1。总体概要kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括：（1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。fromPILimportImage'''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字'''pic=Im
系统 2019-09-27 17:54:43 2160
django简介Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手DjangoReinhardt来命名的。利用django进行系统开发的流程本次演示开发环境为：Python3.7django2.2mysql8
系统 2019-09-27 17:53:41 2160
前面讲到json是特殊的字符串。其实，csv也是一种字符串文件的格式，它组织数据的语法就是在字符串之间加分隔符——行与行之间是加换行符，同列之间是加逗号分隔。它可以用任意的文本编辑器打开（如记事本），也可以用Excel打开，还可以通过Excel把文件另存为csv格式（因为Excel支持csv格式文件）。将我们刚刚写入的csv文件下载到本地电脑，再用记事本打开，你会看到：用Excel打开，则是这样的：发现了吗？csv文件里的逗号可以充当分隔同列字符串的作用。
系统 2019-09-27 17:53:37 2160
Python数据类型详解——列表在“Python之基本数据类型概览”一节中，大概介绍了列表的基本用法，本节我们详细学一下列表。如何定义列表：在[]内以英文里输入法的逗号,，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素。回顾一下列表的特点：1、可存放多个值。2、按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，是有序的。3、可修改指定索引位置对应的值，可变。一、列表元素的增加操作1、追加用append方法将数据追加到列表的尾部names=['Kwan
系统 2019-09-27 17:53:06 2160
字符串，列表，元组等都可以支持切片截取的操作切片：A【start：end：step】start（默认为0）切片起始位置end（默认为字符长度）切片结束位置，不包括endstep（默认为1），切片的步长，即每几个取第一个，负号表示倒序字符串的第1个字符索引为0A="abcdefg"print(A[0])#取索引0的值，结果为：aprint(A[2:4])#取索引2到4，结果为：cdprint(A[::-1])#取倒序步长1，结果为：gfedcba列表的切片列
系统 2019-09-27 17:53:02 2160
目标:使用Python爬取豆瓣电影并保存MongoDB数据库中我们先来看一下通过浏览器的方式来筛选某些特定的电影:我们把URL来复制出来分析分析:https://movie.douban.com/tag/#/?sort=T&range=0,10&tags=%E7%94%B5%E5%BD%B1,%E7%88%B1%E6%83%85,%E7%BE%8E%E5%9B%BD,%E9%BB%91%E5%B8%AE有3个字段是非常重要的:1.sort=T2.range
系统 2019-09-27 17:52:44 2160
官方文档：https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/1、介绍python提供了操作ElasticSearch接口，因此要用python来操作ElasticSearch，首先要安装python的ElasticSearch包，用命令pipinstallelasticsearch安装或下载安装：https://pypi.python.org/pypi/elasticsearch/5.4.02、创建索引假如
系统 2019-09-27 17:51:01 2160
基本使用#设置cookie值@app.route('/set_cookie')defset_cookie():response=make_response("set_cookie")response.set_cookie("name","zhangsan")response.set_cookie("age","13",10)#10秒有效期returnresponse#获取cookie@app.route('/get_cookie')defget_cooki
系统 2019-09-27 17:49:19 2160
本书特色在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！理解
系统 2019-09-27 17:49:13 2160
一、进程之间的数据共享展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。1.1Manager模块介绍虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Ma
系统 2019-09-27 17:48:40 2160
