前幾天，我們Python貓交流學習群里的M同學提了個問題。這個問題挺有意思，經初次討論，我們認為它無解。然而，我認為它很有價值，應該繼續思考怎么解決，所以就在私密的知識星球上記錄了下來。萬萬沒想到的是，在第二天，有兩位同學接連給出了解決方法！由此，群內出現了一輪熱烈的技術交流。本文將相關的內容要點作了梳理，并由此引申到更進一步的學習話題，希望對你有所幫助。1、如何動態生成變量名？M同學的問題如下：打擾一下大家，請教一個問題，已知list=['A','B',
系統 2019-09-27 17:49:37 1620
首先我們要明白在python中當字符編碼為:UTF-8時，中文在字符串中的占位為3個字節，其余字符為一個字節下面就直接介紹幾種python中字符串常用的幾種字符串內置函數(本文中牽扯到了模塊與一些之前章節沒講過的相關知識,坑我之后會填的)字符串切片(截取字符串):#字符串切片string[開始位置:結束位置:步長]name="鞏?t鵬"print(name[0:])#從第一個字符截取到最后一個字符print(name[0:2])#從第一個字符截取到第二個字
系統 2019-09-27 17:49:35 1620
01-初心緣由最近在研究語音識別方向，看了很多的語音識別的資料和文章，了解了一下語音識別的前世今生，其中包含了很多算法的演變，目前來說最流行的語音識別算法主要是依賴于深度學習的神經網絡算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度學習的應用真正讓語音識別達到了商用級別。然后我想動手自己做一個語音識別系統，從GitHub上下載了兩個流行的開源項目MASR和ASRT來進行復現，發現語音識別的效果沒有寫的那么好，其中如果要從零來訓練自己的語言模型勢必會非常耗時。因此
系統 2019-09-27 17:49:34 1620
Python中多目標賦值即將等號左邊所有的變量名都賦值給右邊的對象，完成賦值操作，比如將三個變量同時賦值給一個字符串。a=b=c='Python'print(a)print(b)print(c)示例結果：PythonPythonPython在多目標賦值中，其本質即類似三個變量的指針指向了同一個內存空間，即三個變量共享了內存內同一對象。不可變對象對于不可變對象來說，我們在使用這些變量是不存在問題的。a=b=c='Python'print(a)print(b)
系統 2019-09-27 17:49:34 1620
作者：chen_h微信號&QQ：862251340微信公眾號：coderpai（一）機器學習中的集成學習入門（二）bagging方法（三）使用Python進行交易的隨機森林算法（四）Python中隨機森林的實現與解釋（五）如何用Python從頭開始實現Bagging算法決策樹是一種簡單而強大的預測建模技術，但它們存在高方差。這意味著在給定不同的訓練數據的情況下，樹可以得到非常不同的結果。為了使決策樹更加健壯并實現更好性能，我們會采用集成學習方法，其中一種是
系統 2019-09-27 17:49:29 1620
常見的排序算法：冒泡排序，選擇排序，插入排序，希爾排序，快速排序，堆排序，歸并排序。冒泡排序原理：兩兩元素進行比較，每一趟能夠確定最大元素的位置，穩定算法defbubble_sort(alist):'''冒泡排序'''#[5,4,3,2,1][4,5,3,2,1][4,3,5,2,1][4,3,2,5,1][4,3,2,1,5]n=len(alist)foriinrange(n):#count=0forjinrange(0,n-1):ifalist[j]>
系統 2019-09-27 17:49:28 1620
本文章面向有一定基礎的python學習者，使用Pygame包開發一款簡單的游戲首先打開命令行，使用PyPI下載Pygame包（輸入命令pipinstallpygame）打開python編輯器（vs，IDLE，或其他），再引入包定義一些需要用到的數據先使用pygame包創建一個游戲窗口，然后使用循環將窗口展示出來，運行會出現下圖現在定義一個可操控的小球類Player，draw()方法可以使它展示在屏幕上，update()方法讓小球跟隨鼠標移動類似的，定義不可
系統 2019-09-27 17:49:28 1620
今天早上早些時候,在我的PlanetPython源中,我讀到了一篇有趣的文章"開發CARDIAC:紙板計算機(Developingupwards:CARDIAC:TheCardboardComputer)",它是關于名為Cardiac的紙板計算機的.我的一些追隨者和讀者應該知道,我有一個名為簡單CPU(simple-cpu)的項目,過去的數月我一直工作于此,并且已經發布了源代碼.我真的應該給這個項目提供一個合適的許可證,這樣,其他人可能更感興趣,并在他們自
系統 2019-09-27 17:49:22 1620
采用Appium進行自動化的功能性測試最酷的一點是，你可以使用具有最適合你的測試工具的任何一門語言來寫你的測試代碼。大家選擇最多的一個測試編程語言就是Python。使用Appium和Python為iOS和Android應用編寫測試代碼非常容易。在這篇博文中我們將詳細講解使用Appium下的Python編寫的測試的例子代碼對一個iOS的樣例應用進行測試所涉及的各個步驟，而對Android應用進行測試所需的步驟與此非常類似。開始，先自https://githu
系統 2019-09-27 17:49:15 1620
代碼來源：《Python神經網絡編程》手寫數據集下載地址:1.訓練數據集2.測試數據集摘要本文代碼主要講解基于Python的簡單神經網絡構建用于識別手寫數據集，類模塊具有通用性，在分析清楚問題后可以加以改動，運用于其他方面。代碼importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系統 2019-09-27 17:49:14 1620
