本人之前寫過若干“給程序員加財(cái)商”的系列文，目的是通過股票案例講述Python知識點(diǎn)，讓大家在學(xué)習(xí)Python的同時(shí)還能掌握相關(guān)的股票知識，所謂一舉兩得。在之前的系列文里，大家能看到K線，均線，成交量的案例，在本文里，大家能看到通過RSI案例講述Python郵件編程的知識點(diǎn)，在后繼系列文里，大家還能看到MACD,BIAS,KDJ等指標(biāo)相關(guān)案例。1RSI指標(biāo)的原理和算法描述相對強(qiáng)弱指標(biāo)（RSI）是通過比較某個(gè)時(shí)段內(nèi)單股價(jià)格的漲跌幅度來判斷多空雙方的強(qiáng)弱程度，
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:07 4454
第一步：首先定義一個(gè)視圖函數(shù)，用于提供數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)每頁顯示數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，返回每頁請求數(shù)據(jù)fromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.core.paginatorimportPaginator#Django內(nèi)置分頁功能模塊defindex(request):#提供json數(shù)據(jù)resp={"id":10000,"username":"user-0","sex":"女","city":"城市-0","sign":"簽名-0",
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:48 4424
題目分析拿到題目以后題目是一個(gè)長條狀gif那么這個(gè)題大概率就是分離gif的每一幀然后拼接形成圖片得到flag解題步驟有了思路以后，步驟也很清晰。就是兩步。第一步，分離gif，第二步，拼接gif步驟1.分離gif好多方法都可以分離gif，這里使用python分離一下，上代碼：#分離gif.pyfromPILimportImagesavepath="F:\ctf文件\\D-R0s1\\"#保存路徑im=Image.open('F:\ctf文件\\1.gif')
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:10 4315
1.github地址2.最后說一下思路：-這幾天寫好rest風(fēng)格的后臺(tái)接口。-再用python的GUI寫一個(gè)桌面應(yīng)用，這個(gè)桌面應(yīng)用可以拿到每天最新的新聞數(shù)據(jù)，然后自動(dòng)調(diào)用瀏覽器去執(zhí)行（使用自動(dòng)化測試框架實(shí)現(xiàn)），并且不會(huì)重復(fù)觀看，除此之外就是一些搜索功能。-再之后就是把學(xué)習(xí)強(qiáng)國網(wǎng)頁版的整套api拿下來，通過提交請求的方法去告訴服務(wù)器我看了這篇文章，這樣就可以把這一套程序移植到微信公眾號上了。-新手，邊學(xué)邊開發(fā)，還請急需這種程序的童鞋多多包容...
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:10 4286
1、MFCC概述在語音識別（SpeechRecognition）和話者識別（SpeakerRecognition）方面，最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數(shù)（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，簡稱MFCC）。根據(jù)人耳聽覺機(jī)理的研究發(fā)現(xiàn)，人耳對不同頻率的聲波有不同的聽覺敏感度。從200Hz到5000Hz的語音信號對語音的清晰度影響較大。兩個(gè)響度不等的聲音作用于人耳時(shí)，則響度較高的頻率成分的存在會(huì)影響到對響度較低的頻率
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:40 4270
defcopy_table_from_excel_to_word():importtimefromwin32comimportclientexcel=client.Dispatch('Excel.Application')word=client.Dispatch('Word.Application')doc=word.Documents.Open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test.docx')wb=excel
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:51 4269
準(zhǔn)備開始學(xué)習(xí)Python，但是剛準(zhǔn)備環(huán)境搭建時(shí)就遇到了下面的錯(cuò)誤：仔細(xì)的看了看，說是缺少DLL。對于這個(gè)問題的解決辦法：方法一：1.在安裝包上點(diǎn)右鍵以管理員身份運(yùn)行2.C:\Users\用戶名\AppData\Local\Temp文件夾上右鍵->屬性->安全,給everyone完全控制權(quán)限；方法二：使用windows的msiexec命令，讓我們先簡單看看用法：msiexec--helpWindows(R)Installer.V5.0.7601.18896m
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:25 4199
前言要實(shí)現(xiàn)該功能，需要的就是暫停程序、等待并捕捉用戶的一個(gè)鍵盤輸入，然后繼續(xù)執(zhí)行。Python有內(nèi)建的庫能幫我們實(shí)現(xiàn)該功能，不過要區(qū)別對待Windows和Linux。msvcrt中的getch()方法能夠幫助在Windows下實(shí)現(xiàn)，其作用是獲取一個(gè)按鍵響應(yīng)并返回對應(yīng)的字符。它并不在命令行中回顯。有如下程序段：importmsvcrtprintord(msvcrt.getch())這里利用ord將獲得的字符轉(zhuǎn)換為ASCII數(shù)值，例如捕獲按鍵“d”（注意是小寫
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:43 4187
1引言Pythonpadas是常用的數(shù)據(jù)處理和分析模塊，有特別的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame。創(chuàng)建一個(gè)對象：importpandasaspddata=[[1,2,3],[4,5,6]]index=['a','b']#行號columns=['c','d','e']#列號df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個(gè)數(shù)據(jù)框2常遇到的錯(cuò)誤read_csv是常用的讀取CSV格式的文件，其返回值就是Data
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:08 4174
python編寫釘釘自動(dòng)打卡腳本安卓開啟開發(fā)者模式->USB調(diào)試ADB安裝（shell控制用來調(diào)試手機(jī)）開啟指針位置->開發(fā)者模式adbshellinputtap4331639模擬點(diǎn)擊當(dāng)前坐標(biāo)YX引入pythonimportos執(zhí)行命令（windows需要要配置環(huán)境變量）記錄當(dāng)前的點(diǎn)擊位置然后用點(diǎn)擊調(diào)試adbshellinputtap電源鍵adbshellinputkeyevent224屏幕滑動(dòng)解鎖adbshellinputswipe30020003006
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:17 4171
原文鏈接：https://blog.csdn.net/jidushanzhu/article/details/81476548python3C=[('e',4,2),('a',2,1),('c',5,4),('b',3,3),('d',1,5)]print(sorted(C,key=lambday:y[0]))#輸出[('a',2,1),('b',3,3),('c',5,4),('d',1,5),('e',4,2)]print(sorted(C,key=l
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:39 4161
user-agent與cookie查詢與配置用戶代理（user-agent）是瀏覽器客戶端與服務(wù)器交互時(shí)的重要信息之一，用于幫助網(wǎng)站識別請求用戶的瀏覽器類別，以便于網(wǎng)站發(fā)送相應(yīng)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。用戶代理數(shù)據(jù)包括：操作系統(tǒng)標(biāo)識、加密等級標(biāo)識和瀏覽器語言。如今越來越多的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)搜索工具出現(xiàn)，尤其是網(wǎng)絡(luò)爬蟲，為了做到更好地、流暢地網(wǎng)絡(luò)搜索，用戶代理信息是不可或缺的。開發(fā)人員工具——>network——>大小排序常用user-agentclassUA():USER_AG
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:02 4150
X[:,0]和X[:,1]什么意思？X[:,0]是numpy中數(shù)組的一種寫法，表示對一個(gè)二維數(shù)組，取該二維數(shù)組第一維中的所有數(shù)據(jù)，第二維中取第0個(gè)數(shù)據(jù)；直觀來說，X[:,0]就是取所有行的第0個(gè)數(shù)據(jù),X[:,1]就是取所有行的第1個(gè)數(shù)據(jù)。舉例importnumpyasnpx=np.arange(12).reshape(4,3)print(x)print("_____________________________")print(x[:,0])print("
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:54 4145
一步一步講解和實(shí)現(xiàn)ASR中常用的語音特征——FBank和MFCC的提取，包括算法原理、代碼和可視化等。完整JupyterNotebook鏈接：https://github.com/Magic-Bubble/SpeechProcessForMachineLearning/blob/master/speech_process.ipynb文章目錄語音信號的產(chǎn)生準(zhǔn)備工作1.導(dǎo)包2.繪圖工具3.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備預(yù)加重（Pre-Emphasis）分幀（Framing）加窗（W
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:33 4134
這篇文章介紹如何使用python對音頻進(jìn)行降采樣。手上有一批48k采樣率的音頻，需要將到16k。這里使用python的librosa庫來完成。一行代碼搞定：y_48k,sr=librosa.load(wav_filename,48000)#讀取原音頻y_16k=librosa.resample(y=y_48k,orig_sr=48000,targe_sr=16000)#降采樣批量降采樣，代碼如下#coding:utf-8##################
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:03 4130
