python实践小经验第9页

微信拦截域名怎么办微信屏蔽网址如何正常打开

本人也是做防封的所以总结一些小经验一服务器.服务器方面是目前很多大家在做的很多做防封的朋友都一样这种经历例如把自己的域名解析到防封平台的服务器上很诡异的是确实被封的概率确实降低了很多这种形式操作的防封平台有很多最早以前做的是微盾一批人是这么做的而微盾现在已经不做了为什么不做我会在下面和大家说而这种技术我们叫做反向代理但是不持久本人经历过二域名域名也是一个很关键的问题很多客

TOMloveTIM·2023-02-03 20:05

【小小经验】解决使用python生成ChArUco标定板矢量图存在的灰边

背景参考github开源的svg生成代码，跑出来的图白色方块有灰边，改了下边缘参数没啥卵用，只好搜搜原因和解决办法参考stackoverflowgithub源码解决方案搜到这个灰边的原因是有在像素没法完全整数对齐的情况下，两个图案重合部分会有抗锯齿的问题，边缘重合出了这么一段黑边，那么解决方案就是我多试几个边缘配置的选项，最后我选择这样改：self.drawing=svgwrite.Drawing

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:02

统计数据的python实践

python练习代码：```#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdfrompandasimportDataFrameasdfimportnumpyasnpfromfunctoolsimportreduceimportsysfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data_from_csv(csv

欢腾吧花宝宝·2023-02-03 05:18

分析下我个人对微商的一些小经验和小技巧

最近被很多新手问烦了，所以决定写点有关微营销方面最基本和最实用的东西出来。在没有操作微商等项目之前说实话我也不懂，开始也按照一些老旧的方法去做，效果非常差。后来经过几个月的试错和摸索终于把公司的销售人员的业绩都拉上来了。但是试错的代价是几个月的时间和十几万的成本。因为是公司化运营请人比较多，所以成本比较大。如果是个人就不用什么成本。好吧就不聊这些了，说说我这段时间总结出来的一些东西和对微营销微商的

你是我小狗狗·2023-02-01 22:20

【小经验】Windows 11 家庭中文版连接远程桌面，出现身份验证错误。要求的函数不受支持

我的系统是Windows11家庭中文版，连接远程桌面，出现身份验证错误，如图1。根据以往经验，我在运行中输入gpedit.msc,准备调整组策略，会提示“window找不到文件‘gpedit.msc’。请确定文件名是否正确后，再试一次。”如图2所示。家庭版出现这种情况，我们可以修改注册表来修正措施WIN+R，输入regedit，点击确定，打开注册表编辑器；找到路径：HKEY_LOCAL_MACHI

相信神话2021·2023-02-01 02:52

基于图神经网络的图表征学习方法

为了高效地理解图表征学习的原理、掌握实现图表征的的工具和方法，本文先从最早的图表征方法开始介绍，然后介绍基于GNN的图表征学习方法及其Python实践。

君威1995·2023-01-31 12:34

米家什么值得买-第一弹 | 科技产品平民科普

Ruitrescafe·2023-01-29 20:24

selenium.webdriver 使用中的几点小经验

最近因为要爬一个前端javascript加密的网站数据，简单调试了一个爬虫python程序，把几点小经验记录一下。

makefool·2023-01-29 19:28

知识图谱初步调研

知识图谱全书框架-赵军：中文最大开放知识图谱社区：http://www.openkg.cn/https://github.com/OpenKG-ORG知识图谱python实践链接：https://pan.baidu.com

山高月小水落石出·2023-01-27 08:45

学习12条

积累了一段时间的小经验，想给大家分享一下。01、学多久是一个虚词，学了什么，是一个实词。后者比前者有意义。02、学习时，少往往是多。一点一点学会，或者学会一点点东西，其实是真学。

水清亦有鱼·2023-01-27 06:33

接受自己工的不完美

非非老铁跟我们分享了自己的小经验，在成长阶段，低调坚持，在迈向成就时，就对自己高标准严要求做冠军，在想要增加收入时，提高自己的专业能力，做好宣传调研阶段，免费核心价值收费，再给出超预期的服务，让自己的生命不断增值

鲁冰花儿·2023-01-26 22:22

新鲜出炉的 NLP 算法岗社招面试经验分享

最近终于做好了选择，决定从杭州“搬迁”到了上海，一切安顿好之后，终于有功夫可以好好整理一下近期面试遇到的一些问题以及自己的一些小经验啦，希望对同样有跳槽需求的同行小伙伴们有些小小的帮助。

机器学习社区·2023-01-17 19:41

利用Pandas和seaborn进行俄乌冲突的数据可视化分析（低代码python实践）

引言自俄乌冲突以来，以俄罗斯和北约为主的双方在乌克兰战场发生了多轮激烈角逐，本文拟通过公开的数据对俄罗斯乌克兰冲突发生以来俄方损失情况做简单展示，主要为大家展示数据可视化分析的魅力。本分析节选自数据驱动建模中心。工具Python：Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着

wormhacker·2023-01-15 09:10

数字图像处理的python实践(3)——直方图均衡化

直方图均衡化又称为灰度均衡化，指的是通过某种灰度映射规律，来将输入图像转换成灰度直方图中每个范围内的像素点数目都基本一致的输出图像。这种情况下的输出图像，由于图中的不同数值的灰度数量分布是均匀的，图像也会拥有较高的对比度和较大的动态范围，不会出现直方图中集中在低值区域或者是集中在高值区域，对我们后续其他操作也有一定的帮助。虽然现实中的图像都是离散的，均衡化的对象也是直方图，但是为了理论分析的方便，

渡边君·2023-01-11 05:27

在linux上部署一个web项目的小经验

文章目录设置IP地址和设置IP地址为静态更改IP和设置IP为静态的方法其他一些知识点ps命令一点小知识CentOS7可视化页面下设置为中文MySQL部分MySQL错误代码1130linux和linux上的mysql防火墙的一些操作linux和mysqllinux的MySQL启动项目的手动部署和自动部署手动部署自动部署linux安装Git和Maven安装Git安装Maven编写shell脚本用户授权

你好牛蛙·2023-01-08 17:01

时序分析 29 - 时序预测 - 格兰杰因果关系（下） python实践2

时序分析29Granger-Cause实践2金融时序数据分析本文主要搭建经济模型，从而分析和预测金融时序数据，重点关注黄金和原油价格。这两种金融资产对全球经济影响较大，我们将使用格兰杰因果检验来测试多个变量之间的关系，然后会使用VAR(VectorAutoRegression)通过历史数据来尝试预测黄金和原油的未来价格。我们使用的数据包括黄金、白银、原油、股票指数、利率和美元。流程总结下图大致概括

Magic Ktwc37·2023-01-07 11:24

时序分析28 - 时序预测格兰杰因果关系(中) python实践1

时序分析28-时序预测-格兰杰因果关系(中)Python实践1上一篇文章我们介绍了格兰杰因果关系的基本概念、背景以及相关统计检验法。本篇文章我们使用Python编程实践一下。

Magic Ktwc37·2023-01-07 11:53

基于Keras的Python实践 3 chapter 印第安人糖尿病诊断

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportnumpyasnp#该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测患者是否患有糖尿病。#从较大的数据库中选择这些实例有几个约束条件。尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。#数据集由多个医学

wzw12315·2023-01-06 16:34

哈工大政治课的一点小经验

背景介绍：我是一名哈工大计算机的大三下学生。大一下到大二下的三门政治课《近代史》，《毛概》，《马哲》我的分数是99，93，93（百分制）,排名是2/120(+),3/120,18/120。（120的人数是按照qq群人数和上课人数估算出来的）[1]接下来我将会介绍一下写这篇文章的起因，然后讲一下我当年是怎么学习政治课的，并且写一下学习方法。为什么写这篇文章：写这篇文章的直接原因是当年马哲老师“宣称”

weixin_45714360·2023-01-04 10:16

python算发必须有输出吗_机器学习Python算法应用，监督学习、无监督学习等！

本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大家使用机器学习来处理和分类与回归模型相关的问题。

weixin_39743064·2023-01-03 11:57

python医学应用_算法应用 | 机器学习python应用，初识机器学习是怎样滴感受？

本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大家使用机器学习来处理和分类与回归模型相关的问题。

weixin_39638526·2023-01-03 11:27

机器学习算法与Python实践之k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战

lemnHacker·2023-01-02 11:12

机器学习算法与Python实践之 k均值聚类（k-means）

文章来源：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17589329机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。

猪爸爸爱学习·2023-01-02 11:37

k-means算法与Python实践

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

ture_dream·2023-01-02 11:07

k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

AFCentry·2023-01-02 11:32

Python实践：画个动图玩玩，Python绘制GIF图总结

Python实践：画个动图玩玩，Python绘制GIF图总结文章目录Python实践：画个动图玩玩，Python绘制GIF图总结具体实现Python代码参考资料上期博客《Python实践：Pyplot绘图超简洁核心总结

来知晓·2023-01-01 17:29

控制图简明原理及Plotly实现控制图Python实践

1.控制图简明原理1.1.关于控制图概述控制图（ControlChart）又叫管制图，图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，CentralLine）、上控制限（UCL，UpperControlLimit）和下控制限（LCL，LowerControlLimit），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制限关于控制图的形成是通过把正态分布图旋转，就得到如下所示的

肖永威·2022-12-25 19:12

python 二项分布_二项分布的理论基础、应用及Python实践

二项分布是概率统计中非常基础、非常实用的一种分布，可以说它在我们的生活中无所不在。它说明了这样一种现象：在给定的试验次数中，某一结果会发生多少次。比如：这个月有多少天会刮北风？今年有多少天会下雨？经过一个路口100次，有多少次会是绿灯？一年之中会有多少次出门就见狗？伯努利分布伯努利分布是二项分布的基础，它只有两种状态，比如抛硬币的时候，结果只有正面和反面两种情况，且两种情况的概率之和为1。也就是说

Money碎碎念·2022-12-24 01:19

十分钟机器学习与python实践

第一章监督学习第一节鸢尾花数据集的基本分析与可视化首先我们以sklearn自带的鸢尾花数据集为对象，载入数据：fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_dataset=load_iris()###使用内置函数载入鸢尾花数据集fs=iris_dataset['data']###取出特征矩阵lb=iris_dataset['target']###取出标签print

TQ_Pro·2022-12-23 22:48

机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考

resourse_sharing·2022-12-23 07:25

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）

本文转载至机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。

柚子一只·2022-12-23 07:21

python字符串转浮点数_【Python实践-9】将字符串转化为浮点型

利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456。思路：计算小数位数--->将字符串中的小数点去掉--->字符串转换为整数--->整数转换为浮点数1fromfunctoolsimportreduce2defstr2float(s):3DIGITS={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7'

weixin_39633089·2022-12-14 05:44

Beyond neural scaling laws: beating power law scaling via data pruning

然后，我们用修剪后的数据集大小经验地测试了这种新的指数缩放预测，并且确实观察到在CIFAR10、SVHN和ImageNet上训练的ResNets上比幂律缩放性能更好。鉴于寻找高质量修剪指标

你今天论文了吗·2022-12-11 09:29

python实践-最小二乘拟合

实现对数据x=[2,0.2,0.02,0.002,0.0002,0.00002])y=[3,4,6,7,9,12]最小二乘拟合并预测。代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#核心代码，求斜率w,截距b：拟合直线方程为y=wx+b:这里x代表logxdeffit(data_x,data_y):m=len(data_y)x_bar=np.mea

MetaSmiles·2022-12-11 00:51

多商户商城系统如何对接电商收付通？

多商户商城系统分账问题，相信一直困扰着大家，微信电商收付通确实是不二选择，那如何对接电商收付通，把自己的一点小经验写出来，希望能帮大家少走弯路。一、什么是电商收付通？

源码CRMEB·2022-12-10 17:23

[SIR数据集实验][2]Java类数据集相应工具使用的小经验

这段时间安排一个师弟在继续学习SIR数据集的使用和实验方法，这里我先总结点经验。如果要生成某一个数据集的FaultMatrix，（虽然一般在info目录下有已经生成好的FaultMatrix，但按照JavaObjectHandbook里面的建议，最好自己生成一遍。）需要在页面http://sir.unl.edu/content/tools.php中下载“javamts”和“JavaTools”两个

weixin_33754913·2022-12-10 09:34

python实践项目航空公司客户价值分析

[让我看看]目录前言学习目标1.了解航空公司现状与客户价值分析任务描述与分析1.1了解航空公司现状1.1.1航空公司数据特征说明1.2了解客户价值分析1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程2.预处理航空客户数据任务描述与分析2.1处理数据缺失值与异常值2.2构建航空客户价值分析关键特征2.3标准化LRFMC五个特征2.4任务实现3.使用K-Means算法进行客户分群任务描述与分析3.1了解K-Me

数据闲逛人·2022-12-09 17:55

【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、线性回归本题的演示都以波士顿房价数据集为参考，它有13个输入特征，一个输出特征（房价）：线性回归：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimportKFoldfr

今天一定要洛必达·2022-12-09 13:44

机器学习-Logistic回归python实践【3】（10.26更新）

写在最前面：Logistic回归通过Sigmoid函数接受输入然后进行预测首先，介绍一下什么是Sigmoid函数。大家一定听过海维赛德阶跃函数（Heavisidestepfunction），什么？没听过，好吧，换个名字，单位阶跃函数，这个认识吧!这个函数的问题在于该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这样处理起来不是很方便然鹅我们还有另一个具有类似性质的函数Sigmoid函数，计算公式如下：f(z)=

请叫我算术嘉·2022-12-08 20:29

小小经验：Vue中计算属性computed没有被触发的排查

小小经验：Vue中计算属性computed没有被触发的排查vue中的计算属性可以绑定动态变量，当页面有变化时，计算属性就会自动更新data中定义了相互独立并且不影响的变量问题：computed中定义的一个动态变量在相关的属性发生变化时

Grimoire_ll·2022-12-08 14:12

kgduu·2022-12-07 10:19

机器学习笔记(二)梯度下降法实现对数几率回归(Logistic Regression)

目录前言一、梯度下降法(GradientDescent)1.1Python简单实现二、对数几率回归模型三、梯度下降法实现对数几率回归3.1西瓜数据集展示3.2Python实践3.2.1数据准备3.2.2

Kee77·2022-12-06 11:28

时间序列分析ARMA模型原理及Python statsmodels实践（下）

4.2.4.选定模型参数4.2.5.ARIMA模型函数4.2.5.1.常用方法4.2.5.2.常用属性/参数4.3.Python实践过程4.3.1.时序数据平稳性检验4.3.2.差分及相

肖永威·2022-12-05 16:28

分享一点面试小经验，满满干货指导

前言最近在网上看许多面经的文章，有拿到Offer的，也有凉凉的，这些文章中都有一个共同的特点，就是单单的只有面试题目。而没有面试过程中需要注意的细节和面试心得。导致有些面试者们在面试来临，就去盲目的去刷这些题目，而没有结合自己做过的那些项目中，遇到的一些技术问题会被面试官问道，回答不上导致面试落选或者薪资上不去。什么是中年危机根据权威数据显示，国内IT程序员鼎盛时期是在25-27岁左右，30岁对于

程序员Sunbu·2022-12-04 11:26

基于《机器学习-Python实践》学习笔记 4SciPy 速成

NumPy速成数组生成一位数组(行向量）和多维数组（矩阵）importnumpyasnpm=np.array([1,2,3])print(m)print(m.shape)m=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(m)print(m.shape)访问第1行：m[0]访问第1列：m[:,0]向量加法：m1+m2向量乘法：m1*m2#注意行列对应Pandas速

chaosjey li·2022-12-03 01:27

机器学习（四十七）：任何机器学习模型的可解释性(可视化篇）

Python实践训练一个模型全局可解释性局部可解释性其他拓展Catb

川川菜鸟·2022-12-02 15:12

Python实践通过使用XGBoost中的尽早停止【Early Stopping】策略来避免过度拟合

【翻译自：AvoidOverfittingByEarlyStoppingWithXGBoostInPython】【说明：JasonBrownleePhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】过度拟合是复杂的非线性学习算法（例如梯度提升）的一个问题。在本文中，您将发现如何使用早期停止来限制Python中XGBoost的过拟

Together_CZ·2022-12-01 13:52

xgboost early_stop_rounds是如何生效的？

mtj66·2022-12-01 13:51

lagrange插值法、多项式插值法习题---python实践

1.等分点、lagrange插值法lagrange算法实现参考我的拉格朗日差值法python实现文章b站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV14Z4y1z78B?share_source=copy_webimportnumpyimportmatplotlibimportmathfrommatplotlibimportpyplotimporttimeN=10#

聪明乖巧的小狮子·2022-11-30 02:29

机器学习python实践——魏贞原

pwd=qzpz机器学习python实践数据预处理格式

古月哥欠666·2022-11-30 02:44

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