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伏虎山真人
这个作者很懒,什么都没留下…
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你们考研我加班,大家都有美好的明天。
感觉现在单靠编程语言层面能建立的技术壁垒越来越薄,之前自己去手撸大并发高性能的代码还是个高精尖的活,现在几乎每个互联网大厂都开源了自己那套框架架构,都是经过市场检验了的玩意。感觉现在java写的web项目都成了面向spring编程,看了几个研发写的码几乎都是一样的风格,或许工程代码就应该返璞归真。去年猪油蒙了心,最后五个月竟然选408作为专业课,果然前戏都没过完就被迫上真枪,考试前天还阳了,复试线都没过啊难受。芜湖这几天冷的要命,机房服务器产的热气也没前几天暖和了,吊的,早知道带件羽绒服。原创 2023-12-23 01:06:48 · 451 阅读 · 0 评论 -
假期听书友福利-(lian)(ting)(网)有声小说下载脚本
两个星期的考试周副本结束,今天放假。寝室就我一个人,闲来没事,写篇博客混混时间。好像现在csdn上爬虫主题比较火,我也写个娱乐脚本混个数据,来个听书网站的下载脚本吧。听书网站下载脚本编写网站选取和网页元素踩点我挺喜欢听小说的,喜马拉雅,懒人听书都充过会员,但爬他们网站的资源是不是有被禁的风险,思来想去还是爬个没有版权保护的听书网站,找了一会儿,发现有个叫(恋)(听)网的还不错。网站底下的免责声明并且有电脑端和手机端两个网站,非常nice首先观察网页整体布局点击项对应的标签和属性每本书对应原创 2021-07-10 02:20:10 · 5475 阅读 · 6 评论 -
python数据可视三大库之pandas库(三:pandas数据分析上手)
这篇笔记是对mooc所讲的pandas库的个人整理,资料来源于 中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可视化教程文章目录排序统计基本统计分析累计统计分析相关性分析相关性协方差相关系数函数排序.sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序1.竖轴默认升序降序排列2.横轴.sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序,默认升序.sort_values(by,axis=0,ascending=True),该方法根据数值排序,与.sort_ind原创 2020-05-18 13:51:40 · 496 阅读 · 0 评论 -
python数据可视三大库之pandas库(二:Dataframe类型简易上手)
这篇笔记是对mooc所讲的pandas库的个人整理,资料来源于 中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可视化教程文章目录Dataframe类型创建方法例二维的nadarray对象创建字典类型创建列表创造属性(index,columns)pandas库的数据类型操作(series,Dataframe)重新索引删除指定索引对象pandas库的数据类型运算算术法则比较运算Dataframe类型如果说series类型是一种一维标签数组,那么Dataframe就是二维的标签数组(载行和列上都有标原创 2020-05-18 12:40:17 · 470 阅读 · 0 评论 -
python数据可视三大库之pandas库(一:series类型快速上手)
这是继我的上一篇博客《环境安装血泪史之人工智能劝退篇(anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+tensorflow-gpu2.1.0)win10系统的gpu版》后的关于tensorflow2.0的学习前奏笔记,要学习机器学习建议先了解以下python有关数据分析的第三方库,这里的推荐课程 中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可视化教程,里面系统讲解了numpy,matplotlib以及pandas库,建议在学习课程前先安装anaconda。这篇笔记是对mooc所讲matp.原创 2020-05-14 16:19:04 · 866 阅读 · 0 评论 -
python数据可视三大库之matplotlib库(二:图表函数入门)
matplotlib不止能够绘制坐标图,还可以绘制许多其他的图标表文章目录pyplot基本概述实例饼状图绘制直方图绘制极坐标绘制散点图绘制pyplot基本概述实例饼状图绘制.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True,原创 2020-05-11 10:37:17 · 484 阅读 · 0 评论 -
python数据可视三大库之matplotlib库(一:理论知识快速上手)
这是继我的上一篇博客《环境安装血泪史之人工智能劝退篇(anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+tensorflow-gpu2.1.0)win10系统的gpu版》后的关于tensorflow2.0的学习前奏笔记,要学习机器学习建议先了解以下python有关数据分析的第三方库,这里的推荐课程 中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可视化教程,里面系统讲解了numpy,matplotlib以及pandas库,建议在学习课程前先安装anaconda。这篇笔记是对mooc所讲matpl原创 2020-05-11 01:31:22 · 889 阅读 · 0 评论 -
numpy库(三:进阶基础知识)
这里写目录标题文件数据存取一维和二维数据(csv文件)多维数据存取numpy便捷存取数据随机数函数梯度函数文件数据存取一维和二维数据(csv文件)np.savetxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)•frame:文件、字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件•dtype:数据类型,可选•delimiter:分...原创 2020-05-08 10:20:32 · 414 阅读 · 0 评论 -
numpy库(二:实例,看完别说你不会)
博客接上一篇《python数据可视三大库之numpy库(一:理论知识快速上手)》,是关于上一篇numpy函数的实例ndarray创建函数:arange(n):类似于python的range,创建一个数组,里面的元素从0到n-1ones(shape()):根据shape创建一个元素全为1的数组zeros(shape()):根据shape创建一个元素全为0的数组full(shap...原创 2020-05-07 21:39:25 · 1073 阅读 · 0 评论 -
python数据可视三大库之numpy库(一:理论知识快速上手)
这是继我的上一篇博客《环境安装血泪史之人工智能劝退篇(anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+tensorflow-gpu2.1.0)win10系统的gpu版》后的关于tensorflow2.0的学习第一篇前奏笔记,要学习机器学习建议先了解以下python有关数据分析的第三方库,这里的推荐课程 中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可视化教程,里面系统讲解了nump...原创 2020-05-07 17:21:38 · 721 阅读 · 1 评论 -
装饰器的基本讲解
文中内容是我近期学习python所留下来的笔记,上传平台是为了保存防止误删造成笔记丢失,跪求浏览笔记的朋友给个赞import timedef f1(): print('this is a function')#f1()只能打印一个语句,当我们想要加入打印时间这一功能并不改变f1()函数内部的实现,这时装饰器就可以做到def decorator(func): def wrap...原创 2020-04-08 22:08:03 · 186 阅读 · 0 评论 -
python快速入门笔记一(极精简知识点)------伏虎山真人
文中内容是我近期学习python所留下来的笔记,上传平台是为了保存防止误删造成笔记丢失,跪求浏览笔记的朋友给个赞python基本类型数字(int float)二进制数表示法(加0b)如:0b1001八进制数表示法(加0o)如:0o11十六进制表示法(加0x)如:0x12e进制转换int(数字):转换成十进制数bin(数值):转换成二进制oct(数字):转换成八进制hex(数字)...原创 2020-04-01 11:03:08 · 456 阅读 · 1 评论 -
python快速入门笔记二(极精简知识点)------伏虎山真人
文中内容是我近期学习python所留下来的笔记,上传平台是为了保存防止误删造成笔记丢失,跪求浏览笔记的朋友给个赞变量命名1.由字母,数字,下划线构成(不能出现其他符号)2.首字符不能是数字3.变量名不能为系统保留关键字4.python变量名能辨别大小写变量没有类型限制,如c语言里要先声明再赋值 int a=1;int,float,str,tuple为值类型(不可变)list,set...原创 2020-04-05 01:43:58 · 382 阅读 · 0 评论 -
python快速入门笔记三(极精简知识点)------伏虎山真人
文中内容是我近期学习python所留下来的笔记,上传平台是为了保存防止误删造成笔记丢失,跪求浏览笔记的朋友给个赞类类概念:类是现实世界或思维世界在计算机的反映,它将数据以及数据的操作封装在一起(数据在类中可以代表现实中的特征行为)关键:行为,特征,主体三者的关系是否相适合结构:class classname(object):passclassname(类的名字):首字母大写1o...原创 2020-04-05 01:47:12 · 329 阅读 · 0 评论