前段时间突然想起通过搜索引擎的博客搜索订阅一下“SEO”，希望可以从广大博友那里多学习一下！可是通过一段时间的阅读，发现关于“SEO”的博文具有高度的重复性！博客源多以免费的BSP（百度hi、新浪、163、中金等等），这些博客多被SEOer用来发软文做外链用！偶尔能有一篇可读性强一点的，还非常有可能被误判为标题党，而被标为已读！！！多观察几天就会发现，这些标题在网络上真叫是漫天飞啊~呵呵最近一个名为“莆田SEO”的SEO冠名团队，正在抢占我的视野！通过博客
系统 2019-08-12 09:26:39 2343
介绍下自己，我叫stef_wu，是个菜鸟，现在在easyjf团队学习与工作，认识了很多热爱开源的朋友并得到他们的帮助。写这个文档是在今年3月中旬初识EasyJWeb的时候，当时是0.1版本，因为要找一个开源的java的论坛程序而发现easyjf网站，知道了国内也有一个类似Struts的webMVC开源框架，因为他是如此简单，于是产生了很大的兴趣，后来有幸加入到其中开发!:-)这个文档所分析的源码是最早的EasyJWeb版本，0.5版本出来的时候改了一点，本
系统 2019-08-12 01:31:52 2343
做大数据的童鞋经常会写定时任务跑数据，由于任务之间的依赖（一般都是下游依赖上游的数据产出），所以经常会导致数据获取失败，因为很多人发现数据失败后都会去查看日志，然后手动去执行自己的任务。下面我实现了一个自动重复执行去数据库取数，如果失败后自动重新去获取，直到把数据获取到。建数据表：CREATETABLE`testtable`(2`id`int(11)unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,3`name`varchar(20)NOTNUL
系统 2019-09-27 17:56:10 2342
前言大家都知道Python语言有两个特点，第一是它有Python2和Python3两个版本，第二是它是由很多独立的库堆叠起来了，大部分人学习Python都是从Python2开始的，但是由于Python2从2020年开始很多库就停止维护了，大部分互联网公司Python代码也开始从Python2往Python3迁移了，因此大部分开始同时使用Python2和Python3，Python的IDE比较多，常用的比如pychram,VScode等，本文主要介绍在pyc
系统 2019-09-27 17:52:53 2342
旋转椭圆实例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.patchesimportEllipsedelta=45.0#degreesangles=np.arange(0,360+delta,delta)ells=[Ellipse((1,1),4,2,a)forainangles]a=plt.subplot(111,aspect='equal')foreinells:e.set_c
系统 2019-09-27 17:52:38 2342
logging分为4个模块:loggers,handlers,filters,andformatters.●loggers:提供应用程序调用的接口●handlers:把日志发送到指定的位置●filters:过滤日志信息●formatters:格式化输出日志LoggerLogger.setLevel()设置日志级别Logger.addHandler()和Logger.removeHandler()增加和删除日志处理器Logger.addFilter()和Lo
系统 2019-09-27 17:49:58 2342
1.首先需要安装pandas，安装的时候可能由依赖的包需要安装，根据运行时候的提示，缺少哪个库，就pip安装哪个库。2.示例代码importpandasaspdfrompandasimportExcelWriterEX_PATH="E:\\code\\test2.xlsx"#读取excel里面的内容data=pd.read_excel(EX_PATH,sheet_name='Sheet1')#新增加一列内容lista=[21,21,20,19,19,22]
系统 2019-09-27 17:49:29 2342
LogisticRegressionClassifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接得出了黑球67%，白球占比33%。这个时候，其实这个人使用了最大
系统 2019-09-27 17:49:29 2342
在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy。importpandasaspdim
系统 2019-09-27 17:49:14 2342
核心代码：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-frombisectimportbisect_LIST1,_LIST2=[],[]_INIT=Falseip2int=lambdaip_str:reduce(lambdaa,b:(a<<8)+b,[int(i)foriinip_str.split('.')])def_init():global_LIST,_INITifnot_INIT:forlinopen('ipdat
系统 2019-09-27 17:48:36 2342
