數據描述每條數據項儲存在列表中，最后一列儲存結果多條數據項形成數據集data=[[d1,d2,d3...dn,result],[d1,d2,d3...dn,result],..[d1,d2,d3...dn,result]]決策樹數據結構classDecisionNode:'''決策樹節點'''def__init__(self,col=-1,value=None,results=None,tb=None,fb=None):'''初始化決策樹節點args：co
系統 2019-09-27 17:50:26 1751
推薦：高階函數python高階函數有誤但可以參考python中常見的內置高階函數添加鏈接描述什么是高階函數？高階函數：一個函數可以作為參數傳給另外一個函數，或者一個函數的返回值為另外一個函數（若返回值為該函數本身，則為遞歸），滿足其一則為高階函數(Higher-orderfunction)。高階函體現了函數式編程思想：--函數作為參數：將核心邏輯傳入方法體，使該方法適用性更為廣泛．傳入數據:整數／小數／容器／自定義類的對象傳入邏輯：方法--內置高階函數:f
系統 2019-09-27 17:50:16 1751
https://www.jianshu.com/p/3afbb01c9ed6摘要：大多數人都聽說過關于Cryptocurrency，許多人也許會投資他們的加密貨幣。但是，投資這種不穩定的貨幣安全嗎？怎樣才能確保現投資這些硬幣未來一定能帶來穩定的收益呢？我們不能確定，但肯定能根據以前的價格產生一個近似值。時序模型是預測的一種方法。許多重要的應用時序預測的領域，例如：銷售預測，呼叫中心的通話量，太陽的活動，海潮，股市行為等等。目錄理解問題描述和數據集安裝庫方法
系統 2019-09-27 17:49:45 1751
原題|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）譯者|豌豆花下貓（“Python貓”公眾號作者）聲明|本翻譯是出于交流學習的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授權協議。為便于閱讀，內容略有改動。我曾幾次提及左遞歸是一塊絆腳石，是時候去解決它了。基本的問題在于：使用遞歸下降解析器時，左遞歸會因堆棧溢出而導致程序終止。【這是我的PEG系列的第5部分。其它文章參見這個目錄】假設有如下的語法規則：ex
系統 2019-09-27 17:49:42 1751
閱讀更多初學Python爬蟲時都會從最簡單的方法開始，以下為幾種常見的基礎做法。"""簡單的循環處理"""importrequestsurl_list=["https://www.baidu.com","https://www.cnblogs.com/"]forurlinurl_list:result=requests.get(url)print(result.text)"""線程池處理"""importrequestsfromconcurrent.fut
系統 2019-09-27 17:49:32 1751
更新mysql8.17的腳本：2019-09-19#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)importgetoptimportcommandsimportsubprocessimportfileinputimportos__author__='Lenny'INFO="\033[1;33;40m%s\033[0m"ERROR="\033[1;31;40m%s\033[0m"NOTICE="\033[1;32;40m%s\
系統 2019-09-27 17:49:31 1751
ProtocolBuffers（類似XML的一種數據描述語言）最新版本2.3里，protoc―py_out命令只生成原生的Python代碼。盡管PB（ProtocolBuffers）可以為C++語言生成快速解析和序列化代碼，但是這種方式對于Python不適用，并且手動生成的已包裝的代碼需要非常大的維護工作。在討論組里，這是一個常見的功能要求，由于一個必備的客戶端組件―AppEngine（根據團隊介紹名稱為AppEngine），生成原生的Python代碼有更
系統 2019-09-27 17:49:21 1751
可視化是在整個數據挖掘的關鍵輔助工具，可以清晰的理解數據，從而調整我們的分析方法。1.Matplotlib基本概念Matplotlib是python的一個數據可視化工具庫，專門用于開發2D圖表(包括3D圖表)，操作簡單。2.Matplotlib三層結構容器層容器層由Canvas、Figure、Axes三部分組成。Canvas位于最底層的系統層，充當畫板，即放置Figure的工具。Figure是Canvas上方的第一層，也是需要用戶來操作的應用層的第一層，在
系統 2019-09-27 17:49:11 1751
對我當前工程進行全部測試需要花費不少時間。既然有26GB空閑內存，為何不讓其發揮余熱呢?tmpfs可以通過把文件系統保存在大內存中來加速測試的執行效率。但優點也是缺點，tmpfs只把結果保存在內存中，所以你必須自己編寫腳本來把結果回寫到磁盤上進行保留。而且這些腳本必須良好書寫和執行，否則就要失去部分或全部的工作成果了。一種常見的方法是直接在tmpfs文件夾中工作，然后把工作成果備份到磁盤上的一個文件夾中。當您的機器啟動時你從那個備份文件夾恢復tmpfs文件
系統 2019-09-27 17:49:11 1751
#登錄認證#加密-->解密#摘要算法#兩個字符串：#importhashlib#提供摘要算法的模塊md5=hashlib.md5()md5.update(b'123456')print(md5.hexdigest())#aee949757a2e698417463d47acac93df#不管算法多么不同，摘要的功能始終不變#對于相同的字符串使用同一個算法進行摘要，得到的值總是不變的#使用不同算法對相同的字符串進行摘要，得到的值應該不同#不管使用什么算法，ha
系統 2019-09-27 17:49:08 1751
