最近有粉丝提问:面相对象这里听得晕头转向的,根本听不明白什么个意思,大概知道了个class,但是在我看来定义一个类来执行程序和直接def一个函数没什么区别啊,也是可以重复使用,不明白为什么面相对象就要class。
面向对象 ( Object Oriented ) 是将现实问题构建关系,然后抽象成 类 ( class ),给类定义属性和方法后,再将类实例化成 实例 ( instance ) ,通过访问实例的属性和调用方法来进行使用。
爬虫对很多人都不陌生,但是有多少同学能开发整站爬虫呢?这就相当于拿到人家整站的数据了,今天强子老师就带大家一起来学习整站爬虫该如何实现!
Python发展可以说是如日中天,更多的人选择学习Python,也更多的人开始关注它,从这些关注度来看,我发现关注度最高的还是Python的就业前景是怎么样的,毕竟大家学习Python都是为了以后能有
详细的介绍可以参考:https://posts.specterops.io/certified-pre-owned-d95910965cd2
Supervisor是用Python 开发的一个client/server服务,是 Linux /Unix系统下的一个进程管理工具,不支持Windows系统。它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程。用Supervisor管理的进程,当一个进程意外被杀死,supervisort监听到进程死后,会自动将它重新拉起,很方便的做到进程自动恢复的功能,不再需要自己写shell脚本来控制。
命令行应用程序是开发人员最好的朋友。想快速完成某事?只需敲击几下键盘,您就已经拥有了想要的东西。
又是一年一度的虐狗盛宴,你的朋友圈是否已经被男朋友们送的礼物刷了屏?你喜爱的女生是否早已在跟别人约会?在看看你自己,安慰的对自己说到:恩,还好我有双手作伴。
而在解析数据时使用的是 Beautiful Soup 这个库,直译过来就是“靓汤”,这是广东人最喜欢的库。
在sklearn的交叉分解模块中有两种典型算法族,一个是本文所述的典型相关分析算法(CCA),一个是偏最小二乘算法(PLS),他们都是具有发现两个多元数据集之间的线性关系的用途,本文先解释典型相关分析。
解析库的使用--Beautiful Soup: BeautifulSoup是Python的一个HTML或XML解析库,最主要的功能就是从网页爬取我们需要的数据。 BeautifulSoup将html解
这个小哥哥身穿白色T恤, 下身穿粉红色短裤, 讲起话来很幽默,而且喜欢自嘲式的谦虚.
强子:哎,都怪我平时心浮气躁,知识掌握不牢固,有些知识是平时不太常用的,但是面试的时候却极容易问到,比如ArrayList、HashMap这些容器的内部实现。还有一些多线程的问题。明明订阅了一大堆公众号,一大批优质的头条号,他们每天分享干活,却只是沦为我的收藏不看系列。
◆ 一、开源项目简介 无界微前端是一款基于 Web Components + iframe 微前端框架,具备成本低、速度快、原生隔离、功能强等一系列优点。 ◆ 二、开源协议 使用MIT开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 背景 微前端已经是一个非常成熟的领域了,但开发者不管采用哪个现有方案,在适配成本、样式隔离、运行性能、页面白屏、子应用通信、子应用保活、多应用激活、vite 框架支持、应用共享等用户核心诉求都或存在问题、或无法提供支持。 Web Components 是一个浏览器原生支持的组
如果你一直想学Python,但是不知道如何入手,那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。
通过第三方pinyin库,我成功的拿到了他们首字母组成的二维数组,每个元素就是一个字的首字母列表:
近来,人工智能聊天机器人ChatGPT实火。上线仅仅2个月,ChatGPT的活跃用户就突破一亿,曾创下无数增长奇迹的TikTok都望尘莫及。连比尔·盖茨都没忍住承认:ChatGPT出现的意义,不亚于互联网和个人电脑的诞生。
本文介绍了元素分解在编程中的重要性,通过举例说明了在Python中如何利用序列分解、元组解包、*表达式以及多个*表达式连用来解决元素分解问题。
1、编写程序,要求生成10240个随机[0,512)之间的整数,并统计每个元素出现的次数。
,比如我叫某某,今年多大,几几年在某家公司都做过什么,其实这些基本信息都在简历上已经明确注明了,所以自我介绍完全可以说一点简历上没写的东西,比如可以说说自己最近关注的新技术,对于一些最近的业内新闻有哪些自己的见解,也可以借助自我介绍环节主动和面试官搭讪,问问老家在哪儿之类的,一开始和面试官简单的交流可以判断这位面试官关注点在哪里,比如是注重细节还是着眼大局,为下面的面试题打好基础。
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天,我和同事大鹏约好晚上一起喝酒,离下班还有5分钟,老板突然Q我:
很多人问我是如果从物理学转行到数据科学,本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家,以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让我们开始吧!
对于Adaboost,可以说是久闻大名,据说在Deep Learning出来之前,SVM和Adaboost是效果最好的 两个算法,而Adaboost是提升树(boosting tree),所谓“提升树”就是把“弱学习算法”提升(boost)为“强学习算法”(语自《统计学习方法》),而其中最具代表性的也就是Adaboost了,貌似Adaboost的结构还和Neural Network有几分神似,我倒没有深究过,不知道是不是有什么干货
现在正式进入测试相关功能开发。teprunner测试平台底层是pytest,中间层是tep,还没了解的朋友可以先看看tep的文章,整个平台的设计思路和后面用例的执行都会基于这个工具。tep的测试用例是放在.py文件里面的,全局变量或者说环境变量是引用的env_vars,公共函数和复用接口是引用的fixtures,在做成平台后,需要把这两个部分独立为两个功能模块。多个项目的接口自动化数据需要隔离开来,要有个项目管理功能。本文将开发四个用例前置模块:
昨天在微信群里有人讨论微信订阅号「Python之美」和「Python之禅」的作者「董伟明」和「刘志军」怼起来了,然后把互怼文章发到了群里,我这里辩证的评价一下。
一.引入 对于Adaboost,可以说是久闻大名,据说在Deep Learning出来之前,SVM和Adaboost是效果最好的 两个算法,而Adaboost是提升树(boosting tree),所谓“提升树”就是把“弱学习算法”提升(boost)为“强学习算法”(语自《统计学习方法》),而其中最具代表性的也就是Adaboost了,貌似Adaboost的结构还和Neural Network有几分神似,我倒没有深究过,不知道是不是有什么干货 Boosting 算法的起源 boost 算法
CERN 无需过多介绍了吧。CERN 创建了 万维网(World Wide Web)(WWW)和 大型强子对撞机(Large Hadron Collider)(LHC),这是世界上最大的 粒子加速器(particle accelerator),就是通过它发现了 希格斯玻色子(Higgs boson)。负责该组织 IT 操作系统和基础架构的 Tim Bell 表示,他的团队的目标是“为全球 13000 名物理学家提供计算设施,以分析这些碰撞,了解宇宙的构成以及是如何运转的。”
主要分享测试的学习资源,帮助快速了解测试行业,帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
如今,深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容,入门门槛高是事实。 虽然市面上有着很多优秀的AI著作,但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。作为一个科技小编,其实我清楚我的问题出在哪里。就像学游泳,只学理论而不下水,永远学不会。 只懂原理而不进行编程训练,那永远也别想学会强化学习算法! 淦!道理说的头头是道,可如何动手,去哪动手? 问题就出在这里。市面上大部分强化学习资料的重心用在了描述算法原理上,
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关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 文末有送书福利!!! 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特
1 目的将项目部署到其他的环境,快速安装当前项目所需要的依赖包;确保安装的依赖包和项目保持一致,避免出现版本错误引起环境异常。2 所有依赖包如果想导出本地环境所有的Python包,即pip安装的所有包,直接使用:pip freeze > requirements.txt如图:图片图片3 项目依赖包3.1 安装pipreqs以上显然不是我们常用的,因为我们一般使用的是把某个项目的依赖包导出来,便于项目在其他环境部署安装,所以我们需要的是导出项目的依赖包;如下是一个py文件,我们导入了一些包;图片那如果别人想要
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时,这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
MIT助理教授Philip Harris和核科学实验室博士后Dylan Rankin等国际科学家团队正在测试一种新的机器学习技术,该技术可以在眨眼间在大型强子对撞机(LHC)浩瀚如海的数据中发现特定粒子特征。
有一天小码匠跟我说,学编程有助于锻炼她的逻辑思维,每次写算法,她都会先思考逻辑,想明白了才动手写,
注释:软件部署成功之后,连接设备之后,设备端会生成两个插件,Yosemite和PocoService。
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言,他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁,易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架,这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用,以及如何处理解决实际问题。相比之下,其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
官网http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
在当今AI时代中,CNN和RNN都被广泛关注,并且有很多相关讨论,而最基础的神经网络DNN,它的研究和曝光度却相对较少。DNN是所有其它神经网络的基础,所以对它有一定了解是必要的。本文为大家详细介绍了传统机器学习的基本概念和神经网络的基本结构,以及如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传统算法模型。 我们都知道神经网络很强,但却只有很少人去思考它为什么这么强。在近期AI研习社公开课上,资深Python工程师何宇健为我们分享了如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传
官网 (opens new window)http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
每个人都有自己的代码风格,随着写的行数增加,自己对于代码的审美也会变的不一样,这就像是一个逐渐蜕变的过程,每过一段时间回头再去看看自己之前写的代码就会生出一种「这么丑的玩意儿竟然是我写的」这种感慨。
Python 是一个简单易上手可读性强且功能强大的编程语言,它有一些独特的技巧和写法,可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码,让它看起来更加紧凑和高级。
分类战车SVM (第四话:拉格朗日对偶问题) 查看本《分类战车SVM》系列的内容: 第一话:开题话 第二话:线性分类 第三话:最大间隔分类器 第四话:拉格朗日对偶问题(原来这么简单!) 第五话:核函数(哦,这太神奇了!) 第六话:SMO算法(像Smoke一样简单!) 附录:用Python做SVM模型 ---- 先看下本文的大纲: 1.回顾 2.不等式的拉格朗日乘数法 3.拉格朗日对偶问题 4.总结 附录:大自然的对偶现象 本文的内容其实很简单,就在“4.总
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。 难易程度:中
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Conor Dewey 编译 | 糖竹子,徐凌霄,Aileen 导读:半路出山想迅速上手Python做机器学习?这篇文章就是你需要的实用指南。 毋庸置疑,近来机器学习人气日益高涨,逐渐在流行词榜单上占据一席之地。机器学习算法繁多,到底该选择哪一种处理相关数据是困扰很多学习者的问题。本文将以一种清晰简明的方式,解释并实践最常见的几种机器学习算法。 接下来,我们将罗列8种最常见火爆的机器学习算法,通过Python,将它们分别适用同一个经典数据集Iris(线性回归和逻辑
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者,那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers)模型的“荣耀时刻”是2018年:称霸机器理解测试SQuAD,横扫其他10项NLP测试,达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)任务。这些任务包括问答系统
入门读物: 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦,入门读起来很不错! 数据分析: SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧,因为numpy和
最近A股美股市场火爆,我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司(头部500家公司)举例,A股也是类似,唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中,我们将了解如何配置 Google Sheets,使用 Python进行交互。在第 2 节中,我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
一个对象的状态在对象被创建之后就不再变化,就是所谓的不变模式(Immutable Pattern).
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