Python 学习笔记(下) 这份笔记是我在系统地学习python时记录的,它不能算是一份完整的参考,但里面大都是我觉得比较重要的地方. 目录 Python 学习笔记(下) 函数设计与使用 形参与实参 参数类型 默认值参数 关键参数 可变长度参数 参数传递时的序列解包 结束语句 变量作用域 lambda表达式 高级话题map, reduce等 面向对象程序设计 定义与使用 self 类成员与实例成员 私有成员与公有成员 方法 属性 特殊方法与运算符重载 继承 文件操作 文件对象 文本文件操作案例…

前言 前面我简单介绍了Python的Hello World.看到有人问我搞搞Python的Web,一时兴起,就来试试看. 第一篇 VS2013中Python学习笔记[环境搭建] 简单介绍Python环境的搭建过程,以及Hello World的实现. 第二篇 VS2013中Python学习笔记[基础入门] 我简单学习使用了Python的几个基础的知识点. 第一个Web页面 第一步:首先打开VS2013开发工具 ,新建项目,选择Django Project模版. 修改项目名称,可以查看到项目的文件结…

个人总结: import module,module就是文件名,导入那个python文件 import package,package就是一个文件夹,导入的文件夹下有一个__init__.py的文件, __init__.py可以有两种形式, 一种是直接import多个模块,例如 import fibo import abc 另外一种是 __all__ = ["A","B"] python学习笔记之module && package python的mo…

接上一节  python学习笔记--Django入门四 管理站点 设置字段可选 编辑Book模块在email字段上加上blank=True,指定email字段为可选,代码如下: class Author(models.Model): first_name = models.CharField(max_length=) last_name = models.CharField(max_length=) email = models.EmailField(blank=True ) 所有字段都默认bl…

经过这几天的折腾,经历了Django的各种报错,翻译的内容虽然不错,但是与实际的版本有差别,会出现各种奇葩的错误.现在终于找到了解决方法:查看英文原版内容:http://djangobook.com/ 加入你使用的是CentOS系统或者Mac,默认版本是2.X,请及时更新版本到3.X 书中是这么说的: You can see that, and Python to be installed. If your system . 对于没有经验的人来说,使用python2.7 ,这是一个陷阱! Dan…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

python学习笔记(五岁以下儿童) 深拷贝-浅拷贝 浅拷贝就是对引用的拷贝(仅仅拷贝父对象) 深拷贝就是对对象的资源拷贝 普通的复制,仅仅是添加了一个指向同一个地址空间的"标签",东西都是一样的.改变或者添加,复制出来的变量也会改变 样例: >>> a=[1,2,3] >>> b=a >>> a [1, 2, 3] >>> b [1, 2, 3] >>> a[1]=0 >>>…

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前…

Python学习笔记(十三): 模块 包 if name == main 软件目录结构规范 作业-ATM+购物商城程序 1. 模块 1. 模块导入方法 import 语句 import module1[, module2[,... moduleN] # 当我们使用import语句的时候,Python解释器通过自己的搜索路径(存在sys.path里)进行搜索 from-import 语句 from modname import name1[, name2[, ... nameN]] # 这个声明不…

Python学习笔记(十一): 生成器,迭代器回顾 模块 作业-计算器 1. 生成器,迭代器回顾 1. 列表生成式:[x for x in range(10)] 2. 生成器 (generator object) 2. 模块 1. OS模块-和操作系统进行交互的模块 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: ('.') os.p…

Python学习笔记(六) Ubuntu重置root密码 Ubuntu 16.4 目录结构 Ubuntu 命令讲解 1. Ubuntu重置root密码 启动系统,显示GRUB选择菜单(如果默认系统启动过程不显示GRUB菜单,则在系统启动时需要长按[Shift]键,显示GRUB界面) 按下[e]键进入命令编辑状态,到 linux /boot/vmlinuz-....... ro recovery nomodeset 所在行,将"ro recovery nomodeset"替换为"…

[python学习笔记]9.魔法方法.属性和迭代器 魔法方法:xx, 收尾各有两个下划线的方法 __init__(self): 构造方法,创建对象时候自动执行,可以为其增加参数, 父类构造方法不会被自动调用, 可以通过super函数(super(FatherCall, self).init())或者未绑定构造方法,来调用父类的构造方法.super是有在__metaclass__=type时才可以使用, 有多个父类时,super能保证每个父类的构造方法都被执行 __del__: 析构方法:对象被回…

python学习笔记4_类和更抽象 一.对象 class 对象主要有三个特性,继承.封装.多态.python的核心. 1.多态.封装.继承 多态,就算不知道变量所引用的类型,还是可以操作对象,根据类型或对象的不同而表现出不同的行为.   这是一个简单的例子,add方法,,包装了一下 + 函数.这就是多态.不管参数是什么类型,使用add方法,都可以把他们+在一起. 封装,封装式对全局作用域中其他区域隐藏多余的信息.和多态相似但是不同的概念,使用对象而不知道其细节.多态是不知道对象引用了什么类型,而…

Python学习笔记之九 为什么要有操作系统 管理硬件,提供接口. 管理调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 操作系统发展史 第一代计算机:真空管和穿孔卡片 没有操作系统,所有的程序设计直接操控硬件 优点:程序员独享整个资源    缺点:浪费资源 第二代计算机:晶体管和批处理系统 优点:计算机资源利用 缺点:程序员共享资源,出现问题,找不出问题,影响开发效率 第三代计算机:集成电路芯片和多道程序设计 多道程序:cpu执行程序的过程中遇到I/O,不会原地等待,cpu会去执行其他命令,等到…

Python学习笔记,day5 一.time & datetime模块 import本质为将要导入的模块,先解释一遍 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.字符串基本操作 所有标准序列操作(索引.切片.乘法.成员资格检查.长度.最小值和最大值)都适用于字符串,但字符串是不可变的,所有元素赋值.切片赋值等操作都是非法的. 2.设置字符串的格式 这里设置字符串格式的基本思想是对字符串调用方法format,并提供要设置其格式的值.每个值都被插入字符串中,以替换用花括号 {} 括起的替换字段.要在最终结果中包含花括号,可以在格式字符串中使用两个花括号(即{{...…

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.通用的序列操作 有几种操作适用于所有序列,包括索引.切片.相加.相乘和成员资格检查.另外,Python还提供了一些内置函数,可用于确定序列的长度以及找出序列中最大和最小的元素. 1.1 索引 序列中的所有元素都有编号——从0开始递增,通常我们称这些编号为下标,即为索引(indexing).你可以像下面这样使用编号来访问各个元素: str1 = ['java','c++','C','C#','python…

20180821 Python学习笔记:如何获取当前程序路径 启动的脚本的路径为:D:\WORK\gitbase\ShenzhenHouseInfoCrawler\main.py 当前脚本的路径为:D:\WORK\gitbase\ShenzhenHouseInfoCrawler\src\NewHouseMonitor.py os.getcwd()=D:\WORK\gitbase\ShenzhenHouseInfoCrawler\src sys.path[0]=D:\WORK\gitbase\Sh…

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…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…

人生苦短,我学python学习笔记目录: week1 python入门week2 python基础week3 python进阶week4 python模块week5 python高阶week6 数据结构与算法week7 GUI编程week8 网络编程与并发编程(操作系统)week9 数据库入门week10 常用数据库week11 LINUX操作系统week12 - week16 前端学习week17 网络框架之入门week18 网络框架之django框架week19 网络框架之flask框架we…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

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…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小.通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制 用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类Demo from keras import layers from keras import models from keras.datasets import mnist from…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

程序1 编写一个程序,统计当前目录下每个文件类型的文件数,程序实现如图: import os def countfile(path): dict1 = {} # 定义一个字典 all_files = os.listdir(path) for each_file in all_files: if os.path.isdir(os.path.join(path,each_file)): dict1.setdefault('文件夹', 0) # setdefault:如果字典中包含有给定键, # 则返…