一.好思想总结: 1.一个东西,正在学会了,是需要能简单教会别人,才是真正的理解透彻了,要是讲不透彻,还是一知半解. 2.思路别人教不了你,学会简单处理任何问题,再复杂的东西,在我看来现实项目中,很多东西都能简单处理,看你是否找到切入点. 3.每个办法,学会灵活使用就足够了.遇到问题,自己去想一下解决办法.特别是做测试的,我们本来是需要找缺陷自己的代码,出问题,第一反应就是要知道修改哪个位置 二.Python的学习方法:1.学完python,你就拿你项目中的接口和数据库来做实验:1)用pytho…

依据本人的学习经验,我总结了下面十点和大家分享: 1)学好python的第一步.就是立即到www.python.org站点上下载一个python版本号.我建议刚開始学习的人,不要下载具有IDE功能的集成开发环境,比方Eclipse插件等. 2)完成下载后,就能够開始学习了.学习过程中.我建议能够下载一些python的学习文档,比方<dive into python>,<OReilly - Learning Python>等等.通过学习语法,掌握python中的keyword语法,函…

python学习体系 python相关书籍若干本 了解python基础数据类型 熟悉各种类型的操作方法 理解函数与类的概念 练习练习再练习 前期以被动学习为主,把每个知识点都认真的学过去,后期慢慢再把学到的知识全部输出,可以写技术博客,也可以讲给别人听,以主动输出来继续精进.…

规范的 python 编码令人赏心悦目,令代码的表达逻辑更清晰,使得工程代码更容易被维护和交流: 编码规范包括对于代码书写格式的约束,不良语法的禁用和推荐的编码手法,下面做些简要的描述: 1. 代码规范格式示例 以上的命名规范,对齐规范,代码行规范以及声明和注释规范都是最基础的书写规范,他们让代码表达更清晰. 2. 不良语法的禁用示例 常见的禁忌已经在上面被列出,避开python 的这些坑,可以让你的代码更少出错. 3. 推荐的编码手法示例 以上这些编程推荐,都是笔者多年最常用的,感觉最容易实现…

作为脚本语言Python上手容易,但要学好Python能写出一手漂亮的.Pythonic的Python代码并非一日之功,本文的目的在于推荐 一些优秀的Python相关的文章(至于书大家可以看dip.learning python和官方手册去),让你在成长为一名Python高手的路上少走一点弯路.注:文章都是英文的,学好Python读懂英文资料这是必须的了. 1. PEP8 Style Guide for Python Code 排第一的当属Python的编码规范PEP8,这个就不用我多说吧,无论…

人生苦短,我用 Python.为什么?简单明了的理由当然是开发效率高.但是学习 Python 的初学者往往会面临以下残酷的现状:网上充斥着大量的学习资源.书籍.视频教程和博客,但是大部分都是讲解基础知识,不够深入:也有的比较晦涩,难以理解.如果你真的想要高效地学习 Python,那就需要掌握如何过滤网上的垃圾教程资源的技能,并从其他有经验的程序员或在线编程社区中获得帮助.倘若你没有任何编程知识,或者知之甚少,从一张白纸起步,或许会更容易一些.在本篇文章中,我们将分享 6 位技术专家学习 Pyth…

首谈方法 最近在整理爬虫系列的博客,但是当整理几篇之后,发现一个问题,不管学习任何内容,其实方法是最重要的,按照我之前写的博客内容,其实学起来还是很点枯燥不能解决传统学习过程中的几个问题: 这个是普通学习中我们都经常会碰到的问题,按照之前我整理的文章,包括我自己学习的过程,其实这是一个非常大的痛点,把每个模块的基本使用,都按照官网配合例子使用,但是这不是一个最好的学习方法,因为这样学完之后,基本上都会觉得还是是一堆需要记住的,但是这些东西不用又很难记住. 下面我们看看常见的错误学习方法: 针对上…

随着互联网的发展,数据科学概念的普及,Python火得一塌糊涂,为此很多小伙伴想学这门语言,苦于没有正确的学习方法,大部分都放弃了,所以我想总结下经验来帮助大家高效学完python技术!第一.首先学习得知道正确的学习路线,1阶段:Python根底预备本阶段次要是学习Python开发入门知识,HTML+css.java.jquery.Python编程根底.Python初探等,让你轻松入门Python言语. 2阶段:Python Web开发本阶段是次要Python开发根底知识的解说,经过零碎学习my…

统计学习方法与Python实现(二)——k近邻法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测.k近邻法不具有显式的学习过程,而实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分,并作为其分类的模型.k近邻法的三个基本要素是 k值的选择.距离度量和分类决策规则. k近邻法的模型是将特征空间划分成一些称为单元的子空间,并且…

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向…

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则…

递归 引入 递归的表现形式 下面是四个函数,互相调用返回结果 # 引入 递归的表现形式 def f1(): ' def f2(): r = f1() return r def f3(): r = f2() return r def f4(): r = f3() return r result = f4() print(result) # 最后输出结果 1 除了依次调用其他函数,函数也可以调用自己 下面的f1()函数一直在调用自己,相当于一个死循环,python内部有机制,当递归调用到一定数量的时…

字符串在Python内部的表示是unicode编码,因此,在做编码转换时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码. decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码,如str1.decode('gb2312'),表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码. encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串,如str2.encode('gb2…

数据结构: python数据结构共包含四大类: 列表  列表是可变元素,支持增删改查操作 字典 字典是遍历,key:value 格式. 元组 元组数据不可变元素,仅仅有两个操作 index, count 集合 集合的增删,创建集合{1, 2, 3}, set(),集合的集合操作. 控制流语句: if 语句 if else 语句 if elif else语句 永远只有一个分支被执行 while语句 for in 语句 break语句 continue语句 else语句 列表解析 列表解析是pyth…

本文采用Python doctest单元测试的方法,直接用代码学习代码,滚雪球式的迭代学习. doctest是一个python标准库自带的轻量单元测试工具,适合实现一些简单的单元测试.它可以在docstring中寻找测试用例并执行,比较输出结果与期望值是否符合. 运行命令 python -m doctest -v dtest.py 如果doctest通过,不会有任何输出.可以加-v参数来查看测试细节. 关于doctest的简单使用请参考:http://mickhan.blog.51cto.com…

0. 说明 安装教程网上有很多,等下次安装再补充笔记 Python 下载地址…

optparse C:\Users\Mr.chai>python C:/Users/Mr.chai/Desktop/PythonProject/DAY/day27/LuffyFTP/client/luffy_client.py -hUsage: luffy_client.py [options] Options: -h, --help show this help message and exit -s SERVER, --server=SERVER ftp server ip_addr -P…

python的介绍 把命令放到一个文件中,文件还能执行,这样的语言叫shell脚本 写一个c语言程序,.c结尾的,gcc运行c语言程序,生成.out文件,然后执行.out文件 c语言是先编写代码,再编译,最后运行,修改代码后就要重新编译,相当于,相当于等人说完所有的话后再翻译 python是编写代码后就能解释运行,修改代码后也是同样的步骤,是边解释边运行,相当于同声传译 python程序可以花更多的时间思考程序的逻辑,而不是具体的实现本身 学语言要看低版本的源码,能猜出作者的意图,高版本的bug…

一.json是所有语言都通用的一种序列化格式 只支持 : 列表,字典字符串,数字,且字典的key必须是字符串 ''' 1. dumps , loads 在内存中做数据转换: dumps : 数据类型 转成 字符串 ------序列化 loads :  字符串 转成 数据类型------反序列化 2. dump , load   直接将数据类型写入文件,直接从文件中读出数据类型 dump 数据类型 写入 文件 序列化 load 文件 读出 数据类型 反序列化''' 1.写操作.json文件dump…

提起对Python的印象,除了全能之外恐怕就是简单易学了.很多人都在推荐新手学Python入门,毕竟语法简单.语句简洁,所谓“人生苦短我用Python”绝不是一句空话.不过也不能忽视一点:Python的语法简单是相对于其他编程语言来说的,对一个没有基础的小白来说,Python也没那么简单,学不好也是非常正常的一件事. 不过毕竟已经是最低难度的语言,即便有些许困难,学习得法必定可绕开不少弯路.今天我们就不过毕竟已经是最低难度的语言,即便有些许困难,学习得法必定可绕开不少弯路.今天我们就来看一下Py…

朴素贝叶斯法 首先训练朴素贝叶斯模型,对应算法4.1(1),分别计算先验概率及条件概率,分别存在字典priorP和condP中(初始化函数中定义).其中,计算一个向量各元素频率的操作反复出现,定义为count函数. # 初始化函数定义了先验概率和条件概率字典,并训练模型 def __init__(self, data, label): self.priorP = {} self.condP = {} self.train(data, label) count函数,输入一个向量,输出一个字典,包含…

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式…

[原创]转载请注明作者Johnthegreat和本文链接. 相信大家都知道,Python很容易学,有编程基础的人,最多两个星期就可以很愉快的撸Python的代码了,那么具体涉及的知识有哪些,下面为大家整理出来目录. 同时,给初学者一些参考,知道学习的方向,以及学习一段时间后,检验自己达到的水平. 这篇文章预计5分钟读完,所以不会有很多复杂的描述,基本上是概述性的描述.不罗嗦,以下开始: 1. Python基础概念 这是一门高级编程语言,不用操心底层细节.同时它也是解释型语言,不需要编译,写好就可…

其实关于编程这事儿没有接触的那么早,大一的时候没什么关注点,有一门课是vb,一天天的,就抄抄作业啥的就完事儿了.当时也觉的自己不是学编程的料,想着以后估摸也不会干开发相关的工作. 我的自学历程 阴差阳错的进入到了软件测试行业,入行比较早.懵懵懂懂.也没想着会学习编程.总觉的自己不是觉这块的料.后来因为项目的一些需求,慢慢接触了编程. 三人行必有我师 为什么是名师指路,因为确实需要老师来指点你的学习,关于这个老师,没有一个确切的点,父母可为师,同学也可以为师,甚至比自己年纪小.资历少的人也可以为师…

函数默认参数使用可变对象 def use_mutable_default_param(idx=0, ids=[]): ids.append(idx) print(idx) print(ids) use_mutable_default_param(idx=1) use_mutable_default_param(idx=2) 输出 1 [1] 2 [1, 2] 函数本身也是一个对象,默认参数绑定于这个函数对象上 append这类方法会直接修改对象,所以下次调用此函数时,其绑定的默认参数已经不再是空…

phantomjs无头浏览器(基本不用) http://phantomjs.org/download.html 如果报 下面这种错误 [root@hwgz01 ~]# phantomjs phantomjs: error while loading shared libraries: libfontconfig.so.1: cannot open shared object fi le: No such file or directory 需要安装包 centos系列 sudo yum inst…

感知机是二类分类的线性分类模型,利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行极小化. 书中算法可以将所有样本和系数向量写成增广向量的形式,并将所有负样本乘以-1,统一形式,方便计算. (1)训练数据集线性可分时,感知机学习算法原始形式迭代收敛 (2)算法存在许多解 感知机学习算法的对偶形式使得训练过程中实例仅以内积形式出现,可以提前存储(Gram矩阵). # train = [[(3, 3), 1], [(4, 3), 1], [(1, 1), -1]] train = [[(0, 0), 1]…

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处…

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…

可用方案 Tkinter python官方附带,方便,但听说存在乱码问题 wxPython 更成熟一些,但需要额外安装(大约50M) pyQt 授权不够宽松 最短代码 Tkinter 待补充 wxPython 待补充 pyQt 待补充…