执行hive -e 命令并且获取对应的select查询出来的值及其对应的scheam字段 需要在执行语句中前部添加 set hive.cli.print.header=true; 这个设置,如下语句: hive -e "set hive.cli.print.header=true;use default;select * from students" 这样最后的结果中会返回查询出来的字段值及其对应的scheam 源码参考地址:https://github.com/xjh713/hive

查询港澳通行证办理进度查询的python 3.3代码.利用socket请求相关网站,获得结果后利用正则找出办理进度.其实用urllib代码会更简洁,不过当时在下还不熟悉urllib~ 直接上代码: import socket import re ''' 广东省公安厅出入境政务服务网护照,通行证办理进度查询. 分析网址格式为 http://www.gdcrj.com/wsyw/tcustomer/tcustomer.do?&method=find&applyid=身份证号码 构造socket

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

Python 代码实现模糊查询 1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) '模糊匹配'这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>&

FP-growth算法高效发现频繁项集(Python代码) http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/51332428

10 行 Python 代码实现模糊查询/智能提示   1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) ‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下

Python模糊查询本地文件夹去除文件后缀 import os,re def fuzzy_search(path): word= input('请输入要查询的内容:') for filename in os.listdir(path): #遍历指定文件夹 re_filename = re.findall('.\w+', str(filename)) #去除文件后缀名 if word in re_filename[0]: print(re_filename[0])

1.需求 使用hvie server一段时间后,业务部门需要自己不定时的查询业务数据,之前这一块都是他们提需求我们来做,后来发现这样重复一样的工作放在我们这边做是在没有效率,遂提出给他们工具或者web UI自助查询,当然hive有自己的hwi可以通过网页UI进行自助查询,但是这对不懂sql的业务人员有点不太友好,目前有没时间去修改hwi的UI,所以还是给他们提供查询工具吧.我这边主要使用python thrift访问集群的hive,所以自然要将python源码打包成.exe,业务人员在windo

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

day06 python代码操作MySQL 今日内容 python代码操作MySQL 基于python与MySQL实现用户注册登录 python操作MySQL python 胶水语言.调包侠(贬义词>>>褒义词) """ python这门语言本身并不牛逼 牛逼的是支持该语言的各种功能强大的模块.软件 """ # 后期在使用python编程的时候 很多看似比较复杂功能可能都已经有相应的模块 模块名字 pymysql 下载模块 1.

if __name__== "__main__" 的意思(作用)python代码复用 转自:大步's Blog  http://www.dabu.info/if-__-name__-__main__-mean-function-python-code-reuse.html 有人在学习python脚本时会发现有的脚本下面有几行代码;   1 2 if __name__== "__main__": main() 不明白其中的意思,其实这就是方便我们代码复用的,我们可以在

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

如果是开源的Python代码,为了能够让大家更方便的使用,放到PyPI上也许是个非常不错的主意(PyPI:Python Package Index).刚开始我以为要将代码打包放到PyPI上是一件非常复杂繁琐的事情,不过看过<Dive Into Python 3>的PACKAGING PYTHON LIBRARIES介绍(CHAPTER 16),并自己动手操作了一下,发现打包发布这个事情并没有想象中的那么有难度.为了方便其他朋友阅读的方便,就尝试写了这个博文,来记录下如何将自己写的Python代

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

day01主要内容回顾 1.进制转换: 二进制: 1111  0101 1010 十六进制          f        5      a 2.内存分布:堆区 和 栈区 外来人只能访问栈区的数据,通过栈区访问堆区数据    3.计算机的原理: 五大组成部分:控制器,运算器 ,存储器 ,输入设备 ,输出设备    计算机的三大核心:cpu(控制器 + 运算器), 内存, 硬盘 今日内容介绍 1.编程语言介绍 2.安装官方cpython解释器 -- 版本共存 3.运行python代码 -- 交

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

问题如下: String sqlTest ="select summary,summaryno from F_Summary"; List<Map<Object, Object>> listTest = this.getService().getListBySql(sqlTest); for (Map<Object, Object> m : listTest) { for (Object k : m.keySet()) { System.out.pr