有些强类型的编程语言会提供多种整数类型，每种类型的长度都不同，能容纳的整数的大小也不同，开发者要根据实际数字的大小选用不同的类型。例如C语言提供了 short、int、long、long long 四种类型的整数，它们的长度依次递增，初学者在选择整数类型时往往比较迷惑，有时候还会导致数值溢出。
本文主要介绍了在Caffe中进行均值文件转换的方法和具体实现。首先介绍了Caffe中对于均值文件的常用形式，然后详细阐述了将均值文件从binaryproto格式转换为npy格式的过程，最后通过实际测试证明了这种方法的有效性和正确性。
整数 在python中，python可以处理任何整数，在程序中和数学的表示上没有任何不同 浮点数 浮点数就是小数，之所以被称为浮点数的原因是因为在科学计数法中一个浮点数的小数点位置是可以变得比如1.23x10^9和12.3x10^8是完全相等的。浮点数可以用数学写法，对于数字较小的数来说就可以这样，但是对于一个很小很小的数来说就必须得用科学计数法来了。把10用e代替，1.23x10^9就是1.23e9 字符串 字符串就是以单引号括起来的文本，不仅可以使用双引号还可以使用双引号都是一样的表示比如'1255',"1255"都是一样的，但如果字符串里既有'又有"怎么办这个时候就可以使用转义字符了 \ 比如： 'I\'m \"OK\"!' 表示的字符串内容是： I'm "OK"! 转义字符\可以转义很多字符，比如\n表示换行，\t表示制表符，字符\本身也要转义，所以\\表示的字符就是\，可以在Python的交互式命令行用print()打印字符串看看： 如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\，为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义，可以自己试试：(ps r''就是原始字符串的意思)
Python属于弱类型语言，这个之前已经介绍过了，不想其他强类型语言那样，对于数据类型的定义非常严格。Python的基础数据类型有整数，浮点数，复数，字符串，布尔值，下面就来一一介绍一下。
BN也叫归一化，它和比如说CNN中的卷积层一样，也是网络中的一层，但它是一个数据的处理层。数据经过BN后，再交给其他层处理，可以极大地提升训练效率。
在服务器日常使用的时候通常是需要下载东西的，但是服务器的带宽价格比较昂贵，如果增大带宽价格就会非常昂贵，不增加的话实际下载速度就会很慢，如果传数据集的话通常都是要几个g起步的，这种比较大的文件下载速度就很慢了，即使是很小的文件速度也不会快，但是有时候又必须要下载，比如下载个python的安装包要十几分钟，这就很离谱，对此我也恰好想到了解决的办法，特意在这里分享给大家。
想做一个 pyflink 的镜像，所以打算在 python 的镜像里直接安装 apache-flink 的 pip 包，FROM 的镜像是 python:3.6.10-alpine3.11，发现报错，FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'cc': 'cc' ，具体信息如下。
本人纯屌丝一枚，在学python之前对电脑的认知也就只限于上个网，玩个办公软件。这里不能跑题，我为啥说自学python，一般人我还是劝你算了吧。因为我就是那个一般人。
很多人都在学习Python，但是咱们往往在处理各种杂事，或者有着繁忙的工作，很少有空余时间去专门学习python。今天就给大家推荐一个运行在android手机上的开发软件。
你想以数据管道 (类似 Unix 管道) 的方式迭代处理数据。比如，你有个大量的数据 需要处理，但是不能将它们一次性放入内存中。
1、Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫，寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户。
在项目上，帮财务开发了一个小工具，但财务不会用python，需要帮忙打包成exe可执行文件。目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的，本文也将使用这种常规方法。
前几天在Python白银交流群【🐯厚德载物，】问了一个Pycharm操作处理的问题：
1、当类的初始化时，类中的方法__init__可以被直接定义，它在实例生成时执行，并且类中的方法与普通函数有很小的区别。
graphic-verification-code 生成图片验证码 安装 使用 编测 Python2.7下测试可用，Python3.5导入时报错，是一个import错误，自己稍加修改就可以了。代码量很小，是个不错的小工具。 英文原文：https://github.com/vcodeclub/graphic-verification-code 译者：诗书塞外 ----
上一期已经给大家分享了RSA的基本解题思路，总结如下，本期带来几种复杂的RSA题目解法。 以上都是基本解法，基于n能够分解的前提下进行的解法，但是当题目n的长度达到2048、4096bit以上的级别的
做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
从均匀分布中输出随机值。生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除在外。对于浮点数,默认范围是 [0, 1)。对于整数，至少 maxval 必须明确地指定。在整数情况下，随机整数稍有偏差，除非 maxval - minval 是 2 的精确幂。对于maxval - minval 的值，偏差很小，明显小于输出(2**32 或者 2**64)的范围。
import math dir(math) 对于一些没有doc的包，可以和方便的获得内置的信息 由于脚本语言的不靠谱性，你甚至可以进去看它的实现 import pylab pylab.__file__
我们这一次讲的浅层神经网络——单隐层神经网络，那么什么是浅层神经网络呢？浅层神经网络其实就是一个单隐层神经网络！！！会有 ，，， 这些个参数，还有个 表示输入特征的个数， 表示隐藏单元个数， 表示输出单元个数。
要进行 Python 开发，首先需要搭建 Python 环境，Python 环境的安装分为两部分：
有人爬取数据分析黄金周旅游景点，有人爬取数据分析相亲，有人大数据分析双十一，连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息，现在就连我们的钱都是放在网上，以后到强人工智能，我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏，我们需要一把铲子来挖掘它。 最近，AI 的兴起让 Python 火了一把。实际上 Python 拥有庞大的第三方支持，生态系统非常完整，可以适用各种场景和行业。这次，我们准备通过 Python 学习爬虫的开发，既简单有趣，而且是数据采集重要
mysql数据中都是UTF编码，导出到文件称csv还是xls都是utf-8，用python的pandas读取可以，但每次写代码的时候都需要很小心看文件原来是什么编码
Pytorch是Facebook的AI研究团队发布了一个Python工具包，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程.Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。
使用实例引用类的属性时，会发生动态绑定。即python会在实例每次引用类属性时，将对应的类属性绑定到实例上。
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。 这篇文章，主要介绍几个简单技巧，让你在写Python代码，更Pythonic。 变量交换 Pythonic写法 普通写法 循环遍历区间元素 在Python2中，有range和xrange2种写法，xrange是生成器写法，更节省内存。
应用反应业务慢, 怀疑是数据库问题, 应用DEBUG日志看到事务执行时间为 800+ms
熟悉windows的安装Python不难，首先官网下载，地址：https://www.python.org/downloads/。 有两个版本，根据需要选择自己的版本，现在越来越多的库开始支持3，所以
最近，在GitChat发布一场Chat（Chat地址请猛戳这里），人数当天就达标了，今天把文章完成提交，同时将文章中的代码发布到码云，我就等待大家前来捧场了，Chat地址请猛戳这里。 有人爬取数据分析黄金周旅游景点，有人爬取数据分析相亲，有人大数据分析双十一，连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息，现在就连我们的钱都是放在网上，以后到强人工智能，我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏，我们需要一把铲子来挖掘它。 最近，AI 的兴起让 Pyt
写在前面 我们构建了非常强大的私募基金数据库，并基于这个数据库，衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统，涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的，是我们可爱又有实力的研发同志们，他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此，私募云通将在接下来一段时间内，推出《用Python玩转统计模型》系列，用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发，让更多小伙伴知道这个消息吧！ 什么是OLS回归？ 回归分析是实现从数据到价值的不二法门。 它主要包括线性回归、0-1回归、定序
Python还比较年轻，这几个小软件很小，但找齐不那么容易，官网上可能由于对方有部分库遗失下载不下来，各处收集，全部收齐上传在此，且在命名时已按照逐一安装的顺序编好了号，需要的下载下来按序号安装！
1. python 选择的版本。目前主要是python 2.x 与 3.x ，如果你是学习研究python ,那建议使用 3.x
KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。但是，这里说他是距离有点不妥，因为距离需要满足4个条件：
目前我所接触过的所有编程语言都只有掌握三个内容就可以了：就是输入、处理、输出。我们已经安装好了Python，可以来一个最俗套的程序。 首先我们打开windows的控制台，然后输入python回车，然
上一篇我们讲了如何如何开始编写第一行Python程序，看起来是不是还挺简单的？确实，Python上手非常非常容易，但是世上哪有那么便宜的事情，入门容易的事情往往精通难。
有一段没用 python 了，我也不知道自己为什么对 python 越来越淡，可能自己还是比较喜欢 android ，毕竟自己第一次接触编程就是 android，为了android学java，然后接触的python，这次也是因为android，我要用一次python来帮我爬数据，可能很烂，见谅 Orz
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
大家好，我是星期八，是一个每天都要在镜子前给自己梳仅剩三根头发的三年码农。上个礼拜我们分享了两篇关于Anaconda的基础文章，没来得及上车的小伙伴可以上车来瞅瞅：手把手教你进行Anaconda的安装、简述验证Anaconda是否安装成功的两种方式和Anaconda环境变量配置过程。今天我们来捋一捋Python、Anaconda、virtualenv和Miniconda之间的区别。
最简单的情况下，如果我们使用官方python镜像，构建我们的容器会无敌庞大。因为他帮我们预置了许许多多类库。同时我们直接使用RUN pip install /xxx/requirements.txt安装环境时，每次构建镜像都会从pip仓库里面拉包，也会非常慢。
📷 1. 数据类型 计算机能够处理的各种数值以及文本、图形、音频等。 1.1 整数 python 可以处理任意大小的整数、负整数，写法和数学上一致，但是有的时候可能用十六进制来展示 1 ， 100，-8080 // 十进制 0xff00, 0xa5b4 // 十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示 1.2 浮点数 浮点数也就是小数，之所以成为浮点数，是因为浮点数的小数点是可变的。浮点数可以用数学写法如：1.23， 如果很大或者很小的浮点数，就需要用科学计数法表示，把10 用 e 来代替。整数和浮点数在计
目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的，本文也将使用这种常规方法。如果对这块已经很熟悉的小伙伴，可以直接下滑到本文下半部分。
作者：柳行刚 编辑：黄俊嘉 网易的2016年笔试题，题目经典。 所以特地找来给各位有兴趣的童鞋看看， 有详细的解题思路以及代码喔~ 各位，请看题！ 题目描述： 有 n 个学生站成一排，每个学生有一个能力值，牛牛想从这 n 个学生中按照顺序选取 k 名学生，要求相邻两个学生的位置编号的差不超过 d，使得这 k 个学生的能力值的乘积最大，你能返回最大的乘积吗？ 输入描述: 每个输入包含 1 个测试用例。每个测试数据的第一行包含一个整数 n (1 <= n <= 50)，表示学生的个数，接下来的一行，包含 n
.但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题.
看了python学习笔记，其中一个讲fibonacci数列的例子，觉得讲的很好，很受用，写到这里没事能翻翻
除了以上的凡是定义函数，Python还支持了另一种函数的定义法，lambda，可以让我们创建一个匿名函数，也就是没有名称的函数。它的形式如下：
这篇文章是关于 wxPython，但 wxPython 实际是两件事物的组合体：Python 脚本语言和 GUI 功能的 wxWindows 库(关于 wxWindows 的介绍，请参阅 developerWorks上的 “细述 wxWindows” )。wxWindows 库是为了最大可移植性的 C/C++ 库，而抽取 GUI 功能。所以 wxWindows 应用程序与生俱来地可以运行在 Windows、带 X、KDE 或 Gnome 的 UNIX 或者 wxWindows 已移植到的平台上(很不幸，还不包括 Macintosh)。当然 Python， 作为脚本引擎，具有很强的移植性( 可以 运行在 Macintosh 上，但如果您想要编写桌面 GUI 代码，它是不行的)。把 wxWindows 与 Python 脚本语言组合起来，意味着：wxPython 应用程序不仅快速和易于编写，而且可以在不作任何更改情况下，运行在 Windows 或 UNIX 环境下。
在这篇文章中，我们将探讨Python中的类是如何工作的，主要介绍实例和类的属性。这些属性是什么，它们之间的区别，以及创建和利用它们的python方法。
但是，非常 Exciting 地，现在 PDM 的 PEP 582 可以说是完全态了！先看下 Demo：
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