时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN和LSTM模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recur
系统 2019-09-27 17:56:06 1866
本文实例讲述了Pythonredis操作。分享给大家供大家参考，具体如下：一、redisredis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sortedset--有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis
系统 2019-09-27 17:55:25 1866
简介相信很多搞机械臂的人都用过UR这款机械臂，目前主流的正逆运动学是C++版本的，我早期写过一个Python版本的，今天也贡献出来给大家，需要的可以直接获取，想自己优化代码的也可以自己优化，有问题的欢迎关注发私信或者关注微信公众号，我会进行解释。感谢大家的支持。代码如下#!/usr/bin/python"""author:yuexiaoshutime:20180812version:v2info:1,changeclassfunction2,addbest
系统 2019-09-27 17:55:25 1866
有道翻译importurllib.requestimporturllib.parseurl='http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule'#有道翻译错误代码50时，去掉translate_o?的_oheaders={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;Win64;x64;rv:69.0)Gecko/20100101Firef
系统 2019-09-27 17:55:14 1866
最近的django开发中用到了有序字典，所以研究了一下，以下。示例：有序字典和通常字典类似，只是它可以记录元素插入其中的顺序，而一般字典是会以任意的顺序迭代的。普通字典：由上面的结果可以看出对普通字典进行遍历，输出结果是无序的。下面是有序字典（需要导入collections包）：对比两种输出结果，不难发现，有序字典可以按字典中元素的插入顺序来输出。上面两个例子之所以字典中插入元素，而不是一开始就将字典中的元素定义好，是因为有序字典的作用只是记住元素插入顺序
系统 2019-09-27 17:55:00 1866
最近在项目中调用第三方接口时候，经常会出现请求超时的情况，或者参数的问题导致调用异代码异常。针对超时异常，查询了python相关文档，没有并发现完善的包来根据用户自定义的时间来抛出超时异常的模块。所以自己干脆自己来实现一个自定义的超时异常。目前找到了两种方式来实现超时异常的功能（signal.alarm()、threading实现超时异常）方法1thread+time原理：将要调用的功能函数放入子线程，通过设定子线程的阻塞时间，超时则主线程并不会等待子线程
系统 2019-09-27 17:54:54 1866
将一份一亿多条数据的csv文件等分为10份，代码如下所示：importpandasaspddata=pd.read_csv('C:\\Users\\PycharmProjects\\SplitData\\data\\UserBehavior.csv')#路径则根据个人存放项目文件的习惯num=0foriinrange(1,11):start=numnum=num+int(data.shape[0]/10)file=data.iloc[start:num,]
系统 2019-09-27 17:54:40 1866
importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()#data=iris.data#print(data[0])#print(data[2])#print(type(iris.data))#print(iris.data.shape)#LenRow,LenColumn=iris.data.shape#print("LenRow={}".format(LenRow))#print
系统 2019-09-27 17:54:15 1866
前言相信接触过Python的伙伴们都知道运行Python脚本程序的方式有多种，目前主要的方式有：交互式环境运行、命令行窗口运行、开发工具上运行等，其中在不同的操作平台上还互不相同。今天，小编讲些Python基础的内容，以Windows下交互式环境为依托，演示Python程序的运行。一般来说，顺利安装Python之后，有两种方式可以进入Python交互性环境。一种是在Python自带的IDLE中直接打开交互式窗口，如下图所示：另一种是打开开始菜单，输入cmd
系统 2019-09-27 17:53:39 1866
Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。这里有一本电子书供大家参考：《Python图表绘制：matplotlib绘图库入门》具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求，而条形图，散点图等特殊图，下面再单独具体介绍。首先给出pylab神器镇文：pylab.rcParams.update(params)
系统 2019-09-27 17:53:08 1866
