好書推薦、視頻分享，公眾號"讀書ReadBook"與您一起進步下載地址……1、點擊閱讀原文或者地址https://ebooklist.mobi/2019/05/20/6465.html2、回復關鍵字11730直接獲取下載鏈接，好書推薦、視頻分享，公眾號"讀書ReadBook"與您一起進步圖書簡介……本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書采用理論與實踐相結合的方式，呈現了
系統 2019-09-27 17:51:09 1985
注釋PIL是python的一個圖像處理庫，功能非常強大，可以實現圖片的格式轉換、旋轉、裁剪、改變尺寸、像素處理、圖片合并等等操作。PIL已經更名為pillow所以在終端輸入pip3installpil會報錯，而應該輸入pip3installpillow進行安裝。源碼fromPILimportImagedefImage_PreProcessing():#待處理圖片存儲路徑im=Image.open('UnprocessImage.jpeg')#Resize圖
系統 2019-09-27 17:50:56 1985
num1=-1whilenum1<1ornum1>500:print("請輸入一個整數(1-500)：")num1=int(input())dividend=[3,5,7,9,11,13,15]fornum2individend:ifnum1%num2==0:print(f"{num1}被{num2}整除")else:print(f"{num1}不能被{num2}整除")請輸入一個整數(1-500)：2900請輸入一個整數(1-500)：-13請輸入一個整
系統 2019-09-27 17:50:51 1985
首先globals()和locals()是作用于作用域下的內置函數，所以我將它們分為作用域類型的內置函數1.作用域相關：1）globals()#返回全局作用域中的所有名字2）locals()#返回本地作用域中的所有名字可能對于這個作用域相關的內置函數，大家一接觸都會很懵，這個東西是干什么的？它怎么用？今天小編就給大家來解釋一下，首先我們來先看下官方的解釋：globals()——獲取全局變量的字典locals()——獲取執行本方法所在命名空間內的局部變量的字
系統 2019-09-27 17:50:51 1985
最近，我們老大要我寫一個守護者程序，對服務器進程進行守護。如果服務器不幸掛掉了，守護者能即時的重啟應用程序。上網Google了一下，發現Python有很幾個模塊都可以創建進程。最終我選擇使用subprocess模塊，因為在Python手冊中有這樣一段話:Thismoduleintendstoreplaceseveralother,oldermodulesandfunctions,suchas:os.system、os.spawn*、os.popen*、po
系統 2019-09-27 17:50:33 1985
本文中，我將嘗試展示用Docker開發python應用（主要是Web應用）的可行方法。雖然我本人專注于Python的Flask微框架，但本文目的是演示如何通過Docker更好地開發和共享應用程序，（由任何語言和框架開發的應用程序）。Docker通過封裝依賴項，大大減少了開發環境和正式產品的差距。大多數Python開發人員在開發中使用virtualenv。它提供了一種易用的機制讓應用程序使用自己專用的依賴項，這些依賴項可能與在其它應用程序或操作系統存在沖突（
系統 2019-09-27 17:50:28 1985
隨機森林算法python實現瞎BB代碼導入數據切分訓練集測試集找到最有用的幾個屬性根據上面的代碼更改屬性參數組合遍歷找最優隨機森林樣本數據瞎BB1.實現根據樣本數據（用眼距離distance、最長持續用眼時長duration、總用眼時長total_time、戶外運動時長outdoor、用眼角度angle、健康環境光照用眼比例proportion）判別是否需要近視預警2.樣本實在太少，結果還行，原理都是一樣的代碼導入數據importpandaspatient
系統 2019-09-27 17:50:08 1985
如下所示：#-*-coding:UTF-8-*-importwaveimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#打開wav文件，open返回一個的是一個Wave_read類的實例，通過調用它的方法讀取WAV文件的格式和數據。f=wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")#讀取格式信息#一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一個組元(tuple)：聲道數,量化位數（b
系統 2019-09-27 17:49:51 1985
01-初心緣由最近在研究語音識別方向，看了很多的語音識別的資料和文章，了解了一下語音識別的前世今生，其中包含了很多算法的演變，目前來說最流行的語音識別算法主要是依賴于深度學習的神經網絡算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度學習的應用真正讓語音識別達到了商用級別。然后我想動手自己做一個語音識別系統，從GitHub上下載了兩個流行的開源項目MASR和ASRT來進行復現，發現語音識別的效果沒有寫的那么好，其中如果要從零來訓練自己的語言模型勢必會非常耗時。因此
系統 2019-09-27 17:49:34 1985
代碼來源：《Python神經網絡編程》手寫數據集下載地址:1.訓練數據集2.測試數據集摘要本文代碼主要講解基于Python的簡單神經網絡構建用于識別手寫數據集，類模塊具有通用性，在分析清楚問題后可以加以改動，運用于其他方面。代碼importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系統 2019-09-27 17:49:14 1985
