04 2020 档案
摘要：Logging Scrapy提供了log功能，可以通过 logging 模块使用。 可以修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽很多。 LOG_FILE = "TencentSpider.log" LOG_LEVEL = "INFO" Log levels Scrapy提
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摘要：二分法查找 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表
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摘要：转载地址：https://blog.csdn.net/qq_42517220/article/details/88988910 什么是xpath？ XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。 W3Scho
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摘要：4.2 scrapy 中查找 HTML 元素 4.2.1 scrapy 的 xpath 简介 例 4-2-1: 使用 xpath 查找 HTML 中的元素 from scrapy.selector import Selector htmlText=''' <html><body> <bookstor
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摘要：归并排序 归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。 将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。
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摘要：快速排序 快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数
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摘要：希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。 希尔排序的基本思想是：首先选择一个元素选择步长将数组划分为若干小组，对各个小组分别进行排序，然后不断将步长缩小，不断分组和排序，直到后的步长为1，对所有的元素进行排序，此时，经过前期的排序工作，能够减少全
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摘要：基本思想：将一个记录插入到已排好序的序列中，从而得到一个新的有序序列（将序列的第一个数据看成是一个有序的子序列，然后从第二个记录逐个向该有序的子序列进行有序的插入，直至整个序列有序） （图片来源网络：https://www.jianshu.com/p/7cf0656e76dd）
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摘要：选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 1 #方法一，每次选出最大的放在右边 2
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摘要：冒泡排序算法的运作如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比
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摘要：一元回归： 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import tensorflow as tf 4 5 #加载数据集 6 boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing
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摘要：其中,GradientTape(persistent=False, watch_accessed_variables=False)有两个参数：persistent和watch_accessed_variables persistent: 布尔值，用来指定新创建的gradient tape是否是可持续
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摘要：下面是一个梯度下降法对多元问题的求解： 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] 4 5 area = np.array([137.97,
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摘要：首先导入数据，并且查看数据的样式 1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 file_path = './PM2.5/BeijingPM20100101_20151231.csv' 4 5 df = pd.read_csv(f
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摘要：1 import time 2 3 #方法一： 4 class Solution: 5 def twoSum(self, nums, target): 6 for i in range(len(nums)): #第一次循环列表 7 for j in range(i+1,len(nums)): #第二
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摘要：一些关于DataFrame类型和Series类型复合索引取元素的例子。
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