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用python登錄Dr.com思路以及代碼分享

前提:isp得支持web登錄的方式。說明:每個ISP的登錄頁面不一樣,不過我估計算法都是一樣的,于是解決方案應該也是相似的,只是表單的key可能不太一樣。首先,分析登錄頁面。頁面head鑲嵌了

系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:14 2360

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對Python中畫圖時候的線類型詳解

在Python中用matplotlib畫圖的時候,為了區(qū)分曲線的類型,給曲線上面加一些標識或者顏色。以下是顏色和標識的匯總。顏色(color簡寫為c):藍色:'b'(blue)綠色:'g'(green)紅色:'r'(red)藍綠色(墨綠色):'c'(cyan)紅紫色(洋紅):'m'(magenta)黃色:'y'(yellow)黑色:'k'(black)白色:'w'(white)灰度表示:e.g.0.75([0,1]內(nèi)任意浮點數(shù))RGB表示法:e.g.'#2

系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:33 2360

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用Python徒手擼一個股票回測框架

代碼架構以自己的回測框架為例。主要包含下面兩個文件backtest/backtest.pybroker.pybacktest.py主要提供BackTest這個類用于提供回測框架,暴露以下鉤子函數(shù).definitialize(self):"""在回測開始前的初始化"""passdefbefore_on_tick(self,tick):passdefafter_on_tick(self,tick):passdefbefore_trade(self,order)

系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:55 2359

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MLPClassifier()改變模型復雜度的四種方法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡每一個隱藏層上的節(jié)點數(shù)調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層的層數(shù)調(diào)節(jié)activation的方式通過調(diào)整alpha值來改變模型正則化的程度(增大alpha會降低模型復雜度,模型會變得更加簡單)官方doc:Initsignature:MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,),activation='relu',solver='adam',alpha=0.0001,batch_

系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:56 2358

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Protobuf 安裝及 Python、C# 示例

01|簡介02|安裝2.1Windows下安裝03|簡單使用3.1編譯3.2Python示例3.3C#示例01|簡介Protobuf(ProtocolBuffers),是Google開發(fā)的一種跨語言、跨平臺的可擴展機制,用于序列化結構化數(shù)據(jù)。與XML和JSON格式相比,protobuf更小、更快、更便捷。protobuf目前支持C++、Java、Python、Objective-C,如果使用proto3,還支持C#、Ruby、Go、PHP、JavaScri

系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:51 2358

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【Python機器學習及實踐】基礎篇:無監(jiān)督學習經(jīng)典模型(特征降維)

Python機器學習及實踐——基礎篇:無監(jiān)督學習經(jīng)典模型(特征降維)特征降維不僅可以重構有效的低維度特征向量,同時也為數(shù)據(jù)展現(xiàn)提供了可能。在特征降維的方法種,主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是最為經(jīng)典和實用的特征降維技術,特別是輔助圖像識別方法有突出的表現(xiàn)。1.主成分分析線性相關矩陣秩計算樣例importnumpyasnp#初始化一個2*2的線性相關矩陣M=np.array([[1,2],[2,4]])#計算2*2

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:46 2358

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python中l(wèi)ist方法詳解說明

使用示例:1.取值2.取索引3.修改4.新增4-1列表末尾追加list.append4-2在指定位置添加數(shù)據(jù)4-3list.entend把一個列表的內(nèi)容追加到另一個列表的末尾5.刪除5-1list.remove刪除第一次出現(xiàn)的指定的數(shù)據(jù),如果數(shù)據(jù)不存在,程序會報錯5-2list.pop不帶參數(shù)刪除列表末尾的數(shù)據(jù)5-3list.pop帶參數(shù)刪除指定索引位置的數(shù)據(jù)5-4清空整個列表list.chear5-5dellist[索引]本質(zhì)上是把一個變量從內(nèi)存中刪除,

系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:22 2357

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python環(huán)境鏈接Oracle數(shù)據(jù)庫

首先要查看自己安裝的python版本:(base)C:\Users\yspmm>pythonPython3.7.0(default,Jun282018,08:04:48)[MSCv.191264bit(AMD64)]::Anaconda,Inc.onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.連接Oracle需要安裝cx_Oracle和oracle客戶端,根據(jù)版本和系

系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:39 2357

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python開發(fā)之web篇-flask框架入門

python做web開發(fā)已經(jīng)不是什么新鮮事了,學習之前也查閱過一些資料也和常用作前后端開發(fā)的幾門編程語言做過一些對比,雖說不一定要使用python做web開發(fā),但還是覺得有必要簡單的接觸學習一下,也就當成拓寬知識面了一常用的pythonweb開發(fā)框架FlaskFlask確實很“輕”,不愧是MicroFramework,從Django轉(zhuǎn)向Flask的開發(fā)者一定會如此感慨,除非二者均為深入使用過Flask自由、靈活,可擴展性強,第三方庫的選擇面廣,開發(fā)時可以結

系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:54 2357

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python3模擬實現(xiàn)xshell遠程執(zhí)行l(wèi)iunx命令的方法

原文鏈接:https://www.jb51.net/article/165199.htm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=

系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:42 2356

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iOS私有API檢測掃描思路以及工具開發(fā)(Python3 + Django)

風險點1、class-dump有些文件會報錯,需要查看下2、mach-o文件中的依賴除了系統(tǒng),是不是還需要dump第三方其他的庫進行掃描@xpath3、私有api在公開的Framework及私有的PrivateFramework都有。4、9.2.5的iOS系統(tǒng)對應的Xcode8是有docset的,后面的Xcode都有新的文件格式了,下面有介紹,需要自己分析,但是數(shù)據(jù)結構有點亂,可能我我還沒悟出來。。。。。。前言最近SDK的開發(fā),經(jīng)常會給到安全組掃描安全漏洞

系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:41 2356

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Python3網(wǎng)絡爬蟲之解析庫pyquery的使用(三)

pyquery的安裝:ubtuntu和windows下安裝lxml:pip3installpyquery驗證安裝:安裝完成,在python命令行下輸入importpyquery沒有報錯,證明庫已經(jīng)安裝好了。pyquery的介紹:PyQuery庫也是一個非常強大又靈活的網(wǎng)頁解析庫,如果你有前端開發(fā)經(jīng)驗的,都應該接觸過jQuery,那么PyQuery就是你非常絕佳的選擇,PyQuery是Python仿照jQuery的嚴格實現(xiàn)。語法與jQuery幾乎完全相同,所

系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:40 2356

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python gdal安裝與簡單使用

gdal安裝方式一:在網(wǎng)址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal下載對應python版本的whl文件,在命令行中pipinstallwhl文件完整路徑安裝(windows方式)。方式二:命令行conda/pipsearchgdal查看版本,選擇合適的版本(我的2.2.4),如果沒有,使用方式一。命令行conda/pipinstallgdal=版本號,注意加上版本號,否則可能安裝上老版本(window

系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:39 2356

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感知機與支持向量機的區(qū)別及其python代碼實現(xiàn)過程

一、感知機與支持向量機的區(qū)別1、損失函數(shù)的不同a)感知機的損失函數(shù)是基于誤分類的損失函數(shù),利用梯度下降法極小化損失函數(shù)b)支持向量機是求解能夠正確劃分訓練數(shù)據(jù)集并且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面2、超平面?zhèn)€數(shù)的不同對于線性可分的訓練集,感知機滿足條件的超平面?zhèn)€數(shù)不唯一,而支持向量機滿足條件的超平面有且只有一個####未完####

系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:00 2356

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