from sys import stderr ######################### TRUE = 1 #定义返回值 FALSE = 0 FACT_LENGTH = 9 #'''前提与结论总数''' PRMS_LENGTH = 2 #'''每条规则的前提个数''' PREMISE = 7 #'''前提数量''' RULE_LENGTH = 4 #'''规则数量''' LIMIT = 0.5 #'''结论阈值''' AND = 1 #'''规则前提逻辑关系''' OR = 0 VH =

1.Python语言高级特性 1).深入浅出Python生成器 1).生成器函数:与普通函数定义类似,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间挂起函数的状态,以便下次从它离开的地方继续执行 2).生成器表达式:类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表 使用生成器的例子,使用生成器返回自然数的平方: def gensquares(N): for i in range(N): yield i ** 2

一.基础知识库 有毛发 哺乳动物 - 有奶 哺乳动物 - 有羽毛 鸟 - 会飞 会下蛋 鸟 - 吃肉 食肉动物 - 有犬齿 有爪 眼盯前方 食肉动物 - 哺乳动物 有蹄 有蹄类动物 - 哺乳动物 反刍动物 有蹄类动物 - 哺乳动物 食肉动物 黄褐色 身上有暗斑点 金钱豹 * 哺乳动物 食肉动物 黄褐色 身上有黑色条纹 虎 * 有蹄类动物 长脖子 有长腿 身上有暗斑点 长颈鹿 * 有蹄类动物 身上有黑色条纹 斑马 * 鸟 长脖子 有长腿 不会飞 有黑白二色 鸵鸟 * 鸟 会游泳 不会飞 有黑白二色

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

翻译自 <Python学习手册(第5版)> Systems Programming Python 对操作系统服务的内置接口使其非常适合编写可移植.可维护的系统管理工具和实用程序 utilities (有时称为 shell 工具).Python 程序可以搜索文件和目录树.启动其他程序.使用进程和线程进行并行处理等等. Python 的标准库带有 POSIX 绑定和对所有常用 OS 工具的支持: 环境变量.文件.套接字.管道.进程.多线程.正则表达式模式匹配.命令行参数.标准流接口.shell 命

今天看到这样的一则新闻:不禁感叹,人工智能这股风来的太快,已经掀起全民学习Python的浪潮. 2017年中观察:看上去这个大纲内容基本是这样了,但是实行年份可能要往后推了,不在2017年执行了(据说技术科目的另一部分,通用技术,也在进行教改). 2017年初消息:浙江省信息技术新教材,即将在2017级(2017年9月入学)高中新生中开始使用. 据了解,与目前的选考(可以理解为高考科目)要求的信息技术教材由3本<信息技术基础>.<多媒体技术应用>.<算法与程序设计>3本

人工智能的话题在近几年可谓是相当火热,前几天看快本时其中有一个环节就是关于人工智能的,智能家电.智能机器人.智能工具等等,在我的印象里,提到人工智能就会出现 Python,然后我便在网上查找了相关信息,并整合了一下. 人工智能 人工智能,英文缩写为AI,是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学:是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人.语言识别.图像识别.自然语言处

自然语言处理(NLP)是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统进行通信的AI方法. 如果您希望智能系统(如机器人)按照您的指示执行操作,希望听取基于对话的临床专家系统的决策时,则需要处理自然语言. NLP领域涉及使计算机用人类使用的自然语言执行有用的任务. NLP系统的输入和输出可以是 - 言语(说话) 书面文字 NLP的组成部分 在本节中,我们将了解NLP的不同组件. NLP有两个组件. 这些组件如下所述 - 1. 自然语言理解(NLU) 它涉及以下任务 - 将给定的自然语言输入映射为有用的表

我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法. 它之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它 是如何工作的. K-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义,决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解. 决策树很多任务都 是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列 规则,机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则.专家系统中经常使用决策树,

Python是一种全栈的开发语言,你如果能学好Python,前端,后端,测试,大数据分析,爬虫等这些工作你都能胜任. 当下Python有多火我不再赘述,,Python有哪些作用呢? 就目前Python发展而言,Python主要有以下五大主要应用: 网络爬虫 数据分析 网站开发 人工智能 自动化运维 接下来和大家聊聊这几个方面: 一.网络爬虫 首先, 什么叫网络爬虫? 网络爬虫又称网络蜘蛛,是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序.众所周知,每个网页通常包含其他网页的入口,网络爬虫则通过一个

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

字节流和字符串 当使用Python定义一个字符串时,实际会存储一个字节串: "abc"--[97][98][99] python2.x默认会把所有的字符串当做ASCII码来对待,但是当字节值>127时,默认解析便会出现问题. x="abc"+chr(150) print repr(x) #'abc\x96' u"Hello" + x #UnicodeDecodeError: 'ASCII' codec can't decode byte 这

由于经常需要到服务器上执行些命令,有些命令懒得敲,就准备写点脚本直接浏览器调用就好了,比如这样: 因为线上有现成的Apache,就直接放它里面了,当然访问安全要设置,我似乎别的随笔里写了安全问题,这里就不写了. vim /etc/httpd/conf/httpd.conf LoadModule cgid_module modules/mod_cgid.so AddHandler cgi-script .cgi .py ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin

引言 最近刚刚用python写完了一个解析protobuf文件的简单编译器,深感ply实现词法分析和语法分析的简洁方便.乘着余热未过,头脑清醒,记下一点总结和心得,方便各位pythoner参考使用. ply使用 简介 如果你不是从事编译器或者解析器的开发工作,你可能从未听说过ply.ply是基于python的lex和yacc,而它的作者就是大名鼎鼎Python Cookbook, 3rd Edition的作者.可能有些朋友就纳闷了,我一个业务开发怎么需要自己写编译器呢,各位编程大牛说过,中央决定