Python編程中可以使用PyMysql進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的連接及諸如查詢/插入/更新等操作，但是每次連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求時(shí)，都是獨(dú)立的去請(qǐng)求訪問(wèn)，相當(dāng)浪費(fèi)資源，而且訪問(wèn)數(shù)量達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，對(duì)mysql的性能會(huì)產(chǎn)生較大的影響。因此，實(shí)際使用中，通常會(huì)使用數(shù)據(jù)庫(kù)的連接池技術(shù)，來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)到資源復(fù)用的目的。解決方案：DBUtilsDBUtils是一套Python數(shù)據(jù)庫(kù)連接池包，并允許對(duì)非線程安全的數(shù)據(jù)庫(kù)接口進(jìn)行線程安全包裝。DBUtils來(lái)自Webwarefor
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:56 2490
https://www.toutiao.com/a6697243469124993550/由于具備包括各種各樣的庫(kù)、社區(qū)等在內(nèi)的多種特性，Python是目前最廣泛使用的語(yǔ)言之一。各種各樣的庫(kù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的研究和開(kāi)發(fā)提供了基礎(chǔ)的能力。這里我們列出七個(gè)最流行的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。TensorFlow：TensorFlow是一個(gè)開(kāi)放源碼的軟件庫(kù)，具有靈活的體系結(jié)構(gòu)使代碼能部署到一個(gè)或多個(gè)CPU或GPU，而無(wú)需重寫(xiě)代碼。TensorFlow為C++、G
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:35 2490
前后都加雙下劃綫的方法在python中是獨(dú)一無(wú)二的，加下劃線的目的在于避免與普通方法名稱沖突。本文中主要深入理解在定義類的時(shí)候必須用到的__init__方法。在進(jìn)行詳細(xì)敘述之前，給大家普及一下，類中的方法和屬性。方法：也就是各類中定義的函數(shù)，比如我們定義一個(gè)車的類，描述車的函數(shù)就是一個(gè)方法。屬性：車的品牌、型號(hào)、生產(chǎn)日期等信息就是它的屬性1、__init__方法：無(wú)需直接調(diào)用，生成實(shí)例對(duì)象的時(shí)候自動(dòng)調(diào)用。“init”的全稱是“initialize”，也就是
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:45 2489
介紹BeautifulSoup提供一些簡(jiǎn)單的、python式的函數(shù)用來(lái)處理導(dǎo)航、搜索、修改分析樹(shù)等功能。它是一個(gè)工具箱，通過(guò)解析文檔為用戶提供需要抓取的數(shù)據(jù)，因?yàn)楹?jiǎn)單，所以不需要多少代碼就可以寫(xiě)出一個(gè)完整的應(yīng)用程序。BeautifulSoup自動(dòng)將輸入文檔轉(zhuǎn)換為Unicode編碼，輸出文檔轉(zhuǎn)換為utf-8編碼。你不需要考慮編碼方式，除非文檔沒(méi)有指定一個(gè)編碼方式，這時(shí)，BeautifulSoup就不能自動(dòng)識(shí)別編碼方式了。然后，你僅僅需要說(shuō)明一下原始編碼方式就
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:16 2488
構(gòu)建一個(gè)二階多項(xiàng)式：x^2-4x+3多項(xiàng)式求解>>>p=np.poly1d([1,-4,3])#二階多項(xiàng)式系數(shù)>>>p(0)#自變量為0時(shí)多項(xiàng)式的值3>>>p.roots#多項(xiàng)式的根array([3.,1.])>>>p(p.roots)#多項(xiàng)式根處的值array([0.,0.])>>>p.order#多項(xiàng)式的階數(shù)2>>>p.coeffs#多項(xiàng)式的系數(shù)array([1,-4,3])>>>多項(xiàng)式擬合用三階多項(xiàng)式去擬合importmatplotlib.pyplo
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:53 2486
log()方法返回x的自然對(duì)數(shù)，對(duì)于x>0。語(yǔ)法以下是log()方法的語(yǔ)法：importmathmath.log(x)注意：此函數(shù)是無(wú)法直接訪問(wèn)的，所以我們需要導(dǎo)入math模塊，然后需要用math的靜態(tài)對(duì)象來(lái)調(diào)用這個(gè)函數(shù)。參數(shù)x--這是一個(gè)數(shù)值表達(dá)式。返回值此方法返回x的自然對(duì)數(shù)，對(duì)于x>0。例子下面的例子顯示了log()方法的用法。#!/usr/bin/pythonimportmath#Thiswillimportmathmoduleprint"math
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:40 2486
最近在畢業(yè)設(shè)計(jì)中涉及了有關(guān)增強(qiáng)圖像清晰度的實(shí)驗(yàn)，需要一些指標(biāo)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評(píng)估。剛好網(wǎng)上有個(gè)總結(jié)的非常好的博客（見(jiàn)參考文獻(xiàn)[1]），但沒(méi)有實(shí)現(xiàn)方法。因此，我將在我的博客中用Python實(shí)現(xiàn)。評(píng)估方法實(shí)現(xiàn)所有函數(shù)的具體說(shuō)明都在參考文獻(xiàn)[1]里，這里不做過(guò)多的贅述，只討論實(shí)現(xiàn)。github：圖像清晰度評(píng)估算法包（有示例）1Brenner梯度函數(shù)defbrenner(img):''':paramimg:narray二維灰度圖像:return:float圖像約清
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:31 2485
概述神經(jīng)網(wǎng)路顧名思義將生物的神經(jīng)系統(tǒng)中的興奮與抑制比作計(jì)算機(jī)中的0和1知識(shí)點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性矯正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置參數(shù)設(shè)置重要參數(shù)：activation：隱藏單元進(jìn)行非線性化的方法，一共4總：identity，logistic，tanh，relualpha：正則化參數(shù)，默認(rèn)為0.0001，參數(shù)越大算法越簡(jiǎn)單hidden_layer_size:設(shè)置隱藏層的結(jié)點(diǎn)和層數(shù)：[10,10]表示2層，每層結(jié)點(diǎn)為10圖像分析importnumpyasnpf
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:07 2485
ConnectingPythontoOracleCloudDatabaseTherearethreeflavorsofOracleDatabaseshostedonOracleCloudInfrastructure:BareMental,VM,andExadataAutonomousDataWarehouse(ADWC)AutonomousTransactionProcessingHerewearerefering"Oracledatabase"toAut
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:34 2484
用pandas計(jì)算相關(guān)系數(shù)計(jì)算相關(guān)系數(shù)用pandas，比如我想知道風(fēng)速大小與風(fēng)向紊亂（標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量）之間的相關(guān)系數(shù)，下面是代碼：importpandasaspdimportpylabasplt#每小時(shí)的陣風(fēng)風(fēng)速平均值all_gust_spd_mean_list=[8.21529411764706,7.872941176470587,7.829411764705882,8.354117647058825,9.025882352941174,9.3845238
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:56 2484
來(lái)給大家送一波福利，這次聯(lián)系了9個(gè)好友一起給各位送書(shū)，每個(gè)號(hào)送3本，一共30本，還包郵哦，具體書(shū)籍種類、介紹信息文中有詳細(xì)介紹，確實(shí)是幾本精選書(shū)籍。這10個(gè)公眾號(hào)，也是在Python、AI、算法、數(shù)據(jù)科學(xué)等各個(gè)編程領(lǐng)域非常優(yōu)秀的公眾號(hào)，也能幫助大家學(xué)到更多有用知識(shí)感謝北京大學(xué)出版社對(duì)本次活動(dòng)的贊助。>>書(shū)怎么送<<很簡(jiǎn)單，關(guān)注下面的公眾號(hào)，并在后臺(tái)回復(fù)「抽獎(jiǎng)」，彈出小程序后點(diǎn)擊參與。全部參與，中獎(jiǎng)概率更大。開(kāi)獎(jiǎng)時(shí)間是2019年9月16號(hào)晚20:00，一定要
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:10 2484
實(shí)戰(zhàn)參考與https://zhuanlan.zhihu.com/p/33363861，在此感謝這位浙江大學(xué)的大佬，語(yǔ)言精練，循序漸進(jìn)，本人受益匪淺。如果哪天這個(gè)實(shí)戰(zhàn)篇失效了，可私我，已保存。本文不介紹原理，流程和原理參考上方鏈接即可。本文只介紹如何把python2版本的代碼轉(zhuǎn)成python3的。1.修改query_main.py文件修改print，加括號(hào)即可。raw_input()改為input不用指定的編碼格式解碼字符串：my_query=q2s.get
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:35 2484
1.幀差法原理移動(dòng)偵測(cè)即是根據(jù)視頻每幀或者幾幀之間像素的差異，對(duì)差異值設(shè)置閾值，篩選大于閾值的像素點(diǎn)，做掩模圖即可選出視頻中存在變化的楨。幀差法較為簡(jiǎn)單的視頻中物體移動(dòng)偵測(cè)，幀差法分為：?jiǎn)螏睢蓸E差、和三楨差。隨著幀數(shù)的增加是防止檢測(cè)結(jié)果的重影。2.算法思路文章以截取視頻為例進(jìn)行單幀差法移動(dòng)偵測(cè)3.python實(shí)現(xiàn)代碼defthreh(video,save_video,thres1,area_threh):cam=cv2.VideoCapture(vid
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:28 2484
Python的兩種上傳圖片方式上傳至七牛云服務(wù)器上傳至自己服務(wù)器上傳至七牛云服務(wù)器代碼注釋寫(xiě)的已經(jīng)很清楚了，直接可以用access_key='替換成你的'#個(gè)人中心->密匙管理->SKsecret_key='替換成你的'#七牛空間名bucket_name='替換成你的'#臨時(shí)域名url='替換成你的'q=qiniu.Auth(access_key,secret_key)defqiniu_upload(key,localfile):token=q.uploa
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:29 2484
Python中的Sympy詳細(xì)使用遇到復(fù)雜計(jì)算找python絕對(duì)不讓你失望，sympy是一個(gè)Python的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，用一套強(qiáng)大的符號(hào)計(jì)算體系完成諸如多項(xiàng)式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級(jí)數(shù)展開(kāi)、矩陣運(yùn)算等等計(jì)算問(wèn)題。雖然Matlab的類似科學(xué)計(jì)算能力也很強(qiáng)大，但是Python以其語(yǔ)法簡(jiǎn)單、易上手、異常豐富的三方庫(kù)生態(tài)，個(gè)人認(rèn)為可以更優(yōu)雅地解決日常遇到的各種計(jì)算問(wèn)題。安裝在本博客就不細(xì)講了！1、表達(dá)式與表達(dá)式求值：#--------多項(xiàng)式求解--
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:57 2482
