1 #产生大乐透号码 2 #前区 1-32,5 后区 1-12,2 3 #1.前区从1-32中级取5个,后区再从1-12里面取2个 4 #01 02 03 04 5 def dlt(): #生成随机大乐透号函数 6 all_front = [ str(num).zfill(2) for num in range(1,33) ] # 前区号码范围列表 7 all_back = [ str(num).zfill(2) for num in range(1,13) ] # 后区号码范围列表 8 fro…

实例笔记之生成随机号码 扩展知识 - yield(生成器) 随机生成验证码 示例代码: import random # 导入标准模块中的random if __name__ == '__main__': check_code = "" # 保存验证码的变量 for i in range(4): # 循环4次 index = random.randrange(0, 4) # 随机生成0~3中的一个数 if index != i and index+1 != i: # 从此开始就是随机生成…

""" 写一个生成大乐透号码的程序 生成随机号码:大乐透分前区号码和后区号码, 前区号码是从01-35中无重复地取5个号码, 后区号码是从01-12中无重复地取2个号码,组成一组7位的号码. 输入几,就产生几注,产生的这几注不能重复"""import randomdef daletou(): a=int(input("请输入需要产生的注数:")) for i in range(a): new=" ".joi…

想着给框架加些功能 首先想到的是生成测试报告 这里就涉及到了生成什么格式的文件 我这边就准备生成 xml 格式的文件 自己先学习了整理了下 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf_8 -*- from xml.dom import minidom xml = minidom.Document() xml.appendChild(xml.createComment("测试报告")) caselist = xml.createElemen…

import random def verification_code(): num = [str(x) for x in range(10)] # 列表生成器0-9 upper = [chr(x) for x in range(65,91)] # A-Z lower = [chr(x) for x in range(97,123)] # a-z lst = num + upper + lower # 合并列表 myslice = random.sample(lst,6) # 从列表中随机选取6…

每天练习一段python代码,健康生活一辈子.晚上下班没事,打开电脑继续编写python代码!今天分享的一个是大家熟悉的双色球彩票的游戏,根据这个进行写的一个python算法,代码精简,肯定有bug,哪里不足的,可以交流学习! # -*- coding: UTF-8 -*-# 68喜科技 from random import choice # 随机生成一张双色球彩票 def getAcaipiao(): redball = ["01", "02", "03…

下边这个脚本,比较适合初级学习基本python语法用.但是,不精炼建议可参考https://www.cnblogs.com/Formulate0303/p/14031748.html的写法. 大乐透玩法:超级大乐透基本投注是指从前区号码中任选5个号码,并从后区号码中任选2个号码的组合进行投注.其中,前区号码由01-35共35个号码组成,后区号码由01-12共12个号码组成.(不放回抽取) # -*- coding: UTF-8 -*-<br># 68喜科技 from random import…

实现代码: # code by kadycui # 模块引用 import random def select(): print('\n') print('请选择彩票种类') print('双色球输入:1') print('大乐透输入:2') # 命令行输入 select = input('请输入:') if select == '1': generateSSQ() elif select == '2': generateDLT() else: print('请重新输入') # 生成随机数列表…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…