全文檢索引擎入門灰常不幸的是，關系型數據庫對全文檢索的支持沒有被標準化。不同的數據庫通過它們自己的方式來實現全文檢索，而且SQLAlchemy在全文檢索上也沒有提供一個好的抽象。我們現在使用SQLite作為我們的數據庫，所以我們可以繞開SQLAlchemy而使用SQLite提供的工具來創建一個全文檢索索引。但這么做不怎么好，因為如果有一天我們換用別的數據庫，那么我們就得重寫另一個數據庫的全文檢索方法。所以我們的方案是，我們將讓我們現有的數據庫處理常規數據，
系統 2019-09-27 17:48:57 2674
方法一：#導入math包importmath#定義點的函數classPoint:def__init__(self,x=0,y=0):self.x=xself.y=ydefgetx(self):returnself.xdefgety(self):returnself.y#定義直線函數classGetlen:def__init__(self,p1,p2):self.x=p1.getx()-p2.getx()self.y=p1.gety()-p2.gety()#
系統 2019-09-27 17:46:32 2673
最近在處理文件時需要將一行文本按照一定的分隔符分成多行。如ABC123,1,2,1!#2,3,4!#5!#6ABC123是ID，后面的是屬性，按‘，’分割的第4列，第6列都有不同的屬性，用！#分割，如4！#5！#6，我想要拆成ABC123,1,2,1,3,4ABC123,,,2,,5ABC123,,,,,6直接上代碼：#-*-coding:utf-8-*-importsysimporttime#原始文件inputfile=sys.argv[1]#第一層分隔
系統 2019-09-27 17:54:43 2671
Numpy有很多矩陣運算的方法，小白總結了一些常用和認為在算法中用到的方法~基礎操作：首先創建兩個矩陣A=np.array([[1,2],[1,2]])B=np.array([[2,4],[5,5]])1.矩陣對應位置的元素相加#矩陣同位置元素相加np.add(A,B)#方法1A+B#方法2結果都為：array([[3,6],[6,7]])2.矩陣對應位置的元素相乘#矩陣對應位置的每個元素相乘A*B結果為：array([[2,8],[5,10]])與之對應
系統 2019-09-27 17:49:01 2665
原文鏈接：https://blog.csdn.net/xufive/article/details/96475103手頭有109張頭部CT的斷層掃描圖片，我打算用這些圖片嘗試頭部的三維重建。基礎工作之一，就是要把這些圖片數據讀出來，組織成一個三維的數據結構（實際上是四維的，因為每個像素有RGBA四個通道）。這個數據結構，自然是numpy的ndarray對象，讀取圖像文件我習慣使用PIL。因此，需要導入兩個模塊：importnumpyasnpfromPILi
系統 2019-09-27 17:50:53 2662
nltk是自然語言處理中常用的包，在使用nltk進行處理的時候，會用到WordNet。WordNet使用前一般需要先下載nltk的corpusimportnltknltk.download()這樣子會彈出如上窗口。，我這里是已經安裝好的了，如果第一次運行則是點擊左下角的安裝。安裝之后可以用以下代碼測試wordnet的運行fromnltk.corpusimportbrownbrown.words()#['The','Fulton','County','Gra
系統 2019-09-27 17:49:17 2656
今天來試一下如何利用python來統計文本中每個英文單詞出現的次數列出了兩種方法，一種是直接調用Counter函數，核心代碼一行搞定另一種是手寫的利用python中的字典來統計1.首先將文本文件導入文本是長這樣子的f=open(r"C:\Users\aaa\Desktop\new.txt",encoding="utf-8")a=f.read().split()open文本之后，將文本read進來，然后用split將單詞利用空格切分開輸出的是一個列表，也就是
系統 2019-09-27 17:49:42 2655
現在有這樣一組數據，希望去除掉里面的異常數據。其中，異常數據可能比正常數據大也可能比正常數據小，可能是正的也可能是負的。數據為deg=[]importnumpyasnpif(True):#new_nums=list(set(deg))#剔除重復元素mean=np.mean(deg)var=np.var(deg)print("原始數據共",len(deg),"個\n",deg)'''foriinrange(len(deg)):print(deg[i],'→'
系統 2019-09-27 17:52:27 2651
在敲代碼的過程中，老是會遇到在Dataframe中新添加一列的情況，每次都要重新google，這次做個記錄。其實在Dataframe中新添加一列很簡單，直接指明列名，然后賦值就可以了。importpandasaspddata=pd.DataFrame(columns=['a','b'],data=[[1,2],[3,4]])data>>>dataab012134下面我們添加一列’c‘，賦值為空白值。打印出來，我們可以看到已經成功添加了一列’c'。data[
系統 2019-09-27 17:57:20 2647
兩個重要點1.獲取彈幕的url是以.xml結尾2.彈幕url的所需參數在視頻url響應的javascript中先看代碼importrequestsfromlxmlimportetreeimportre#使用手機UAheaders={"User-Agent":"Mozilla/5.0(iPhone;CPUiPhoneOS11_0likeMacOSX)AppleWebKit/604.1.38(KHTML,likeGecko)Version/11.0Mobile
系統 2019-09-27 17:53:17 2647
全文共2853字，預計學習時長8分鐘或更長在構建應用程序時，開源項目非常有用。在比較了近5,000個開源Python項目后，本文整理了過去的一年中，在Github上平均標星數1667的前36個開源項目提供給大家！趕快收藏喲！NO.1（Github標星數：6639）Manim：解釋數學視頻的動畫引擎·Manim是一個可以解釋性數學視頻的動畫引擎。·可以使用Python來創建精確的2D動畫。【python開發學習資料領取方式】：加入python技術學習交流群2
系統 2019-09-27 17:57:33 2644
目錄1.COCO數據集簡介2.COCO數據集的優缺點（簡述）3.COCO數據集信息統計4.下次將推出VOC轉COCO的腳本，期待關注。1.COCO數據集簡介微軟發布的COCO數據庫是一個大型圖像數據集,專為對象檢測、分割、人體關鍵點檢測、語義分割和字幕生成而設計。COCO數據庫的網址是:MSCOCO數據集主頁：http://mscoco.org/Github網址：https://github.com/Xinering/cocoapi關于API更多的細節在網
系統 2019-09-27 17:47:52 2644
前言中位數是一個可將數值集合劃分為相等的上下兩部分的一個數值。如果列表數據的個數是奇數，則列表中間那個數據就是列表數據的中位數；如果列表數據的個數是偶數，則列表中間那2個數據的算術平均值就是列表數據的中位數。在這個任務里，你將得到一個含有自然數的非空數組（X）。你必須把它分成上下兩部分，找到中位數。輸入:一個作為數組的整數(int)列表(list)的。輸出:數組的中位數(int,float).示例get_median([1,2,3,4,5])==3get_
系統 2019-09-27 17:37:39 2643
importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布爾類型。默認為true是將行作為獨立的變量、如果是flase的話，則將列作為獨立的變量。#4
系統 2019-09-27 17:46:11 2638
文章目錄1.對數的定義2.求解1.對數的定義如果N=ax(a>0,a≠1)N=a^{x}(a>0,\a\ne1)N=ax(a>0,a??=1)，即a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么數x叫做以a為底N的對數（logarithm），記作x=log?aNx=\log_{a}Nx=loga?N。其中，a叫做對數的底數，N叫做真數，x叫做“以a為底N的對數”。特別地，以10為底的對數叫做常用對數（commonlogarithm），并記為lg。以無理數e（e=
系統 2019-09-27 17:56:18 2636
