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wmi模块 / wmi Module WMI (Windows Management Instrumentation) 模块可用于获取 Windows 内部信息.该模块需要 win32com 的支持,环境安装如下, pip install wmi pip install pypiwin32 模块信息 WMI() 类 类实例化:w = wmi.WMI() 类的功能: 用于生成 WMI 的实例 传入参数: 无 返回参数: w Win32_Processor() 方法 函数调用: processorL

一.模块是更高级的封装: 容器:数据的封装 函数:语句的封装 类   :方法和属性的封装 模块:模块就是程序,即每个.py文件 二.引入 import 模块名 from 模块名 import xx(函数名.*) <不建议用*> import 模块名 as 简称    <推荐> 三.重新加载 http://www.cnblogs.com/daduryi/p/6734110.html python2:reload() python3:from importlib import relo

STC12C5A60S2单片机是一款功能比较强大的单片机,它拥有两个全双工串行通信接口,串口1的功能及操作与传统51单片机串行口相同:特殊的是STC12C5A60S2单片机内部有一个独立波特率发生器,串口1可以使用定时器1作为波特率发生器,也可以使用独立波特率发生器作为波特率发生器:而串口2只能使用独立波特率发生器作为波特率发生器. 下面是一段双串口通信的程序: /******************************************************************

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ruoyunliufeng/article/details/38023539 一.PWM调节 1.初始化 void DACInit() { CCON=0; //PAC初始化 CL=0; // PAC16位计数器低8位 CH=0; // PAC16位计数器高8位 CMOD=0x00; //选择 系统时钟/12为计数脉冲,则PWM的频率f=sysclk/256/12 CCAP0H=0X80; //占空比控制,0x80为百分之50 100000

subprocess 模块 0 模块描述 / Module Description From subprocess module: """Subprocesses with accessible I/O streams This module allows you to spawn processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes. For a complet

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA

一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53188573 本文主要参考下面的文章,文中的代码基本是把第二篇文章的代码手写实现了一下. - pca讲解:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html - python实现:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327 总体代码 """

PCA 主成分分析 原理概述 用途 - 降维中最常用的手段 目标 - 提取最有价值的信息( 基于方差 ) 问题 - 降维后的数据的意义 ? 所需数学基础概念 向量的表示 基变换 协方差矩阵 协方差 优化目标 降维实例 代码实现 """ 这里假设原始数据集为矩阵 dataMat,其中每一行代表一个样本,每一列代表同一个特征(与上面的介绍稍有不同,上 面是每一列代表一个样本,每一行代表同一个特征). """ import numpy as np ##

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire

重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数.一说到K,大家可能都会想到,类似于KNN中的K和随机森林中的n_estimators,这是一个需要我们人为去确认的超参数,并且我们设定的数字会影响到模型的表现. 如果留下的特征太多,就达不到降维的效果,如果留下的特征太少,那新特征向量可能无法容纳原始数据集中的大部分信息,因此,n_component

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

重测序便宜了,群体的测序和分析也多了起来.群体结构分析,是重测序最常见的分析内容.群体结构分析应用十分广泛,首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容,其次在进行GWAS分析的时候,本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量,来校正群体结构对关联分析带来的假阳性.我们之所以冠以 "群体结构三剑客"的称呼,那是因为这三张图(或者说三项分析)几乎总是在一篇文章中一起出现.虽然这三张图常常一起出现,但它们能够解释的生物学问题,以及绘制的方法都是有所不同的,所以我们还是

降维技术使得数据变得更易使用,并且它们往往能够去除数据中的噪声,使得机器学习任务往往更加精确. 降维往往作为预处理步骤,在数据应用到其它算法之前清洗数据.有很多技术可以用于数据降维,在这些技术中,独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA).因子分析(Factor Analysis).主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)比较流行,其中又以主成分分析应用最广泛. PCA可以从数据中识别其主要特征,它是通过沿着数据

查询perl CPAN模块   shell>perl -MCPAN -e shell cpan>install module_name   手动安装perl CPAN模块 从 CPAN(http://search.cpan.org/)下载了Net-Server模块0.97版的压缩文件Net-Server-0.97.tar.gz,假设放在/usr/local/src/下.   cd /usr/local/src   解压缩这个文件,这时会新建一个Net-Server-0.97的目录.   tar

转自: http://www.cnblogs.com/itech/archive/2009/08/10/1542832.html http://www.mike.org.cn/blog/index.php?load=read&id=643 Perl 到了第五版增加了模块的概念,用来提供面向对象编程的能力.这是 Perl 语言发展史上的一个里程碑.此后,广大自由软件爱好者开发了大量功能强大.构思精巧的 Perl 模块,极大地扩展了 Perl 语言的功能.CPAN(Comprehensive Per

本课主题 反射 Mapping 介绍和操作实战 模块介绍和操作实战 random 模块 time 和 datetime 模块 logging 模块 sys 模块 os 模块 hashlib 模块 re 模块 本周作业 反射 Mapping 介绍和操作实战 反射是利用字符串的形式去对象 (模块) 中操作 (寻找/检查/删除/设置) 成员,以後看其他源碼的時候會經常看到反射,最有代表性的就是 Tornado 和 Django 框架 案例例子 假设创建了一个common.py,程序里有3个功能,比如网

python模块: xlrd:读取excel xlwt:写入excel 缺点:excel格式无法复用 推荐xlutils模块 可复制原excel格式 from xlutils.copy import copy 2. 获取复制excel的sheet页 rb = xlrd.open_workbook(goal_file,formatting_info=True) # 参数说明: formatting_info=True 保留原excel格式 rs = rb.sheet_by_index(0) wb

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片.而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图.这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图:另外10000用于测试,单独构成一批.测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张.抽剩下的就随机排列组成了训练批.注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一

一.入口文件main.js import { isDepend } from './depend.js'; import { fn } from './depend2.js'; if(isDepend){ console.log('依赖模块1'); } else { console.log('没有依赖模块'); } fn(); function mainFn(){ console.log('这是主模块'); } 二.依赖模块depend.js const isDepend = true; exp