Python下的常用函数汇总:

本文介绍Python中使用日期函数获取当前时间后的指定时间,遍历数组与字典的方法,以及如何合并数组和字典的基本技巧。

A. 日期函数:

http://hi.baidu.com/wind_stay/item/e406d0f2e5c702c9521c2613

1. 取得当前时间的后1小时(或前1天)

import datetime

date = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=1)    # datetime.timedelta(days=-1)
print date.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

B. 遍历数组或字典

在Python中,我们习惯这样遍历数组:
for item in sequence:
process(item)

这样遍历取不到item的序号i,所有就有了下面的遍历方法:
for index in range(len(sequence)):
process(sequence[index])

其实,如果你了解内置的enumerate函数,还可以这样写:
for index, item in enumerate(sequence):
process(index, item)

===============================================

dict={"a":"apple","b":"banana","o":"orange"}
 
print "##########dict######################"
for i in dict:
        print "dict[%s]=" % i,dict[i]
 
print "###########items#####################"
for (k,v) in  dict.items():
        print "dict[%s]=" % k,v
 
print "###########iteritems#################"
for k,v in dict.iteritems():
        print "dict[%s]=" % k,v
 
print "###########iterkeys,itervalues#######"
for k,v in zip(dict.iterkeys(),dict.itervalues()):
        print "dict[%s]=" % k,v


C. 合并数组或字典:

1. 数组:直接相加 或者 a.extend(b)

2. 字典:dict(dict1.items()+dict2.items())    或者 dict(dict1, **dict2)

参考资料:http://rachzhang.iteye.com/blog/827528


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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