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木南曌
从藩而始,笃志笃行
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解锁加密Office文件的Python神器:msoffcrypto-tool
是一个基于 Python 开发的强大工具和库,旨在使用密码或其他密钥对加密的 Microsoft Office 文件进行解密。在当今数字化办公的大环境下,Microsoft Office 文件如 Word(.docx)、Excel(.xlsx)、PowerPoint(.pptx)等,被广泛应用于存储各类重要信息。为了确保这些信息的安全性,人们常常对文件进行加密处理。然而,当面临忘记密码、需要批量处理加密文件或者在自动化流程中访问加密数据等情况时,传统的手动解密方式就显得力不从心。原创 2025-01-26 15:35:48 · 1301 阅读 · 0 评论 -
单例模式的实现方法
单例模式(Singleton)是一种使用率非常高的设计模式,其主要目的在于保证某一类在运行期间仅被创建一个实例,并为该实例提供了一个全局访问方法。下面分别给出 java 和 python 的实现方式:java 的 6 种实现方法:1 懒汉式,线程不安全public class SingletonModle1 { private static SingletonModle1 inst...原创 2020-05-05 19:05:17 · 210 阅读 · 0 评论 -
神经网络
原理神经网络从大脑的工作原理得到启发,可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入,当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值,神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号,轴突分出数以万计的树突连接至其他神经元,并将本神经元的输出并作为其他神经元的输入。数学上,神经元可以用感知机的模型表示。...原创 2019-04-18 07:36:47 · 269 阅读 · 0 评论 -
支持向量机 SVM
原理SVM 是一种基于最大间隔分隔数据的算法。将数据集分隔开的决策边界被称为 分隔超平面(separating hyperplane)。形象地说,分隔超平面是一个N-1的对象,如果数据点分布在二维平面上,则分隔超平面就是一条直线;如果在三维空间上,就是一个平面。支持线性可分和线性不可分。优点:1 支持各种不同类型的数据集;2 对高维数据集和低维数据集的支持都很好缺点:1 数据规模不能太...原创 2019-04-14 21:46:06 · 201 阅读 · 0 评论 -
决策树
决策树原理决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。优点:1、很容易将模型进行可视化;2、不需要对数据进行转换缺点:1、容易出现过拟合现象具体用法import numpy as...原创 2019-04-13 07:33:05 · 238 阅读 · 0 评论 -
python http 服务
如果电脑装有 Python 环境,可以非常简便的搭建一个web http 服务。利用这个小技巧可以实现文件共享的功能。以共享某个文件夹下的文件为例:(Python环境为Python3)1.进入到目标文件夹2.在当前文件夹下启动服务python -m http.server 8080即可实现文件共享的功能。...原创 2019-03-28 19:30:29 · 617 阅读 · 0 评论 -
朴素贝叶斯
原理贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。贝叶斯定理P(A∣B)P(A|B)P(A∣B) 表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为:P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经...原创 2019-04-07 08:04:54 · 292 阅读 · 0 评论 -
线性模型
常用的线性模型有线性回归、岭回归、套索回归、逻辑回归和线性 SVM 等。线性回归原理线性回归(linear regression)是一种回归分析技术。线性回归试图学习到一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。通过在数据集上建立线性模型,建立代价函数(loss function),最终以优化代价函数为目标确定模型参数w和b,从而得到模型用以后续的预测。具体用法from sklearn....原创 2019-04-05 18:12:58 · 865 阅读 · 0 评论 -
K 最近邻算法
算法原理一个样本与数据集中的k个样本最相似,如果这k个样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。K值选择k 值对模型的预测有着直接的影响,如果 k 值过小,预测结果对邻近的实例点非常敏感。如果邻近的实例恰巧是噪声数据,预测就会出错。也就是说,k 值越小就意味着整个模型就变得越复杂,越容易发生过拟合。相反,如果 k 值越大,优点是可以减少模型的预测误差,缺点是学习的近似误差会增大...原创 2019-04-01 07:57:43 · 709 阅读 · 0 评论 -
python 字符串拼接
参考:Python中字符串拼接的N中方法原创 2018-07-24 12:46:28 · 268 阅读 · 0 评论 -
量化投资
CAPM Model个股的 CAPM Model ri(t)=betai∗rm(t)+alphai(t)ri(t)=betai∗rm(t)+alphai(t)r_i(t) = beta_i * r_m(t) + alpha_i(t)E(alpha(t)) = 0原创 2018-06-18 20:57:34 · 356 阅读 · 0 评论 -
flask_sqlalchemy 执行 sql 语句
flask_sqlalchemy 是纯粹的 ORM 框架实现极简的数据库操作,并可隔离对不同数据库的依赖。但一些特定的场景避免不了需要使用 sql,比如需要调用数据库函数等场景。flask_sqlalchemy 的增删改查都很简便,网上资料也很多,仅举小例如下: 获取 db 后增:db.session.add(object)删:db.session.delete(object)改:...原创 2018-04-18 18:36:31 · 12562 阅读 · 0 评论 -
Python 单元测试框架 unittest 实现传参
参考:Python 的 unittest 单元测试框架改装传参原创 2018-03-30 14:09:12 · 5967 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 笔记
更新日期: 2018.3.18机器学习机器学习是一种统计学方法,计算机利用已有数据,得出某种模型,在利用此模型预测结果。特点:随着经验的增加效果会变好应用:对连续数据进行预测对离散数据进行分类人工智能、机器学习和深度学习之间的关系:人工智能,机器模拟人的意识和思维机器学习,实现人工智能的一种方法,是人工智能的子集深度学习,是深层次神经网络,是机器学习的一...原创 2018-03-18 22:59:38 · 259 阅读 · 0 评论 -
Python 协程
参考资料:从 yield/send到 async/awaitPython 3.5 协程究竟是个啥原创 2018-03-05 12:52:57 · 202 阅读 · 0 评论 -
Python 全局解释器锁 GIL
参考资料:Python 的 GIL 是什么鬼,多线程性能究竟如何深入理解 GIL:如何写出高性能及线程安全的 Python 代码Python 线程,GIL 和 ctypes原创 2018-03-02 14:30:46 · 208 阅读 · 0 评论 -
Python 实现完整的 RSA 算法
参考资料:25行代码实现完整的RSA算法原创 2018-02-26 12:59:33 · 4776 阅读 · 3 评论