说明(2017.3.14): 1. 在主文件夹生成一个main.html作为目录 2. 在每个子文件夹生成一个index.html作为看图网页 3. 通过python批量生成html网页,js配合进行遍历输出a链接 4. 生成一个booklist.js文件,存放目录数组,不然字符串不能与数组连接.这个数组是通过字符串伪装出来的,遍历数组,每个元素加上引号和逗号,去掉最后一个逗号,最后两边加上括号,var赋值就可以了. 5. 效果还不错,可以作为本地小黄网了! #!/usr/bin/python…

Django它是一个开源Web应用程序框架.由Python书面. 通过MVC软件设计模式,这种模式M,视图V和控制器C. 它最初是一个数字新闻内容为主的网站已经发展到管理劳伦斯出版集团.那是,CMS(内容管理系统)软件. 于2005年7月在BSD许可证下公布.这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的. --百度百科 官网下载:https://www.djangoproject.com/download/ 官网中也给出了一些命令行安装方法,以下要说得是下载的压缩…

正则表达式中,group()用来提出分组截获的字符串,()用来分组 import re a = "123abc456" print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0) #123abc456,返回整体 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2) #abc 原因 1. 正则表达式中的三组括号把匹配结果分成三组 group()…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

Python学习笔记,day5 一.time & datetime模块 import本质为将要导入的模块,先解释一遍 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒…

翻到以前在大学坚持记录的Python学习笔记,花了一天的时间整理出来,整理时不经回忆起大学的时光,一眨眼几年就过去了,现在还在上学的你们,一定要珍惜现在,有个充实的校园生活.希望这次的分享对于你们有学习的作用. 一.创建第一个程序 第一个程序的创建.运行解释器和一些基本的调试. 1.1运行 Python Python 程序总是在解释器中运行. 解释器是一个"基于控制台的"应用程序,通常从命令外壳运行. Python 3.6.1(v3.6.1:69c0db5050,2017 年 3 月…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…