发表时间：2008-4-410:55:00代码如下：usingSystem;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Text;usingSystem.Configuration;usingSystem.Xml;namespaceBeyondbit.Portal.ConfigService{publicclassTopMenuConfigItem{publicst
系统 2019-08-12 09:26:59 1976
以下代码实现将本地文件拷到HDFS集群中packagecom.njupt.hadoop;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;publicclassCopyToHDFS{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{C
系统 2019-08-12 01:32:21 1976
通过VisualStudio安装程序选择和安装的数据科学和分析应用程序工作负载汇集了几种语言及其各自的运行时分发版本。⑥总结：微软已经给我们打包了这些东西，如果无需弄科学计算，也就不需要安装这些。SQLServersupportsusingbothPythonandRtodoadvancedanalyticsdirectlyinsideSQLServer.RsupportisincludedwithSQLServer2016andlater;Pythons
系统 2019-09-27 17:57:12 1975
利用python写网络爬虫链接：https://pan.baidu.com/s/1HRVlSMPYTf6Y_OfAUIcCYQ提取码：h7zw如果带来帮助，可以点赞博主或关注博主。
系统 2019-09-27 17:57:08 1975
Hello，Everyone！Python是个好东西！好吧，以黎某人这寒碜的赞美之词，实在上不了台面，望见谅。那我们直接来上干货吧。第一步：下载Python安装包https://www.python.org/1.进入Python官网，点击download2.进入之后有两个安装包供选择（Python会根据你系统的位数智能选择，所以这里不用纠结你的电脑是32位的还是64位）我的建议是下载Python3.0后面的版本，因为Python3在Python2的基础上，
系统 2019-09-27 17:54:44 1975
项目创建略，可参考PythonDjangoVue项目创建。目录结构如下编辑views.pyfromdjango.shortcutsimportrender#Createyourviewshere.fromdjango.httpimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromcommon.DBHandleimportDataBaseHandleimporttimedefdjangoHello(req
系统 2019-09-27 17:54:32 1975
概述从前面的对Python基础知识方法介绍中，我们几乎是围绕Python内置方法进行探索实践，比如字符串、列表、字典等数据结构的内置方法，和大量内置的标准库，诸如functools、time、threading等等，而我们怎么快速学习掌握并学会使用这个Python的工具集呢？我们可以利用Python的内置文档大量资源既可以掌握许多关于Python工具集的基本使用。dir函数Python中内置的dir函数用于提取某对象内所有属性的方法，，诸如对象的方法及属性
系统 2019-09-27 17:53:49 1975
变量的命名1标识符和关键字1.1标识符标示符就是程序员定义的变量名、函数名名字需要有见名知义的效果标示符可以由字母、下划线和数字组成不能以数字开头不能与关键字重名举例：fromNo12（√）from#12（×）my_Boolean（√）my-BooleanObj2（√）2ndObj（×）myInt（√）My_tExt（√）_test（√）test!32（√）haha(da)tt（×）jack_rose（√）jack&rose（×）1.2关键字关键字就是在P
系统 2019-09-27 17:53:15 1975
read_csv#函数原型pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,f
系统 2019-09-27 17:51:17 1975
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 1975
