黄色网页视频 I 影音先锋日日狠狠久久 I 秋霞午夜毛片 I 秋霞一二三区 I 国产成人片无码视频 I 国产 精品 自在自线 I av免费观看网站 I 日本精品久久久久中文字幕5 I 91看视频 I 看全色黄大色黄女片18 I 精品不卡一区 I 亚洲最新精品 I 欧美 激情 在线 I 人妻少妇精品久久 I 国产99视频精品免费专区 I 欧美影院 I 欧美精品在欧美一区二区少妇 I av大片网站 I 国产精品黄色片 I 888久久 I 狠狠干最新 I 看看黄色一级片 I 黄色精品久久 I 三级av在线 I 69色综合 I 国产日韩欧美91 I 亚洲精品偷拍 I 激情小说亚洲图片 I 久久国产视频精品 I 国产综合精品一区二区三区 I 色婷婷国产 I 最新成人av在线 I 国产私拍精品 I 日韩成人影音 I 日日夜夜天天综合

搜索到與相關的文章
Python

聊聊 Python 的單元測試框架(二):nose 和它的繼任者 nose2

作者:HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項目》系列,項目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一個第三方單元測試框架,它完全兼容unittest,并且號稱是一個更好用的測試框架。那么nose除了具備unittest的所有功能外,還具有哪些優勢呢?1.1用例編寫用例的編寫方式除了編寫繼承于unittest.TestCase的測試類外,還可以編

系統 2019-09-27 17:54:38 1963

Python

python正則表達式的使用(實驗代碼)

正則表達式是一個特殊的字符序列,它能幫助你方便的檢查一個字符串是否與某種模式匹配。Python自1.5版本起增加了re模塊,它提供Perl風格的正則表達式模式。re模塊使Python語言擁有全部的正則表達式功能。compile函數根據一個模式字符串和可選的標志參數生成一個正則表達式對象。該對象擁有一系列方法用于正則表達式匹配和替換。re模塊也提供了與這些方法功能完全一致的函數,這些函數使用一個模式字符串做為它們的第一個參數。python正則表達式的使用(實

系統 2019-09-27 17:54:15 1963

Python

python3模擬實現xshell遠程執行liunx命令的方法

依賴包:pipinstallparamiko源碼demo:fromtimeimport*importparamiko#定義一個類,表示一臺遠端linux主機classLinux(object):#通過IP,用戶名,密碼,超時時間初始化一個遠程Linux主機def__init__(self,ip,username,password,timeout=30):self.ip=ipself.username=usernameself.password=passwo

系統 2019-09-27 17:53:55 1963

Python

利用python和TensorFlow解決線性回歸問題

本文主要借鑒并綜合了以下兩個博客的內容(樣本生成和流圖構建訓練),并在其基礎上繪制了擬合后的直線和“訓練次數-代價函數值”曲線,可更直觀的觀察訓練效果:https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具體步驟如下:步驟1.在很多情況下,初學者都沒有樣本庫,一般可自建樣本庫。使用random函數隨機初始化樣本庫:num_po

系統 2019-09-27 17:53:53 1963

Python

(python示例實現)

三大相關系數:pearson,spearman,kendall統計學中的三大相關性系數:pearson,spearman,kendall,他們反應的都是兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度,其值范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關,正值表示正相關,負值表示負相關,值越大表示相關性越強。1.personcorrelationcoefficient(皮爾森相關性系數)皮爾遜相關系數通常用r或ρ表示,度量兩變量X和Y之間相互關系(線性相關)(1)公式皮爾森相關性

系統 2019-09-27 17:53:11 1963

Python

Python編程之文本顏色設置

問題描述:使用Python語言完成文本顏色設置。源代碼:#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-classbcolors:HEADER='\033[95m'OKBLUE='\033[94m'OKGREEN='\033[92m'WARNING='\033[93m'FAIL='\033[91m'ENDC='\033[0m'BOLD='\033[1m'UNDERLINE='\033[4m'printbcolors.WARNING+

系統 2019-09-27 17:52:56 1963

Python

python

sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands

系統 2019-09-27 17:52:43 1963

Python

Spark學習實例(Python):輸入源實時處理 Input Sources

在之前學習的RDD和DataFrame數據集主要處理的是離線數據,隨著時代發展進步,我們會發現越來越多數據是在源源不斷發回到數據中心,同時需要立刻響應給用戶,這樣的情況我們就會用到實時處理,常用的場景有實時顯示某商場一小時人流密度、實時顯示當天火車站人口總數等等。接下來從實時數據源說起,實時數據源主要有:FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作為數據來源,常用的有本地文件fil

系統 2019-09-27 17:52:32 1963

Python

python2.7到3.x遷移指南

目前,Python科學棧中的所有主要項目都同時支持Python3.x和Python2.7,不過,這種情況很快即將結束。去年11月,Numpy團隊的一份聲明引發了數據科學社區的關注:這一科學計算庫即將放棄對于Python2.7的支持,全面轉向Python3。Numpy并不是唯一宣稱即將放棄Python舊版本支持的工具,pandas與Jupyternotebook等很多產品也在即將放棄支持的名單之中。對于數據科學開發者而言,如何將已有項目從Python2轉向P

系統 2019-09-27 17:52:25 1963

Python

可能是最優雅的任意進制轉換(python實現)

deftrans_map(cint):ifcint<0:print"不合法"returnelifcint<10:returncintelifcint>=10:returnchr(cint-10+65)#將一個m進制的數轉換為一個n進制的數deftransfer(m,n,origin):num=anyToTen(m,origin)target=tenToAny(n,num)printtargetdefanyToTen(m,origin):#任意進制的數轉換為

系統 2019-09-27 17:52:21 1963