之前了解到itchat乃至于wxpy时是利用tuling聊天机器人的接口。调用接口并保存双方的问答结果可以作为自己的问答词库的一个数据库累计。这些数据可以用于自己训练。而最近希望获取一些语音资源，用于卷积神经网络的训练。。--------------------------------------------------------------------------------首先wxpy是itchat的升级版，通过wxpybot.core即可原封不动的
系统 2019-09-27 17:53:42 1695
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第三章使用文本数据第13单元处理HTML文件Beautifulsoup通过Python字典接口实现对HTML标签属性的访问。如果标签对象t表示超链接，则超链接目标的字符串值为t[“herf”].string。HTML标签是不区分大小写的。Soup最有用的函数：soup.find()找到目标的一个实例soup.find_all()找到目标的所有实例HTML\XML之所以强大，是因为有多样化的功能，
系统 2019-09-27 17:53:41 1695
0.引子当需要使用Python处理音频数据时，使用python读取与播放声音必不可少，下面介绍一个好用的处理音频PyAudio工具包。PyAudio是Python开源工具包，由名思义，是提供对语音操作的工具包。提供录音播放处理等功能，可以视作语音领域的OpenCv。1.简介Python学习交流群：1004391443PyAudio为跨平台音频I/O库PortAudio提供Python绑定。使用PyAudio，您可以轻松地使用Python在各种平台上播放和录
系统 2019-09-27 17:53:38 1695
Python面向对象编程——封装从封装本身的意思去理解，封装就好像是拿来一个麻袋，把小猫，小狗，小王八，还有alex一起装进麻袋，然后把麻袋封上口子。照这种逻辑看，封装=‘隐藏’，这种理解是相当片面的。一、先看如何隐藏在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）#其实这仅仅这是一种变形操作#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：classA:__N=0#类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的
系统 2019-09-27 17:53:36 1695
Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有
系统 2019-09-27 17:53:35 1695
在Python普通字符串中在Python中，我们用'\'来转义某些普通字符，使其成为特殊字符，比如In[1]:print('abc\ndef')#'\n'具有换行的作用abcdefgIn[2]:print('abc\tdef')#'\t'具有制位符的作用abcdefg我们还可以用'\'来转义特殊字符，使其成为普通字符，比如In[3]:print('abc\\tdef')#使'\'成为一个普通的字符，没有转义作用abc\tdefIn[4]:print('ab
系统 2019-09-27 17:53:25 1695
今天介绍个神奇的网站！堪称爬虫偷懒的神器！我们在写爬虫，构建网络请求的时候，不可避免地要添加请求头(headers)，以mdn学习区为例，我们的请求头是这样的：一般来说，我们只要添加user-agent就能满足绝大部分需求了，Python代码如下：importrequestsheaders={#'authority':'developer.mozilla.org',#'pragma':'no-cache',#'cache-control':'no-cach
系统 2019-09-27 17:53:21 1695
pythonmap函数map()函数map()是Python内置的高阶函数，它接收一个函数f和一个list，并通过把函数f依次作用在list的每个元素上，得到一个新的list并返回。例如，对于list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：deff(x):returnx*xprintmap(f,[1,2,3,4,5,6
系统 2019-09-27 17:53:19 1695
OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上，其接口已经成为了标准。一方面，很多算法实现都是基于gym开发；另一方面，新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象，算法与实验环境充分解耦隔离，可以方便地自由组合。但gym是python的接口，如果想用C++实现强化学习算法，则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程：一个进程运行python环境，另一个进程运行强化学习算法，与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方
系统 2019-09-27 17:53:18 1695
本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》，对其中的代码进行了完善。从某源点到其余各顶点的最短路径Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G=｛V，｛E｝｝是含有n个顶点的有向图，以该图中顶点v为源点，使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下：使用集合S记录已求得最短路径的终点，初始时S={v}。选择一条长度最小的最短路径，该路径的终点w属于V-S，将w并入S，并将该最短路径的长度记为Dw。对于V-S
系统 2019-09-27 17:53:14 1695
