1.print(),print在python3中是一个函数,默认输出内容会自动换行,如果不换行需要加参数end=‘’ print ('hello,',end=' ’) print ('world!') # hello,world! 2.SyntaxError: 语法错误 3.编码:python脚本默认使用 ASCII 编码 ,在代码开头加上 # -*- coding: utf-8 -* / # coding=UTF-8 ,在脚本中使用了 unicode UTF-8 编码 4.字符串格式化输出:字…

Python3学习笔记(urllib模块的使用)   1.基本方法 urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) -         url:  需要打开的网址 -         data:Post提交的数据 -         timeout:设置网站的访问超时时间 直接用urllib.request模块的urlopen…

前言 最近乘着项目不忙想赶一波时髦学习一下Python3.由于正好学习了Docker,并深深迷上了Docker,所以必须趁热打铁的用它来创建我们的Python3的开发测试环境.Python3的中文教程是参考了廖雪峰的官方网站,教程非常详细,一步步照着学习就行了,我在自己的文章中就尽量不重复了.我会在自己后续的文章中会结合一些实例来学习Python3. 环境介绍 系统:Centos 7.4 编辑器:Vim 工具:Docker CE v17.09.0 & Docker Compose v1.17.0…

#python3 学习笔记17/07/11 # !/usr/bin/env python3 # -*- conding:utf-8 -*- #通过列表生成式可以生成格式各样的list,这种list 一般是容量小的list #导入os模块,模块的概念后面讲到 import os #生成[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] l1 = list(range(1,11)) print("1-10",l1) # 生成[1*1, 2*2,...10*10] l2 = [] for x in…

#python3 学习笔记17/07/10 # !/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- #类似 其他语言的for循环,但是比for抽象程度更高 # for ... in #通过collections模块的 Iterable 类型判断一个对象是否可以迭代 from collections import Iterable from collections import Iterator #list 有下标可以迭代,dict 没有下标,也可以迭代 d…

#python3 学习笔记17/07/10 # !/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- #切片slice 大大简化 对于指定索引的操作 fruits = ["apple","origin","pear"] print("fruits",fruits) # 取前三个元素 索引从0开始,取到2(不包括2). part0_2 = fruits[0:2] print("par…

Fortran学习笔记目录 01 基本格式与变量声明 格式 固定格式(Fixed Format):Fortran77 程序需要满足一种特定的格式要求,具体形式参考教材 自由格式(Free Format):Fortran90之后程序书写形式更为自由 数据类型 Fortran 95包含的数据类型 数据类型 关键词 C中对应 整型 integer int/long ... 浮点型 real float/double ... 复数 complex <complex.h> 字符/字符串 characte…

Ext.NET是基于跨浏览器的ExtJS库和.NET Framework的一套支持ASP.NET AJAX的开源Web控件,包含有丰富的Ajax运用,其前身是Coolite. 下载地址:http://www.ext.net/download/示例地址:http://examples.ext.net/ 1.首先下载Ext.Net,地址:http://www.ext.net/download/ ,有两种框架选择,选择下载WebForms 当前版本是2.5.1,压缩包里面包含了不同版本,分别用在相应.…

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…