这是本菜鸡第一次参加leetcode周赛 一共4道题，时限是1小时30分钟 最后只做出了前2道，后面2道题，我根本看不懂。。。 不过唯一欣慰的是，这次做题没有参考任何东西，完全是靠自己想出来的，而且都是提交一次就通过了，不容易，值得记录下来
由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为
在昨天的文章中，我们介绍了关于 python列表推导式 的使用，字典推导式使用方法其实也类似，也是通过循环和条件判断表达式配合使用，不同的是字典推导式返回值是一个字典，所以整个表达式需要写在{}内部。
请在作业中回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
作业问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？检查X大小写格式以及是否给X赋值
tip：运行项目时需要将文件放置于工作目录下；R中严格区分大小写；改错变量可以重新赋值覆盖；可以使用并保存脚本文件，文件格式为R
1946年，世界上第一台通用计算机“ENIAC”在美国宾夕法尼亚大学诞生；“ENIAC”占地170平方米，重达30吨，耗电功率约150千瓦，每秒钟可进行5000次运算，这个庞然大物用于美国国防部进行弹道计算。
read.csv，用于读取“comma separated value”文件。它以 DataFrame 的形式导入数据。相关参数：
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
抓取网页入门其实挺简单的。在之前的文章中我们介绍了怎么用C#和JAVA两种方法来抓取网页，这一期给大家介绍一种更容易，也是使用最广泛的一种抓取方法，那就是Python。
本文介绍基于Python语言中的gdal模块，对2景不同的遥感影像加以对应位置像素值匹配的方法——即基于一景遥感影像的每一个像元，提取另一景遥感影像中，与之空间位置相同的像元的像素值的方法。
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
插入排序的工作方式是：维护已排序的子列表，一一提取主列表中的项目，然后将其插入子列表中，直到所有项目都从主列表移到子列表中为止。
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
在python里是不使用{}或者别的符号来限制语句的开始和结尾的，一个语句的开始(除了复合语句)，就是开头，换行就是结束。在开头，不能随意增加空格：
答：需要一个数据列表，需要一个元素dom，然后循环这个数据列表来循环生成多个元素dom 来展示出来。
numpy包(模块)几乎总是用于Python中的数值计算。这个软件包为Python提供了高性能的向量、矩阵、张量数据类型。它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子. 先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少. 将数据保存为tfrecords文件可以视为这样一个流程： 提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordW
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路，然后改造成python版本的，先在本地运行成功之后，然后加上自己的理解，给大多数核心代码加上了详细的中文注释，并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程，这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节，感兴趣的同学，可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
针对sort(key=cmp_to_key(cmp))及函数cmp所产生的作用尝试分析。
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
这篇文章能够快速教你爬取新浪新闻。希望这篇文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。
Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子
对于Python新手来说，写代码很少考虑代码的效率和简洁性，因此容易造成代码冗长、执行慢，这些都是需要改进的地方。本文是想通过几个案列给新手一点启发，怎样写python代码更优雅。
list、tuple和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
让我们设计一个网络爬虫，它将系统地浏览和下载万维网。网状物爬虫也被称为网络蜘蛛、机器人、蠕虫、步行者和机器人。
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用，所以对于初学者来说尤为方便。
Python的for循环是coder最常用的语句之一，如果只是简单地对容器循环遍历，那便会少了很多美好的体验。像下面这样：
最近很多地方都在宣传Python的自动化办公的强大之处，那么今天大灰狼就来和大家分享一个Python自动化办公的实战项目。
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布。 Scala 运行在 Java 虚拟机上，并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码，所以它可以运行于 JVM 之上，并可以调用现有的 Java 类库。
综上所述，.string属性用于提取单个元素的文本内容，而.text属性用于提取包括所有子元素的文本内容。
斗哥采访环节 (1). 请问为什么要使用线程？ 答：为了提高程序速度，代码效率呀。 (2). 请问为什么要使用队列？ 答：个人认为队列可以保证线程安全，实现线程间的同步，比较稳。 (3). 线程为什么采用Threading模块？ 答：据我所知还有Thread模块，该模块级别较低不推荐用。更高级别的是threading模块，它有一个Thread类，而且提供了各种非常好用的同步机制。 (4). 同步机制指的是？ 答：就是希望线程能够同时开跑，想象一下“所有的马同时冲出栅栏”的场景，就是我们说的同步了，
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
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对于Python新手来说，写代码很少考虑代码的效率和简洁性，因此容易造成代码冗长、执行慢，这些都是需要改进的地方。
Spider 类是 Scrapy 中的主要核心类，它定义了爬取网站的规则。 Spider 是循环爬取，它的而爬取步骤是：
海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
爬虫是一种从网站上抓取大量数据的自动化方法。即使是复制和粘贴你喜欢的网站上的引用或行，也是一种web抓取的形式。大多数网站不允许你保存他们网站上的数据供你使用。因此，唯一的选择是手动复制数据，这将消耗大量时间，甚至可能需要几天才能完成。
回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
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