02 2020 档案
摘要：with open('./file/test.txt', 'wb+') as f: for i in nums: s = struct.pack('i', i) f.write(s) 读： nums = [] with open('./file/2010.txt', 'rb+') as f: for
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摘要：a = " a b c " a.replace(" ", "") Out[210]: 'abc' strip()方法，去除字符串开头或者结尾的空格 a = " a b c " a.strip() Out[212]: 'a b c'
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摘要：a = "i love love you you" from collections import Counter dict( Counter(list(a.split())) ) Out[103]: {'i': 1, 'love': 2, 'you': 2} 或者： s = '11AAAdfdfB
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摘要：s = 'i am very very like you and like you' dict( [(i, s.split().count(i)) for i in s.split()] ) Out[2]: {'i': 1, 'am': 1, 'very': 2, 'like': 2, 'you':
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摘要：/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), r
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摘要：/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solu
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摘要：1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) （1）one to one ： 图像分类 （2）one to many：图片描述 （3）many to one：文本情感分析、分类 （4）many to many（N vs M）：Seq2Seq（机器翻译） （5）many to many
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摘要：#include <iostream> #include <cstdlib> #include <cstdio> using namespace std; struct ListNode { int val; ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), nex
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摘要：/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), r
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摘要：/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solu
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摘要：1. NLP主要范畴 2. NLP涉及知识 （计算最大概率的句子） 3. NLTK库(http://www.nltk.org/) 3. 语料及词性标注 4. 分词 5. TF-IDF(统计一篇文章出现频率最高的词)
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摘要：1. cut cut的工作就是“剪”，具体的说就是在文件中负责 剪贴数据 用的。 cut命令从文件的每一行剪贴字节、字符 和 字段，并将这些字节、字符和字段输出。 1.1 基本用法 cut [选项参数] filename 说明：默认分隔符是制表符 1.2 选项参数说明 1.3 案例 2. sed 简
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摘要：sudo groupadd docker sudo usermod -aG docker $USER 切换到新组 newgrp - docker 重启 sudo service docker restart over
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摘要：（1）修改 sudo vim /etc/docker/daemon.json （2）添加 { "registry-mirrors": ["https://alzgoonw.mirror.aliyuncs.com"] } 并保存 （3）重启 systemctl restart docker sudo
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摘要：1. 爬虫常见的反爬策略和反爬攻克手段
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摘要：1. 前程无忧招聘信息爬虫 爬取这个网站： http://www.51job.com （设置选项后）分析链接得：https://search.51job.com/jobsearch/search_result.php # -*- coding: utf-8 -*- import requests i
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摘要：爬取这个网站：https://yq.aliyun.com/articles/ # -*- coding: utf-8 -*- import requests import re import time from parsel import Selector key = "Python" url =
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摘要：1. 用Python批量爬取全站小说 爬取这个网站小说：http://www.shuquge.com/txt/89644/index.html 2. 爬取一本书 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Feb 8 20:31:43 2020 @autho
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摘要：1. 股票定向爬虫 2. 实例编写 2.1 建立工程和spider模板 （2）配置stocks.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import re class StocksSpider(scrapy.Spider): name = 'stocks
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摘要：1. 第一个scrapy实例 1.1 建立一个Scrapy爬虫工程 scrapy startproject python123demo 1.2 在工程中产生一个scrapy爬虫 （1）生成一个demo的爬虫 scrapy genspider demo python123demo.io 1.3 配置产
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摘要：1. scrapy安装(https://www.osgeo.cn/scrapy/intro/install.html) 建议直接使用anaconda安装，方便快捷，pip安装会遇到很多问题！！！！http://www.scrapyd.cn/doc/124.html conda install -c
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摘要：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 显示全部镜像： conda config --s
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