importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#讀入sklearn內(nèi)置數(shù)據(jù)print(
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:24 1983
這篇快文介紹了使用Gmail作為您的e-mail服務(wù)器，通過(guò)Python的內(nèi)置SMTP庫(kù)發(fā)送電子郵件。它并不復(fù)雜，我保證。下面是如何在Python中登錄GMail：importsmtplib#Thebelowcodeneverchanges,thoughobviouslythosevariablesneedvalues.session=smtplib.SMTP('smtp.gmail.com',587)session.ehlo()session.start
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:08 1983
說(shuō)實(shí)話，都9012了，還在用這種背題式的方法來(lái)考核程序員，實(shí)在太不切合程序員的實(shí)際工作了……文末給出了一種更極客的考核方式，Talkischeap，Showmethecode（寫(xiě)代碼，憋bb）——寫(xiě)得出工作代碼，就說(shuō)明你有工作能力；寫(xiě)不出，書(shū)背的再溜也不行面試官只需要：節(jié)選一段工作代碼，然后把原有代碼刪除，讓面試者自己寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)；或是保留一段有bug的代碼，讓面試者修改即可——這都是最常見(jiàn)的程序員工作場(chǎng)景，最能考核面試者的真實(shí)代碼能力；而且題目隨處可見(jiàn)，扒
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:17 1983
1.初識(shí)python（python2.7）1）python既是面向過(guò)程的又可以是面向?qū)ο蟮摹Ｃ嫦蜻^(guò)程：代碼由可以重用的函數(shù)構(gòu)建；面向過(guò)程：代碼由數(shù)據(jù)和功能組合成的對(duì)象構(gòu)建。2）python是一種解釋型語(yǔ)言，與java等編譯型語(yǔ)言不同，在執(zhí)行python程序的過(guò)程中無(wú)需編譯器進(jìn)行編譯和鏈接，既在執(zhí)行python代碼時(shí)減少了編譯環(huán)節(jié)，解釋器會(huì)將源代碼轉(zhuǎn)換成字節(jié)碼再翻譯給計(jì)算機(jī)執(zhí)行。3）python是一種交互式語(yǔ)言：在python的提示符>>>后面直接執(zhí)行代碼。
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:00 1983
count()方法返回出現(xiàn)在范圍內(nèi)串子數(shù)range[start,end]。可選參數(shù)的start和end都解釋為片符號(hào)。語(yǔ)法以下是count()方法的語(yǔ)法：str.count(sub,start=0,end=len(string))參數(shù)sub--這是子串用來(lái)進(jìn)行搜索。start--搜索從這一索引。第一個(gè)字符從0開(kāi)始的索引。默認(rèn)情況下搜索從0開(kāi)始的索引。end--搜索從該索引結(jié)束。第一個(gè)字符從0開(kāi)始的索引。默認(rèn)情況下搜索結(jié)束的最后一個(gè)索引。返回值此方法返回集中
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:22 1983
0x00marshalmarshal使用的是與Python語(yǔ)言相關(guān)但與機(jī)器無(wú)關(guān)的二進(jìn)制來(lái)讀寫(xiě)Python對(duì)象的。這種二進(jìn)制的格式也跟Python語(yǔ)言的版本相關(guān)，marshal序列化的格式對(duì)不同的版本的Python是不兼容的。marshal一般用于Python內(nèi)部對(duì)象的序列化。一般地包括：基本類(lèi)型booleans,integers,floatingpointnumbers,complexnumbers序列集合類(lèi)型strings,bytes,bytearray
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:22 1983
遞歸和迭代從本質(zhì)上看都是循環(huán)的一種，遞歸通過(guò)在循環(huán)中調(diào)用自身，而迭代則通過(guò)某段代碼實(shí)現(xiàn)循環(huán)一般來(lái)說(shuō)：迭代的思想會(huì)使問(wèn)題簡(jiǎn)單化，但計(jì)算過(guò)程會(huì)十分繁瑣，因?yàn)閰?shù)要通過(guò)傳遞的形式先到達(dá)遞歸條件值，然后再一層一層返回，會(huì)占用大量?jī)?nèi)存，只適用于小型的問(wèn)題求解。一、遞歸：它通常把一個(gè)大型復(fù)雜的問(wèn)題層層轉(zhuǎn)化為一個(gè)與原問(wèn)題相似的規(guī)模較小的問(wèn)題來(lái)求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過(guò)程所需要的多次重復(fù)計(jì)算，大大地減少了程序的代碼量注意：遞歸就是在過(guò)程或函數(shù)里面調(diào)用自身
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:18 1983
作者：MOHDSANADZAKIRIZVI翻譯：吳金笛校對(duì)：丁楠雅本文約5500字，建議閱讀15分鐘。本文首先介紹了TensorFlow.js的重要性及其組件，并介紹使用其在瀏覽器中構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法。然后，構(gòu)建使用計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)攝像頭檢測(cè)身體姿勢(shì)的應(yīng)用程序。概述TensorFlow.js(deeplearn.js)使我們能夠在瀏覽器中構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，而無(wú)需任何復(fù)雜的安裝步驟。TensorFlow.js的兩個(gè)組件——CoreAPI和Layer
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:12 1983
FromPython正則表達(dá)式re.match(pattern,string,flags=0)嘗試從字符串起始位置匹配一個(gè)模式；如果不是起始位置匹配成功，則re.match()返回none.匹配成功，re.match()返回一個(gè)匹配的對(duì)象，否則返回None.pattern-匹配的正則表達(dá)式string-要匹配的字符串flags-標(biāo)志位，控制正則表達(dá)式的匹配方式，如，是否區(qū)分大小寫(xiě)，多行匹配等.e.g.#!/usr/bin/python#-*-coding:
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:48 1983
1.將類(lèi)似如下程序中的切片變得更可讀###位置##0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890'record='....................100.......513.25..........'cost=int(record[20:32])*float(record[40:48])利用slice()函數(shù)創(chuàng)建slice對(duì)象，該對(duì)象可用于任何切片可應(yīng)用的地方如：>>>it
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:23 1983
