ubuntu12.041.更新软件包。sudoapt-getupdate2.LAMP安装。sudoapt-getinstallapache2mysql-servermysql-clientphp5php5-gdphp5-mysql安装过程设置sql密码。3.修改/var/www目录权限。sudochmod777/var/www/4.phpmyadmin安装。sudoapt-getinstallphpmyadmin–-fix-missing注：用sudoap
系统 2019-08-12 01:33:01 2427
一、什么是OpenJWeb?OpenJWeb是一款基于Java技术实现的快速Web应用开发平台。为什么说此平台是一个快速的应用开发平台？因为此平台提供了各种功能创建向导，用户可以完全通过平台的功能创建向导来创建自己的需要的业务功能模块，这使得在没有软件开发人员的参与的情况下，用户仍然可以根据业务需要来定制一些简单的功能。二、OpenJWeb的主要功能2.1提供单表维护的增删改查创建向导用户可以根据自己的业务需要，来创建单表风格的功能维护页面，假设用户需要在
系统 2019-08-12 01:32:03 2427
1python中的数据类型:数字（整数型int,浮点数型float,布尔型bool,复数complex），字符串，元组(只读列表，只能查询，不可更改)，集合，列表，字典可变数据类型：列表list[]、字典dict{}数据发生改变，但内存地址不变不可变数据类型：整型int、字符串str’'、元组tuple（）当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会改变2有一段python的编码程序如下：urllib.quote(line.decode(
系统 2019-09-27 17:56:47 2426
urls.py的配置写法一般有三种方式。1.第一种是导入视图的方式，就是TheDjangoBook里面样例的写法：fromblog.viewsimportindexurl(r'^nowamagic/',index)2.第二种方法是视图处理方法，看代码就知道是怎么回事了。url(r'^nowamagic/','test.views.index')3.第三种是把模型与视图写在前缀里。urlpatterns=patterns('blog.views',url(r
系统 2019-09-27 17:55:49 2426
《Python3爬虫、数据清洗和可视化实战》零一韩要宾黄园园著第11章数据可视化11.1matplotlib调用matplotlib有下面四个步骤：（1）设定画图背景样式mpl.style.use(“ggplot”)（2）设定画布#命名画布为fig，并把fig分为两个小画布（ax1,ax2），设置fig的大小为12*4点fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,4))（3）画图及设定元素df_mean.价格.pl
系统 2019-09-27 17:54:24 2426
本章包括1、一个神经网络的例子2、张量和张量操作3、神经网络如何通过反向传播和梯度下降来学习一、一个神经网络的例子GitHub链接使用Python库Keras学习对手写数字进行分类的神经网络（将手写数字（28*28px）的灰度图像分为10个类别：0-9；使用MNIST数据集，含有6000张测试图像，10000张训练图像）1、在Keras中加载MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_l
系统 2019-09-27 17:54:23 2426
主成分分析是一种常用的降维方法，多见于数据预处理阶段，其伪代码如下：输入：样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵3对协方差矩阵进行特征分解4取最大的d'个特征值的对应特征向量w1,w2,w3输出：投影矩阵W*=（w1,w2,wd'）下面是其代码实现：首先是产生数据，我们使用sklearn的make_blobs方法产生三类数据，每类有三个特征。数据结构是(n
系统 2019-09-27 17:53:00 2426
原文链接：https://blog.csdn.net/swinfans/article/details/86501555简介Json模块主要用来进行Python对象的序列化和反序列化。该模块中常用的方法有以下四个：json.dump将Python对象序列化为Json格式的数据流并写入文件类型的对象中json.dumps将Python对象序列化为Json格式的字符串json.load从文件类型的对象中读取Json格式的数据并反序列化成Python对象json
系统 2019-09-27 17:52:55 2426
importtimedeflog_time(func,*args,**kwargs):definner():t1=time.time()func(*args,**kwargs)t2=time.time()print(f"使用的时间是{t2-t1}s")returninner@log_timedefappend_func():ll=list()foriinrange(10000):ll.append(i)@log_timedefinsert_func():l
系统 2019-09-27 17:49:44 2426
实验室老师让给数据画一张线性拟合图。不会matlab，就琢磨着用python。参照了网上的一些文章，查看了帮助文档，成功的写了出来这里用到了三个库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportoptimizedeff_1(x,A,B):returnA*x+Bplt.figure()#拟合点x0=[75,70,65,60,55,50,45,40,35,30]y0=[22.44,22.17,
系统 2019-09-27 17:48:54 2426
