Python经典实例

2024-11-10

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点击获取提取码:caji 在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化.它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎.机器人.无人驾驶汽车等.Python机器学习经典实例首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机.极端随机森林.隐马尔可夫模型.条件随机场.深度神经网络,等等. 本书特色用最火的Python语言.通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题! 书中介绍的主要问题如下. 探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题使用预测

Python经典资料汇总

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80个Python经典资料（教程+源码+工具）汇总——下载目录 ...

原文转自:http://bbs.51cto.com/thread-935214-1.html 大家好,51CTO下载中心根据资料的热度和好评度收集了80个Python资料,分享给Python开发的同学.内容包括1个Python专题.66个学习资料.7套Python源码和6个相关软件.附件较多,无法一一分享,在此大家整理一个下载目录了,可以保存以备后用,需要时可选择性下载. 附件下载地址:http://down.51cto.com/data/432858 附件内容部分预览: [专题推荐]Pytho

《C#并发编程经典实例》笔记

1.前言 2.开宗明义 3.开发原则和要点 (1)并发编程概述 (2)异步编程基础 (3)并行开发的基础 (4)测试技巧 (5)集合 (6)函数式OOP (7)同步 1.前言最近趁着项目的一段平稳期研读了不少书籍,其中<C#并发编程经典实例>给我的印象还是比较深刻的.当然,这可能是由于近段日子看的书大多嘴炮大于实际,如<Head First设计模式><Cracking the coding interview>等,所以陡然见到一本打着"实例"旗号的

c#初学-多线程中lock用法的经典实例

本文转载自:http://www.cnblogs.com/promise-7/articles/2354077.html 一.Lock定义 lock 关键字可以用来确保代码块完成运行,而不会被其他线程中断.它可以把一段代码定义为互斥段(critical section),互斥段在一个时刻内只允许一个线程进入执行,而其他线程必须等待.这是通过在代码块运行期间为给定对象获取互斥锁来实现的. 在多线程中,每个线程都有自己的资源,但是代码区是共享的,即每个线程都可以执行相同的函数.这可能带来的问

python基础——实例属性和类属性

python基础——实例属性和类属性由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性. 给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量: class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name s = Student('Bob') s.score = 90 但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有: class St

python 发送邮件实例

留言板回复作者邮件提醒 -----------2016-5-11 15:03:58-- source:python发送邮件实例

数据可视化(5)--jqplot经典实例

本来想把实例也写到上篇博客里,最后发现太长了,拆成两篇博客了. 实例来源于官方文档:http://www.jqplot.com/tests/ 这篇博客主要是翻译了官方文档关于经典实例的解说,并在相应代码中添加注释. 写到后面的时候,感觉有点心不在焉,如果有错误,或者看不懂的,欢迎留言. Line charts, scatter plots and series options(线图,散点图和系列选项) 该类型图表可能依赖于以下插件 <script type="text/javascript

《C# 并发编程 · 经典实例》读书笔记

前言最近在看<C# 并发编程 · 经典实例>这本书,这不是一本理论书,反而这是一本主要讲述怎么样更好的使用好目前 C#.NET 为我们提供的这些 API 的一本书,书中绝大部分是一些实例,在日常开发中还是经常会使用到. 书中一些观点还是比较赞同,比如作者说目前绝大多数的图书对关于并发多线程等这些内容放到最后,而缺少一本介绍并发编程的入门指引和参考.另外一个观点是绝大多数国内的技术人员认为技术越底层就牛逼,而做上层应用的就是"码农",作者反对了这一观点,其实能利用好现有的库

python Cmd实例之网络爬虫应用

python Cmd实例之网络爬虫应用标签(空格分隔): python Cmd 爬虫废话少说,直接上代码 # encoding=utf-8 import os import multiprocessing from cmd import Cmd import commands from mycrawler.dbUtil import DbUtil import signal # 下载监控 def run_download_watch(): os.system("gnome-terminal

Sql Server专题：SQL 经典实例

SQL 经典实例 1.实例表: Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 S#:学号:Sname:学生姓名:Sage:学生年龄:Ssex:学生性别 Course(C#,Cname,T#) 课程表 C#,课程编号:Cname:课程名字:T#:教师编号 SC(S#,C#,score) 成绩表 S#:学号:C#,课程编号:score:成绩 Teacher(T#,Tname) 教师表 T#:教师编号: Tname:教师名字 2.问题: 1.查询“001”课程比“002”课程成绩高的

多线程中lock用法的经典实例

多线程中lock用法的经典实例一.Lock定义 lock 关键字可以用来确保代码块完成运行,而不会被其他线程中断.它可以把一段代码定义为互斥段(critical section),互斥段在一个时刻内只允许一个线程进入执行,而其他线程必须等待.这是通过在代码块运行期间为给定对象获取互斥锁来实现的. 在多线程中,每个线程都有自己的资源,但是代码区是共享的,即每个线程都可以执行相同的函数.这可能带来的问题就是几个线程同时执行一个函数,导致数据的混乱,产生不可预料的结果,因此我们必须避免这种情

Python爬虫实例：爬取B站《工作细胞》短评——异步加载信息的爬取

很多网页的信息都是通过异步加载的,本文就举例讨论下此类网页的抓取. <工作细胞>最近比较火,bilibili 上目前的短评已经有17000多条. 先看分析下页面右边 li 标签中的就是短评信息,一共20条.一般我们加载大量数据的时候,都会做分页,但是这个页面没有,只有一个滚动条. 随着滚动条往下拉,信息自动加载了,如下图,变40条了.由此可见,短评是通过异步加载的. 我们不可能一次性将滚动条拉到最下面,然后来一次性获取全部的数据.既然知道是通过异步来加载的数据,那么我们可以想办法直接去获取这

Python爬虫实例：爬取猫眼电影——破解字体反爬

字体反爬字体反爬也就是自定义字体反爬,通过调用自定义的字体文件来渲染网页中的文字,而网页中的文字不再是文字,而是相应的字体编码,通过复制或者简单的采集是无法采集到编码后的文字内容的. 现在貌似不少网站都有采用这种反爬机制,我们通过猫眼的实际情况来解释一下. 下图的是猫眼网页上的显示: 检查元素看一下这是什么鬼,关键信息全是乱码. 熟悉 CSS 的同学会知道,CSS 中有一个 @font-face,它允许网页开发者为其网页指定在线字体.原本是用来消除对用户电脑字体的依赖,现在有了新作用——反爬

【SQL】ROW_NUMBER() OVER(partition by 分组列 order by 排序列)用法详解+经典实例

#用法说明 select row_number() over(partition by A order by B ) as rowIndex from table A :为分组字段 B:为分组后的排序字段. table 表的结构多为: 多人多条的相关数据.(比如:订单信息) 此条sql语句,多用于对数据进行分组排序,并对每个组中的数据分别进行编号,编号从1开始递增,每个组内的编号不会重复: #经典实例 0.填充数据 create table [OrderInfo]( ,) NOT NULL

Python爬虫实例：爬取豆瓣Top250

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

《C#并发编程经典实例》学习笔记—2.3　报告任务

问题异步操作时,需要展示该操作的进度解决方案 IProgress<T> Interface和Progress<T> Class 插一段话:读<C#并发编程经典实例>这本书偶有困惑,深感书中内容过于精炼,或许是作者故意为之,但显然对我这般知识浅薄的人来说,读起来这本书感到晦涩.偶然找到作者的个人博客,看到作者博客中对某一个知识点不同时间点上由浅至深的研究,十分欣喜.作者个人博客地址:https://blog.stephencleary.com/ 可查看此书作者博客中相

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