本文實例講述python調用MoxaPCOMMLite通過串口Ymodem協議實現發送文件的方法，該程序采用python2.7編寫。主要內容如下：經過長期搜尋，終于找到了MoxaPCOMMLite。調用PCOMM.DLL可以非常方便的通過串口的Xmodem、Ymodem、Zmodem等協議傳輸文件，而無需重復制造輪子。PCOMMLite1.6適用于win7等系統，做為dll文件可以采用任何支持調用dll的編程語言例如VC++、VB、Qt等等編寫應用程序，點
系統 2019-09-27 17:38:33 2765
最近在做編程練習，發現有些結果的值與答案相差較大，通過分析比較得出結論，大概過程如下：定義了一個計算損失的函數：deferror(yhat,label):yhat=np.array(yhat)label=np.array(label)error_sum=((yhat-label)**2).sum()returnerror_sum主要出現問題的是yhat-label部分，要強調的是一定要保證兩者維度是相同的！這點很重要，否則就會按照python的廣播機制進行
系統 2019-09-27 17:47:40 2764
pow()方法返回xy（x的y次方）的值語法以下是math模塊pow()方法的語法:importmathmath.pow(x,y)內置的pow()方法pow(x,y[,z])函數是計算x的y次方，如果z在存在，則再對結果進行取模，其結果等效于pow(x,y)%z注意：pow()通過內置的方法直接調用，內置方法會把參數作為整型，而math模塊則會把參數轉換為float。參數x--數值表達式。y--數值表達式。z--數值表達式。返回值返回xy（x的y次方）的值
系統 2019-09-27 17:55:04 2763
打開快手主頁，進行頁面分析對于快手這種平臺，分析完頁面代碼之后，無任何想要的信息，所以，只能進行json數據的抓取，這些視頻都是通過json語句傳給前段，然后進行循環生成，所以，我們來看抓的json包然后進行詳情頁鏈接分析接下來看json數據補充一下，這里由于頁面刷新了，所以看到的兩個鏈接不一樣，方法就是這樣的然后拼接出來二級路徑，進行訪問詳情頁最后在詳情頁按照常規方法進行分析頁面爬取數據就行了分享一下代碼importrequestsfrombs4impo
系統 2019-09-27 17:49:46 2763
參考周志華的《西瓜書》第16章強化學習16.2K-搖臂賭博機其實這個問題的目的就是為了能夠獲得更大的利潤，但是具體怎樣去獲得更大的利潤，用到了兩種算法，一種是epsilon-貪心算法，另一種是Softmax算法，當然還有其他方法，具體可以參考http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html，我在網上也找到了一位博主的博客，好像是翻譯這本書的，寫得挺好的，具體網址如下：https://blog.csdn.ne
系統 2019-09-27 17:54:10 2762
代碼：print('\n'.join([''.join(['%s*%s=%-2s'%(y,x,x*y)foryinrange(1,x+1)])forxinrange(1,10)]))視圖：
系統 2019-09-27 17:53:23 2762
anaconda是一個非常好用的python發行版本，其中包含了大部分常用的庫。最新的anaconda中python版本已經更新到了python3.6，而tensorflow只支持python3.5。在anaconda官網中已經給了三種解決方案：https://docs.anaconda.com/anaconda/faq#how-do-i-get-anaconda-with-python-3-5方法一：在現有的anaconda中新建一個python3.5的
系統 2019-09-27 17:52:42 2762
本文實例為大家分享了python分割一個文本為多個文本，供大家參考，具體內容如下#loadfile#foreachrow##ifmatch##outputdefmain():file_source='./reading_questions.txt'#target_dir=''file_in=open(file_source,'r')template_str='TARGET'outfilename='./head.txt'output_content=''w
系統 2019-09-27 17:47:17 2761
1threshold激活函數f(x)={1,x≥00,x<0f\left(x\right)=\begin{cases}1,&\text{$x\geq0$}\\0,&\text{x<0}\end{cases}f(x)={1,0,?x≥0x<0?importmatplotlib.pyplotaspltimportmpl_toolkits.axisartistasaxisartistimportnumpyasnpfig=plt.figure(figsize=(6
系統 2019-09-27 17:55:11 2760
蒙特卡洛方法以及python實現1.什么是蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)2.蒙特卡洛方法的基本思想3.應用：蒙特卡洛求定積分常見方法3.1投點法：3.2期望法：3.3蒙特卡洛求定積分4.蒙特卡洛方法python實例1.什么是蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)蒙特卡羅方法也稱統計模擬方法，是1940年代中期由于科學技術的發展和電子計算機的發明，而提出的一種以概率統計理論為指導的數值計算方法。是指使用隨機數（或更常見的偽隨機數）
系統 2019-09-27 17:53:14 2760
作者：hplllrhp鏈接：https://www.jianshu.com/p/2dda5bb8ce7d來源：簡書簡書著作權歸作者所有，任何形式的轉載都請聯系作者獲得授權并注明出處。importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_iris#導入數據集iris%matplotlibinline其中最后一句%matplotlibi
系統 2019-09-27 17:57:10 2759
python2.7在內存管理上相比python3還是有些坑的，其釋放后的內存仍然保留在python的內存池中，不被系統所用。python循環引用的變量不會被回收，這會導致程序越運行，占用的內存越大。我在跑py-faster-rcnn的demo時，基本上跑2000張圖像，16g內存就要爆了。于是嘗試用python的內存監控工具來調試程序，找到不能膨脹的變量，然后del之，再手動回收內存gc.collec（）下面是我用的兩個內存監視工具，一個是按每行代碼查看內
系統 2019-09-27 17:54:53 2758
Windows搭建python開發環境首先需要去python的官網下載環境。鼠標移動到Downloads的tab上，在這里可以下載。python的環境還是很人性化的，沒有那么多羅里吧嗦的配置什么的，下載好以后直接無腦next就行了，直到finish.PythonIDE優秀的PythonIDE有很多，這里我就介紹幾款相對我來說比較常用的！排名不分先后！pycharmVIMEclipsewithPyDevSublimeTextKomodoEditPyScrip
系統 2019-09-27 17:38:39 2758
1.背景在深度學習的任務中，通常需要比較復雜的參數以及輸入輸出配置，比如需要不同的訓練data，不同的模型，寫入不同的log文件，輸出到不同的文件夾以免混淆輸出常用的parser.add（）方法非常占用代碼空間，而且輸入輸出配置無法通過文件更改，只能通過命令行參數改變。docopt庫提供了一個非常優雅的命令行解析工具，這邊只介紹其中解析文件參數2.安裝pipinstalldocoptimportdocoptimportjson3.使用docopt由兩部分組
系統 2019-09-27 17:57:42 2756
python的numpy庫集成了很多的函數。利用其中的函數可以很方便的解決一些數學問題。本篇介紹如何使用python的numpy來求解積分。代碼如下：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipy.integrateimportquad,dblquad,nquaddefmain():printquad(lambdax:np.exp(-x),0,np.inf)'''求積分，np.inf代表正無窮。結果第一個數值代表運算
系統 2019-09-27 17:49:49 2756
