項目中想使用以前的代碼，或者什么樣的需求致使你需要導入外部的包如果是web下，比如說django，那么你新建一個app，把你需要導入的說用東東，都寫到這個app中，然后在setting中的app也配上基本就ok了如果是本地代碼，可以有幾種方式，1、這種最簡單，也可能最不實用，將你的外部文件放到跟需要調用外部文件的文件同一個包下，同一目錄folder------toinvoke.py------tobeinvoded.py這樣在toinvoke.py中引入i
系統 2019-09-27 17:54:22 1766
最后2課時，內容不像其他培訓那樣。。。。我們說一下思維和說再見為什么要學習python。。。。編程為了解決需求（替代重復勞動的事情）。。產品經理--提需求程序員----編碼實現####一名牛逼的人，肯定是產品經理+程序員集一身的。之前說過：編程邏輯基本3個：順序，判斷，循環。。。通過需求不斷旁拼接（當然你說里面用什么class什么function），大方向是固定的。。在初學者需求導向自己學習（基本語法學完了），之前說過你還是沒有底，還不能完成某工作。。。因
系統 2019-09-27 17:54:19 1766
給類或實例綁定其他方法（函數），需要注意問題：（1）定義方法（函數）時，要加self，如：defset_age(self,age):self.age=age（2）實例綁定方法與類綁定方法是不一樣的，實例綁定方法時是要借助函數的，類綁定方法時可以直接賦值的，如：classStudet(object):def__init__(self,name):self.name=name實例綁定方法：s1=Studet('Boo')fromtypesimportMetho
系統 2019-09-27 17:54:09 1766
如下所示：classbcolors:HEADER='\033[95m'OKBLUE='\033[94m'OKGREEN='\033[92m'WARNING='\033[93m'FAIL='\033[91m'ENDC='\033[0m'defdisable(self):self.HEADER=''self.OKBLUE=''self.OKGREEN=''self.WARNING=''self.FAIL=''self.ENDC=''Tousecodeliket
系統 2019-09-27 17:54:07 1766
和之前C++執行LinuxBash命令的方法一樣，Python依然支持system調用和popen()函數來執行linuxbash命令。方法一：system調用#僅僅在一個子終端運行系統命令，而不能獲取命令執行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函數importosos.popen('ls').readlines()#這個返回值是一個list方法三：使用模塊subprocessimportsubprocesssu
系統 2019-09-27 17:53:51 1766
創建列表復制代碼代碼如下:sample_list=['a',1,('a','b')]Python列表操作復制代碼代碼如下:sample_list=['a','b',0,1,3]得到列表中的某一個值復制代碼代碼如下:value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]刪除列表的第一個值復制代碼代碼如下:delsample_list[0]在列表中插入一個值復制代碼代碼如下:sample_list[0:0]=['
系統 2019-09-27 17:53:48 1766
主要使用函數的遞歸方法，考慮過程如下：n,a,b,c（n代表羅漢塔塊數，a,b,c代表三塊柱子）若n=1時，只需從a》》》c若n>1時，需要把上面n-1塊從a移動到b，底下1塊從a移動到c，再把b上n-1移動到c函數實現如下：defmove(n,a,b,c):ifn==1:print(a,'>>>',c)else:move(n-1,a,c,b)move(1,a,b,c)move(n-1,b,a,c)print(move(3,'a','b','c'))
系統 2019-09-27 17:53:43 1766
Python面向對象編程——封裝從封裝本身的意思去理解，封裝就好像是拿來一個麻袋，把小貓，小狗，小王八，還有alex一起裝進麻袋，然后把麻袋封上口子。照這種邏輯看，封裝=‘隱藏’，這種理解是相當片面的。一、先看如何隱藏在python中用雙下劃線開頭的方式將屬性隱藏起來（設置成私有的）#其實這僅僅這是一種變形操作#類中所有雙下劃線開頭的名稱如__x都會自動變形成：_類名__x的形式：classA:__N=0#類的數據屬性就應該是共享的,但是語法上是可以把類的
系統 2019-09-27 17:53:36 1766
一般用xlml但遇到過解析出來的內容不一樣。有誤用另一種方法得到正確的，有誤應該只是極少問題。這種方案備用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')
系統 2019-09-27 17:53:29 1766
最近基于對抗樣本做了一些工作，這里寫一篇論文介紹對抗樣本基本的原理和生成方法。內容上參考Goodfellow的論文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是對抗樣本？對抗樣本的概念最早提出于2014年Szegedy的論文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在論文，作者發現了一種有趣的現象，即：當前流行的機器學習模型包括神經網絡會容易以很高的置信度分錯和原始樣本僅僅有輕
系統 2019-09-27 17:53:26 1766
