比较底层的模块，threading是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善，不能利用多CPU，但是下个版本的python中已经考虑改进这点，让我们拭目以待吧。threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了，创建了叫Thread的class。一般来说，使用
系统 2019-09-27 17:38:43 2063
importos,sysimportrequestsimportbs4importpymysql#importMySQLdb#连接MYSQL数据库，第一个参数是ip地址/数据库的用户名/密码/数据库名称/端口/编码格式db=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='mysql',db='test',port=3306,charset='utf8')#db=MySQLdb.connect('
系统 2019-09-27 17:57:32 2062
os模块中关于文件/目录常用的函数使用方法函数名使用方法getcwd()返回当前工作目录chdir(path)改变工作目录listdir(path=’.’)列举指定目录中的文件名（’.‘表示当前目录，’…'表示上一级目录）mkdir(path)创建单层目录，如该目录已存在抛出异常makedirs(path)递归创建多层目录，如该目录已存在抛出异常，注意：'E:\a\b’和’E:\a\c’并不会冲突remove(path)删除文件rmdir(path)删除单
系统 2019-09-27 17:56:19 2062
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 2062
python操作json的方法有json.dumps――将json对象（字典）转换为字符串对象json.loads――将字符串对象转换为json对象（字典）如果定义json对象jsonstring1={"results":[{"id":"1","name":"\u9ed8\u8ba4\u5206\u7ec4","policy":"4","timer_scan_setting":"{\"last\":\"10.29.13\",\"setting\":\"fu
系统 2019-09-27 17:55:47 2062
操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间，不同进程的地址空间是完全隔离的，因此如果不加其他的措施，他们完全感觉不到彼此的存在。那么进程之间怎么进行通信？他们之间的关联是怎样的？实现原理是什么？本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信？还是那句话，原理是相同的，希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西。下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式，具体的细节可以参照文档使用；1.管道先来看一下最简单、古老的一种IPC：管道。通常指的是无名管
系统 2019-09-27 17:55:17 2062
本文实例讲述了Python简单处理坐标排序问题。分享给大家供大家参考，具体如下：前面一篇学了列表的冒泡排序算法，这一节利用此算法处理一下坐标排序的问题我实现的功能是从上到下，从左到右的排序坐标点#-*-coding:utf-8-*-#!python2a=[(4,5),(2,4),(3,4),(1,1),(2,5)]printadefzuobiaopaixu(a):b=[]l=len(a)foriinrange(l):j=iforjinrange(l):if
系统 2019-09-27 17:55:05 2062
