前言上項目的時候，遇見一次需求，需要把在線的其中一個collection里面的數據遷移到另外一個collection下，于是就百度了看到好多文章，其中大部分都是使用導入的方法，沒有找到在線數據的遷移方法。于是寫了python腳本，分享出來。思路：collection數據量比較大，所以一次性操作所有數據太大，于是分段執行操作。先分段按1000條數據量進行查詢，處理成json數據把處理后的json數據發送到目的collection上即可實現:一、使用http的
系統 2019-09-27 17:52:33 2000
技術要點：把sklearn中模型的訓練結果保存為文件，然后再從文件中加載訓練結果直接使用，不需要反復進行訓練。查看原文
系統 2019-09-27 17:52:15 2000
初試牛刀假設你希望學習Python這門語言，卻苦于找不到一個簡短而全面的入門教程。那么本教程將花費十分鐘的時間帶你走入Python的大門。本文的內容介于教程(Toturial)和速查手冊(CheatSheet)之間，因此只會包含一些基本概念。很顯然，如果你希望真正學好一門語言，你還是需要親自動手實踐的。在此，我會假定你已經有了一定的編程基礎，因此我會跳過大部分非Python語言的相關內容。本文將高亮顯示重要的關鍵字，以便你可以很容易看到它們。另外需要注意的
系統 2019-09-27 17:52:00 2000
前言或許你已經用過裝飾器，它的使用方式非常簡單但理解起來困難（其實真正理解的也很簡單），想要理解裝飾器，你需要懂點函數式編程的概念，python函數的定義以及函數調用的語法規則等，雖然我沒法把裝飾器變得簡單，但是我希望可以通過下面的步驟讓你由淺入深明白裝飾器是什么。假定你擁有最基本的Python知識，本文闡述的東西可能對那些在工作中經常接觸Python的人有很大的幫助。1、函數（Functions）在Python里，函數是用def關鍵字后跟一個函數名稱和一
系統 2019-09-27 17:51:47 2000
使用threading.Event可以實現線程間相互通信，之前的Python：使用threading模塊實現多線程編程七[使用Condition實現復雜同步]我們已經初步實現了線程間通信的基本功能，但是更為通用的一種做法是使用threading.Event對象。使用threading.Event可以使一個線程等待其他線程的通知，我們把這個Event傳遞到線程對象中，Event默認內置了一個標志，初始值為False。一旦該線程通過wait()方法進入等待狀態
系統 2019-09-27 17:50:54 2000
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home\x26amp;__biz=MzI0ODcxODk5OA==\x26amp;scene=124#wechat_redirect作者|NathanJ.Goldbaum譯者|彎月，責編|屠敏來源|CSDN（ID：CSDNnews）【導語】Rust也能實現神經網絡？在前一篇帖子中，作者介紹了MNIST數據集以及分辨手寫數字的問題。在這篇文章中，他將利用
系統 2019-09-27 17:48:50 2000
前言Go大概2009年面世以來，已經8年了，也算是8年抗戰。在這8年中，已經有很多公司開始使用Go語言開發自己的服務，甚至完全轉向Go開發，也誕生了很多基于Go的服務和應用，比如Dokcer、k8s等，很多的大公司也在用，比如google（作為開發Go語言的公司，當仁不讓）、Facebook、騰訊、百度、阿里、京東、小米以及360，當然除了以上提到的，還有很多公司也都開始嘗試Golang，這其中是什么原因呢？讓我們來一起分析分析。原因1：性能Go極其地快。
系統 2019-09-27 17:48:04 2000
6月17日22分25分，四川省宜賓市長寧縣發生了6.0級地震，成都高新減災研究所與應急管理部門聯合建設的大陸地震預警網成功預警本次地震，提前10秒向宜賓市預警，提前61秒向成都預警。雖然自己還不能寫出這么牛逼的系統，但是今天我想結合自己學到的Python知識，用Python獲取地震信息，然后微信實時推送給你的群組或你的朋友。1.前期準備1.爬蟲基本知識，比如requests庫，以及lxml庫；2.利用Xpath進行HTML的解析；之前寫的一些簡單項目，提取
系統 2019-09-27 17:47:21 2000
一、AdaBoost算法原理上一偏博客總結過，集成學習基于弱學習器之間是否依賴分為Boosting和Bagging兩類,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的學習器，然后將這些弱學習器集合起來，構造一個更強的最終學習算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自適應增強）的縮寫，它的自適應在于：基于每一個分類器的誤差率，來更新所有樣本的權重，前一個分類器被錯誤分類的樣本的權值會增大，而正
系統 2019-09-27 17:46:50 2000
地址：https://passport.bilibili.com/login左圖事完整驗證碼圖，右圖是有缺口的驗證碼圖步驟：1.準備bilibili賬號2.工具：pycharmseleniumchromedriverPIL3.破解思路：找到完整驗證碼和有缺口的驗證碼圖片，然后計算缺口坐標，再利用selenium移動按鈕到指定位置,齊活步驟代碼如下：先導入需要的包和庫fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdri
系統 2019-09-27 17:46:44 2000
