Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、
系统 2019-09-27 17:51:55 1770
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通
系统 2019-09-27 17:51:50 1770
http://www.cnblogs.com/baiboy/p/django1.html摘要：Django的学习教程也是分门别类，形式不一。或是较为体系的官方文档，或者风格自由的博客文档，或者偏向实例的解析文档。即使官方文档，章节较多，文字阐述累赘，有时候我们只是关注某个功能用法而已，而自由博文最大的问题是互相抄袭，结构混乱，涵盖面小且错误较为明显。由此，本文结合学习期间资料梳理和项目开发经验，整理出一套较为常用实用的文章。适用于新手入门，无论C#，C，j
系统 2019-09-27 17:51:33 1770
前言一般情况下，在函数中可以使用一个装饰器，但是有时也会有两个或两个以上的装饰器。多个装饰器装饰的顺序是从里到外(就近原则)，而调用的顺序是从外到里（就远原则）。原代码执行结果装饰顺序:就近原则被装饰的函数，组装装饰器时，是从下往上装饰执行顺序:就远原则装饰器调用时是从上往下调用为了更好的理解，找到这段话：被装饰的函数是一个妹子，装饰器是衣服。“办事情”的时候得依次把外套、衬衣、内衣脱掉，事情办完了还要依次把内衣、衬衣、外套穿上。距离“妹子”越近的装饰器代
系统 2019-09-27 17:51:26 1770
基本功能是有一架飞机，可以通过键盘控制使其左右移动，并且喷射子弹。在飞机上方有一群外星人，也在左右移动着，被子弹击中的外星人消失。效果图如下：设计思路：1）Ship类,Bullet类,Alien类分别表示飞船，子弹，外星人的基本信息，例如飞机和外星人图像存储位置，生成子弹的位置。ship.pyimportpygameclassShip():"""docstringforship"""def__init__(self,ai_settings,screen):
系统 2019-09-27 17:51:16 1770
平时见到的url参数都是key-value,一般vlaue都是字符串类型的如果有幸和我一样遇到字典，列表等参数，那么就幸运了python2代码importjsonfromurllibimporturlencode#1.直接将url编码params={"name":"Tom","hobby":["ball","swimming"],"books":[{"name":"语文","pages":20}]}print(urlencode(params))"""ho
系统 2019-09-27 17:51:13 1770
作者：伏草惟存来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.htmlPython的几个自然语言处理工具1.NLTK:NLTK在用Python处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了WordNet这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。2.Pattern:Pattern的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-SpeechTagger)，N元搜索(n-gramsearc
系统 2019-09-27 17:51:09 1770
本文实例讲述了Python实现操纵控制windows注册表的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用_winreg模块的话基本概念:KEY键Value值函数和作用:CloseKey()-关闭一个KeyConnectRegistry()-链接到其他机器的注册表CreateKey()-创建一个KeyDeleteKey()-删除一个KeyDeleteValue()-删除一个Key里面的值（value）EnumKey()-为已经打开的Key里面的子键建立索引En
系统 2019-09-27 17:50:59 1770
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1770
转：https://www.jianshu.com/p/4be85de84d2a本机环境：Windows1064位Anacondapython3.7报错信息：pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.解决方法：原因：Anaconda环境变量未配置完全需要配置的环境变量：D:\ProgramData\Anaconda3D:\
系统 2019-09-27 17:50:37 1770
