這篇文章主要介紹了PythonDjango封裝分頁(yè)成通用的模塊詳解,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下新建utils文件夾，并創(chuàng)建page.pypage.py：classShowPage(object):def__init__(self,page_num,total_count,url_prefix,per_page=10,max_page=11):''':parampage_num:當(dāng)前頁(yè)碼數(shù)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:04 2277
本文介紹了如何用python實(shí)現(xiàn)海螺圖片，感興趣的可以參考一下，具體代碼如下：代碼如下：importturtleimporttimet=turtle.Turtle()t.speed(0)t.color('red','blue')t.begin_fill()foriinrange(90):t.circle(150-i)t.left(4)t.end_fill()t.up()t.fd(280)t.right(90)t.fd(200)t.down()t.color
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:16 2276
一、裝飾函數(shù)（1）概念：裝飾器本質(zhì)上是一個(gè)Python函數(shù)或類(lèi)，它可以讓其他函數(shù)或類(lèi)在不需要做任何代碼修改的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)/類(lèi)對(duì)象。它經(jīng)常用于有切面需求的場(chǎng)景，比如：插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗(yàn)等場(chǎng)景，裝飾器是解決這類(lèi)問(wèn)題的絕佳設(shè)計(jì)。有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無(wú)關(guān)的雷同代碼到裝飾器中并繼續(xù)重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對(duì)象添加額外的功能。使用方法：先定義一個(gè)裝飾器（帽子）再定
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:30 2276
n叉數(shù)的前序遍歷classSolution:defpreorder(self,root:'Node')->List[int]:order=[]ifroot!=None:order.append(root.val)foriinrange(len(root.children)):node=root.children[i]order+=self.preorder(node)returnorder類(lèi)中的函數(shù)遞歸調(diào)用，要使用self.preorder()調(diào)用
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:12 2276
1.簡(jiǎn)介：facenet是基于TensorFlow的人臉識(shí)別開(kāi)源庫(kù)，有興趣的同學(xué)可以扒扒源代碼：https://github.com/davidsandberg/facenet2.安裝和配置facenet我們先將facenet源代碼下載下來(lái)：gitclonehttps://github.com/davidsandberg/facenet.git在使用facenet前，務(wù)必安裝下列這些庫(kù)包：或者直接移動(dòng)到facenet目錄下，一鍵安裝pipinstall-r
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:52 2276
本文實(shí)例分析了Python中os.path用法。分享給大家供大家參考。具體如下：復(fù)制代碼代碼如下:#coding=utf-8importosprintos.path.abspath("d:\\new\\test.txt")printos.path.basename("d:\\new\\test.txt")printos.path.dirname("d:\\new\\test.txt")printos.path.exists("d:\\new")printo
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:03 2276
'''1.實(shí)現(xiàn)用戶(hù)傳入一個(gè)普通字符串，返回字符串的md5加密結(jié)果的函數(shù)'''#importhashlib##defM(str):#m=hashlib.md5()#m.update(str.encode('utf8'))#returnm.hexdigest()##s=M('stoll')#print(s)#函數(shù)對(duì)象的四大功能#1.引用（和變量一樣）#x="hellonick"#y=x#deffunc():#print('fromfunc')#f=func#p
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:12 2276
之前一篇筆記：Python機(jī)器學(xué)習(xí)筆記：不得不了解的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)（1）1，什么樣的資料集不適合用深度學(xué)習(xí)？數(shù)據(jù)集太小，數(shù)據(jù)樣本不足時(shí)，深度學(xué)習(xí)相對(duì)其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法，沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)集沒(méi)有局部相關(guān)特性，目前深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)比較好的領(lǐng)域主要是圖像／語(yǔ)音／自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域的一個(gè)共性是局部相關(guān)性。圖像中像素組成物體，語(yǔ)音信號(hào)中音位組合成單詞，文本數(shù)據(jù)中單詞組合成句子，這些特征元素的組合一旦被打亂，表示的含義同時(shí)也被改變。對(duì)于沒(méi)有這樣的局部相關(guān)性的數(shù)據(jù)集
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:45 2275
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Associationrulemining）是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法之一，可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)事情之間的聯(lián)系，最早是為了發(fā)現(xiàn)超市交易數(shù)據(jù)庫(kù)中不同的商品之間的關(guān)系。(啤酒與尿布)基本概念1、支持度的定義：support(X-->Y)=|X交Y|/N=集合X與集合Y中的項(xiàng)在一條記錄中同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)/數(shù)據(jù)記錄的個(gè)數(shù)。例如：support({啤酒}-->{尿布})=啤酒和尿布同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)/數(shù)據(jù)記錄數(shù)=3/5=60%。2、自信度的定義：confidenc
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:39 2275
本文實(shí)例講述了python統(tǒng)計(jì)一個(gè)文本中重復(fù)行數(shù)的方法。分享給大家供大家參考。具體實(shí)現(xiàn)方法如下：比如有下面一個(gè)文件2312我們期望得到2,23,11,1解決問(wèn)題的思路:出現(xiàn)的文本作為key,出現(xiàn)的數(shù)目作為value,然后按照value排除后輸出最好按照value從大到小輸出出來(lái),可以參照：復(fù)制代碼代碼如下:inrecentPython2.7,wehavenewOrderedDicttype,whichrememberstheorderinwhichthei
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:21 2274
grpcgRPC一開(kāi)始由google開(kāi)發(fā)，開(kāi)源的遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用(RPC)系統(tǒng)grpc支持同步和異步調(diào)用簡(jiǎn)單模式下，調(diào)用函數(shù)就像本地調(diào)用一樣，直接傳輸數(shù)據(jù)流式調(diào)用將信息以數(shù)據(jù)量的方式，發(fā)送或者接受，gRPC客戶(hù)端調(diào)用成功的判斷是獨(dú)立的本地的，因此可能存在客戶(hù)端與服務(wù)端判斷不一致的情況例如，您可以在服務(wù)器端成功完成RPC，但在客戶(hù)端失敗。在客戶(hù)端發(fā)送所有請(qǐng)求之前，服務(wù)器也可以決定完成grpc是基于HTTP2協(xié)議的封裝gRPC請(qǐng)求和應(yīng)答消息流中一般的消息順序：請(qǐng)求
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:25 2274
%matplotlibinlineimportnumpyasnp,matplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-20,20,10)print(x)[-20.-15.55555556-11.11111111-6.66666667-2.222222222.222222226.6666666711.1111111115.5555555620.]y=x**3+2*x**2+6*x+5plt.plot(x,y,marker="o")[]
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:12 2274
Python中讀取圖片并轉(zhuǎn)化為numpy.ndarray()數(shù)據(jù)的6種方式方式：返回類(lèi)型OpenCVnp.ndarrayPILPIL.JpegImagePlugin.JpegImageFilekeras.preprocessing.imagePIL.JpegImagePlugin.JpegImageFileSkimage.ionp.ndarraymatplotlib.pyplotnp.ndarraymatplotlib.imagenp.ndarrayimp
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:47 2274
1，什么是Requests庫(kù)Requests是用python語(yǔ)言編寫(xiě)，基于urllib，采用Apache2Licensed開(kāi)源協(xié)議的HTTP庫(kù)。它比urllib更加方便，可以節(jié)約我們大量的工作，完全滿(mǎn)足HTTP測(cè)試需求，用一句話(huà)來(lái)說(shuō)，Requests是python實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單易用的HTTP庫(kù)。安裝Request，直接輸入pip3installrequests2，使用方法(底部有碼云地址)相對(duì)上一期的urllib庫(kù)要簡(jiǎn)單了很多了（個(gè)人覺(jué)得簡(jiǎn)單了不少的）各種請(qǐng)求
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:48 2274
OpenCV-Python官方文檔關(guān)于圖像傅里葉變換和反變換的教程網(wǎng)址：https://docs.opencv.org/4.1.0/de/dbc/tutorial_py_fourier_transform.html目標(biāo)我們將要學(xué)習(xí)：?使用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換（DFT）：cv2.dft()，cv2.idft()?使用Numpy中FFT（快速傅里葉變換）函數(shù)：?傅里葉變換的一些用處?我們將要學(xué)習(xí)的函數(shù)有：cv2.dft()，cv2.idft()等原
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:27 2274
