02 2020 档案
摘要：有的时候我们会发现在一些场合需要交接一些大型文件，或者有好多资料但是不知道朋友需要拿一些，当距离过远时： 使用QQ，邮箱都需要上传下载十分麻烦 使用远程工具让别人操控自己的电脑有风险，而且一般只能一对一 那么就很有必要在自己的电脑临时构建一个服务器了 很简单，命令行进入一个你要分享的文件夹，然后输入
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摘要：# 移动均线 (Moving Average, MA) 是将一段时间 (也叫窗口) 内资产收盘价的平均价格连成曲线，用以显示价格趋势的一种技术指标。# 在下面是数据中我们假设第二列的数据就是收盘价# i 是从0 开始计数的data = [ [2320.26, 2320.26, 2287.3, 236
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摘要：报错问题‘chromedriver’ executable needs to be in PATH Mac下可以直接使用 brew install chromedriver 如果报错，输入 brew cask install chromedriver
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摘要：国内建议使用下面的镜像安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts 当你使用的是python2.x时，请务必插入此代码： from __future__ import unicode_literals 当你使
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摘要：基于 wxPython 模块实现。 wxPython 模块是 wxWidgets GUI 工具的 Python 绑定。 pip install wxPython 如果安装失败，尝试在anaconda的编译器里面运行 conda install wxPython
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摘要：HMM只是针对有向图来的，而CRF针对无向图，可以参考一下：Classical Probabilistic Models and Conditional Random Fields 先加一个例子，在一个持续时间段的图片中，里面如果有一张闭着的嘴部图片，那你应该怎么标注它？它是在吃饭，还是唱歌？必须将
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摘要：argparse是一个常用的库函数，使用它的时候我们在命令行中不仅仅可以运行python文件，更可以零时调整参数，十分方便。 首先，如果你只是希望传一丢丢数据进去，那么只看下面两行就行了 import sys print("输入的参数为:%s" % sys.argv[1]) >python demo
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摘要：TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ，在左侧有 Text、Image、Video 和 Publishers 等选项，可以选取关注的类别，然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型。 TF Hub 安装 是单独的一个库，需要单独安装
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摘要：前文：三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （中）——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值，还包含计算的流程（即计算图） tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为
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摘要：本文学习笔记参照来源：https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文：三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （上）——前置基础、模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复 只保存模型的参数，不保存模型的计算过程 需要导出模型（无需
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摘要：本文学习笔记参照来源：https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲，具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constan
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摘要：import numpy id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot) 输出false就是有，反之就是没有。
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摘要：1）你首先需要学习层（Layer），一层Layer里就封装了一种状态和一些计算。 from tensorflow.keras.layers import Layerclass Linear(Layer): """y = w.x + b""" def __init__(self, units=32,
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摘要：人脸识别face recognition 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分： 人脸检测 face detection人脸对齐 face alignment人脸识别 face recognition，包括： face verification：两张图片相似程度。face identificati
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摘要：千万不要把.py文件名字命名成要导入的库的名字，没想到我也会有这样的愚蠢的行为，不愧是情人节teehee！
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摘要：临时使用： 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent，这样就会从清华这边的镜像去安装geven
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摘要：在写这篇之前刚刚搞定 具体操作在 https://www.cnblogs.com/liuyanhang/p/11088167.html 520E5894E2-eyJsaWNlbnNlSWQiOiI1MjBFNTg5NEUyIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoicGlnNiIsImFzc2l
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摘要：1. Matplotlib绘图简介 建立在Numpy数组基础上的多平台数据可视化库 最初设计用来完善SciPy生态 良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性 功能强大，设置灵活 1.1 图形样式所有图形，可以通过 plt.style.use('classic') 设置图形样式，在1.5版本以前只
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摘要：1. pandas概述 Numpy主要处理结构化数据，数据量比较小，规则 对于大量数据， 需要清理的数据，则需要pandas 一般使用方法是 import pandas as pd 2. pandas简单使用 本章主要介绍pandas三大件: Series DataFrame Index 2.1 p
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摘要：0 numpy概述 NumPy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库 提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵 提供对数据/数组各种操作 1. numpy数据类型 numpy的数据类型和c语言中的数据类型实现并不一样 可以理解对基础数据类型的优化和升级 一切为了快速处理大
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摘要：from payjs import PayJS # 也可根据个人习惯选择使用 Payjs/PAYJS/payjsfrom payjs import PayJSNotify # 也可根据个人习惯选择使用 PayjsNotify/PAYJSNotifyMCHID = '这里是商户号'KEY = '这里是
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摘要：一些特别弄混的事： 总体的总结： 数据处理的步骤： 常用的函数 注意点
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摘要：数据清洗之数据预处理 摩托车的销售情况数据 Condition：摩托车新旧情况（new：新的 和used：使用过的） Condition_Desc：对当前状况的描述 Price：价格 Location：发获地址 Model_Year：购买年份 Mileage：里程 Exterior_Color：车的
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摘要：数据清洗之数据统计 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np import os os.chdir(r'F:\CSDN\课程内容\代码和数据') 在线杂货店订单数据 customer ：消费者ID，一个消费者可能有多个订单 order ：订单ID，
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摘要：数据清洗之数据转换 1.日期格式数据处理 In [ ]: import numpy as np import pandas as pd In [ ]: import os os.chdir(r'F:\CSDN\课程内容\代码和数据') In [ ]: df = pd.read_csv('baby_t
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摘要：数据清洗之数据表处理 1. 数据常用筛选方法 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np In [ ]: import os # 更改文件路劲 os.chdir('F:\CSDN\课程内容\代码和数据') In [ ]: df = pd.read_c
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摘要：数据清洗之文件操作 这是一个关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集，然后基于这个数据集，做数据清洗 csv文件读写 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np import os In [ ]: # 更改文件路劲 os.chdir('F:\CSDN\
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摘要：Numpy常用数据结构 1. 数组创建 In [ ]: # 导入库 import numpy as np In [ ]: arr1 = np.array([-9,7,4,3]) In [ ]: arr1 In [ ]: arr2 = np.array([-9,7,4,3],dtype =float)
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摘要：# 快速上手：分词、词性标注、命名实体识别import jiagu# jiagu.init() # 可手动初始化，也可以动态初始化text = '厦门明天会不会下雨'words = jiagu.seg(text) # 分词print(words)pos = jiagu.pos(words) # 词性
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摘要：https://blog.csdn.net/orDream/article/details/100013682 上面这一篇是对 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/的翻译，
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摘要：rolmean = pd.rolling_mean(timeseries, window=12) rolstd = pd.rolling_std(timeseries, window=12) expwighted_avg = pd.ewma(ts_log, halflife=12) 会有报错 Att
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