要使用Random 模块里的一些随机数方法需要先导入random 模块. 下面是几种常用的随机数方法: 以生成随机8位密码,包括大小写字母,数字为例 pwd = ''.join(random.sample(str1,8)) 生成的密码里面的字符不重复 pwd = ''.join(random.choice(str1) for i in range(8)) 这种方式生成的密码里面会有重复的字符…

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初识与简介[开篇] Python学习笔记——基础篇[第一周]——变量与赋值.用户交互.条件判断.循环控制.数据类型.文本操作 Python学习笔记——基础篇[第二周]——解释器.字符串.列表.字典.主文件判断.对象 Python学习笔记——基础篇1[第三周]——set集合 Python学习笔记——基础篇2[第三周]——计数器.有序字典.元组.单(双)向队列.深浅拷贝.函数.装饰器 Python学习笔记——基础篇[第四周]——迭代器&生成器.装饰器.递归.算法.正则表达式 Python…

Python学习笔记(十): 装饰器的应用 列表生成式 生成器 迭代器 模块:time,random 1. 装饰器的应用-登陆练习 login_status = False # 定义登陆状态 def type(auth_type): # 装饰器传参函数 def login(fucn): # 装饰器函数 def inner(): # 附加功能 global login_status # 将登陆状态变量变为全局变量 if login_status == False: if auth_type ==…

Python学习笔记之九 为什么要有操作系统 管理硬件,提供接口. 管理调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 操作系统发展史 第一代计算机:真空管和穿孔卡片 没有操作系统,所有的程序设计直接操控硬件 优点:程序员独享整个资源    缺点:浪费资源 第二代计算机:晶体管和批处理系统 优点:计算机资源利用 缺点:程序员共享资源,出现问题,找不出问题,影响开发效率 第三代计算机:集成电路芯片和多道程序设计 多道程序:cpu执行程序的过程中遇到I/O,不会原地等待,cpu会去执行其他命令,等到…

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…

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…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…