# 基本概念 ## 模块&包简介 模块:所谓模块就是一个.py文件,用来存放变量,方法的文件,便于在其他python文件中导入(通过import或from).包(package): 包是更大的组织单位,用来组织区别管理多个模块文件.import 用来导入模块from 用于从模块中导入方法(全部或部分),也可用as 重命名导入的方法 ## import & from使用方法 * import使用方法: *import 模块 [as  别名模块] *import 包.[N包].模块; 注:im

原论文:    http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf catboost原理: One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成.后者对于训练时间而言能更有效地执行,并在Catboost中执行. 类别特征: 为了减少过拟合以及使用整个数据集进行训练,Catboost使用更有效的策略. 1.对输入的观察值的集合进行随机排列,生成多个随机排列: 2.给定一个序列,对于每个例子,对于相同类别的例子我们计算平均样本值: 3.使用

原论文: http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理: gbdt困点: gbdt是受欢迎的机器学习算法,当特征维度很高或数据量很大时,有效性和可拓展性没法满足.lightgbm提出GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)和EFB(Exclusive Feature Bundling)进行改进

A:西米喜欢健身 B:超超不爱健身,喜欢打游戏 step1:分词 A:西米/喜欢/健身 B:超超/不/喜欢/健身,喜欢/打/游戏 step2:列出两个句子的并集 西米/喜欢/健身/超超/不/打/游戏 step3:计算词频向量 A:[1,1,1,0,0,0,0] B:[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大,证明夹角越小,两个向量越相似. step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(wo

终于解决了python 3.x import cv2 “ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块” 及“pycharm关于cv2没有代码提示”的问题   参考 :https://blog.csdn.net/Fang_good/article/details/78139601            https://www.cnblogs.com/only-zero-0/p/10024079.html 在网上找了很多资源,基本前篇一律.下载对应版本opencv p

今天clone一个github上的基于maven的项目IntelliJ Idea 依赖包下载成功,代码里无法import.解决方法:删掉原来的.iml,刷新. 如果不行,可尝试:File->Invalidate Caches/Restart; 如果是升级SpringBoot后lombok无法import,请参考:https://blog.csdn.net/u011970235/article/details/90902966

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 一.说明 今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积 看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了 二.思路介绍 1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数 2.均匀的在

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

转载自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pythondebugger/ Debug 对于任何开发人员都是一项非常重要的技能,它能够帮助我们准确的定位错误,发现程序中的 bug.python 提供了一系列 debug 的工具和包,可供我们选择.本文将主要阐述如何利用 python debug 相关工具进行 debug. 使用 pdb 进行调试 pdb 是 python 自带的一个包,为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能

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

pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少. 以下为了简略,我们用P表示pythonic的写法,NP表示non-pythonic的写法,当然此P-NP非彼P-NP. 为什么要追求pythonic? 相比于NP,P的写法简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高,代码越少也就越不容易出错.我认为好的程序员在写代码时,应该追求代码的正确性,简洁性和可读性,这恰恰就是pythonic的精神所在. 对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员(比如我自己)来说

pdb: 首先来说Python里内建的调试器,pdb.它利用一个简单的命令行界面,还有很多你在用调试器时用得上的功能.帮助系统能为你指出你能运行的命令,比如单步调试代码,操纵调用栈和设置断点. 一些它缺少的功能:按tab能让本地变量自动补全和让代码和栈追踪更好看的配色和布局. 不管你最后决定使用哪种调试器,pdb是值得你花时间了解它的,有两个原因:1)它在Python里总是可用的 2)很多其他的调试器的功能是pdb的超集,先学pdb能让你更快的学习其他的调试器. 总之,如果有更好的还是用别的调试

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

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

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

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

在html文件里写python语法的内容,的注意事项: 1:python程序中的变量通过以下方法传入到html: 1:通过全局变量 :全局变量是不须要用$def with语法实现传递的,仅仅要定义了 在html中就能够用,样例例如以下: =================================================================== #模板公共变量,以下能够定义全部的html文件都要用到的变量 ,不须要复杂的 $def with (va,vb) t_glob

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少,比如:很娘,很国足,很CCTV等等. 我的理解为,很+名词表达了一种特殊和强调的意味.所以很python可以理解为:只有python能做到的,区别于其他语言的写法,其实就是python的惯用和特有写法. 举个例子: 很python的写法: a,b = b,a 不python的写法: temp = a a = b b = temp 上面的例子通过了元组的pack和unpack完成了对a,b的

200行Python代码实现2048 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操