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小麦粒的Python
Life is short, we need Python!
如果不去遍历世界,我们就不知道什么是我们精神和情感的寄托,但我们一旦遍历了世界,却发现我们再也无法回到那美好的地方去了。
当我们开始寻求,我们就已经失去,而我们不开始寻求,我们根本无法知道自己身边的一切是如此可贵!
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2019年7月19日
Python中with用法详解
摘要: 通常使用with语句调用上下文管理器,也可以通过直接调用其方法来使用。 with EXPR as VAR: BLOCK 其中EXPR可以是任意表达式;as VAR是可选的。
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posted @ 2019-07-19 09:32 小婷儿
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2019年7月10日
SVM-支持向量机总结
摘要: 如果特征的数量大到和样本数量差不多,则选用LR或者线性核的SVM; 如果特征的数量小,样本的数量正常,则选用SVM+高斯核函数; 如果特征的数量小,而样本的数量很大,则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。
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posted @ 2019-07-10 21:55 小婷儿
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2019年7月9日
shell 脚本总结
摘要: shell 脚本总结:SHELL脚本是什么?它是必需的吗?
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posted @ 2019-07-09 21:55 小婷儿
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2019年7月8日
pycharm git 用法总结
摘要: pycharm git 用法总结
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posted @ 2019-07-08 22:02 小婷儿
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2019年6月26日
python小实例——tkinter实战(计算器)
摘要: python用tkinter完美呈现计算器功能
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posted @ 2019-06-26 14:07 小婷儿
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2019年6月25日
PyCharm 使用技巧
摘要: PyCharm 使用技巧总结
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posted @ 2019-06-25 15:51 小婷儿
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博客园博文生成章节目录
摘要: 申请开通JS接口 ->“管理” -> “设置” -> “页脚HTML”,直接把代码拷贝进去。(注意:代码头尾需要加标签)
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posted @ 2019-06-25 15:04 小婷儿
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2019年6月18日
Chrome安装crx文件的插件时出现“程序包无效”
摘要: 如果加载失败,打开已经解压的文件夹,将里面的"_metadata"文件夹改名为"metadata"(去掉开头的下划线),重新加载
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posted @ 2019-06-18 09:25 小婷儿
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2019年6月13日
Matplotlib pyplot中title() xlabel() ylabel()无法显示中文(即显示方框乱码)的解决办法
摘要: Matplotlib pyplot中title() xlabel() ylabel()无法显示中文(即显示方框乱码)的解决办法 from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)
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posted @ 2019-06-13 22:57 小婷儿
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Pandas-高级部分及其实验
摘要:
多个实验与pandas高级应用相结合,全方位熟悉Pandas的使用
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posted @ 2019-06-13 10:54 小婷儿
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Pandas-数据处理-基础部分
摘要: 有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/11014882.html 如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/11014
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posted @ 2019-06-13 10:53 小婷儿
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2019年5月20日
520 爱的宣言(程序员的表白)
摘要:
爱的宣言,你也来一份啊。。。。
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posted @ 2019-05-20 22:22 小婷儿
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2019年5月19日
小婷儿用到的图片
摘要: 小婷儿用到的图片
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posted @ 2019-05-19 21:37 小婷儿
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微信图片墙
摘要:
用微信扫码登录,一键搜集所有微信好友头像和把微信好友头像合成成一张照片墙。 也可以合成自己收集的图片为图片墙。
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posted @ 2019-05-19 21:29 小婷儿
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2019年5月13日
PimaIndiansdiabetes-数据预处理实验(一)
摘要: PimaIndiansdiabetes.csv 数据集介绍、下载、实验。 1、首先要明确有多少特征,哪些是连续的,哪些是类别的。 2、检查有没有缺失值,对确实的特征选择恰当方式进行弥补,使数据完整。 3、对连续的数值型特征进行标准化,使得均值为0,方差为1。 4、对类别型的特征进行one-hot编码。 5、将需要转换成类别型数据的连续型数据进行二值化。 6、为防止过拟合或者其他原因,选择是否要将数据进行正则化。 7、在对数据进行初探之后发现效果不佳,可以尝试使用多项式方法,寻找非线性的关系。 8、根据实际问题分析是否需要对特征进行相应的函数转换。
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posted @ 2019-05-13 22:41 小婷儿
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2019年5月9日
jupyter修改默认目录
摘要: 修改win10下启动jupyter的默认路径 jupyter notebook --generate-config 配置文件 jupyter_notebook_config.py
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posted @ 2019-05-09 21:38 小婷儿
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2019年5月1日
Python排序算法(六)——归并排序(MERGE-SORT)
摘要: 归并排序是分治法的典型应用。分治法(Divide-and-Conquer):将原问题划分成 n 个规模较小而结构与原问题相似的子问题;递归地解决这些问题,然后再合并其结果,就得到原问题的解。
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posted @ 2019-05-01 20:42 小婷儿
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2019年4月29日
Python排序算法(五)——希尔排序(Shell’s Sort)
摘要: 希尔排序的基本思想是:先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行依次直接插入排序。 希尔排序的整体思想是将固定间隔的几个元素之间排序,然后再缩小这个间隔。这样到最后数列就成为了基本有序数列,而前面我们讲过插入排序对基本有序数列排序效果较好。
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posted @ 2019-04-29 23:18 小婷儿
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2019年4月28日
Python排序算法(四)——插入排序
摘要: 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。 注:把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素,无序表中包含有n-1个元素,排序过程中每次从无序表中取出第一个元素,将它插入到有序表中的适当位置,使之成为新的有序表,重复n-1次可完成排序过程。
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posted @ 2019-04-28 22:38 小婷儿
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Python排序算法(三)——选择排序
摘要: 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,所以称为:选择排序。
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posted @ 2019-04-28 22:23 小婷儿
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