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hereson
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今天在网上同学求教1 5 6 7 用+-*/ 算出21.  自己曾经写过一个,但代码找不到了,偶知道24点的程序很多的说, 于是到网上搜了一下. 是有不少, 但是一个用c++的(其实根本就不能叫用c++,全是c的语法), 试了n多次,borlandc3.1和gcc都不能编译. 还找到了vb,和web版的
写的大时代,但ClientCookie备忘录文件中。    ()调用load_from_registry通过创建一个ClientCookie.MSIECookieJar实例读取IE的饼干。    import ClientCookie ie_cookie_jar = ClientCookie.MSIECookieJar() ie_cookie_jar.load_from_registry() OK(确定),如果你怎么使用相同的类urllib2.CookieJar后一次完成。    (成为NotImplementedError)保存方法未执行MSIECookieJar。无回写 ...
       pickle模块使用的数据格式是python专用的,并且不同版本不向后兼容,同时也不能被其他语言说识别。要和其他语言交互,可以使用内置的json包使用pickle模块你可以把Python对象直接保存到文件,而不需要把他们转化为字符串,也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件里。 pickle模块会创建一个python语言专用的二进制格式,你基本上不用考虑任何文件细节,它会帮你干净利落地完成读写独享操作,唯一需要的只是一个合法的文件句柄。        pickle模块中的两个主要函数是dump()和load()。dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数,把数 ...
新浪围脖,twitter上随处可见链接的短地址google最近也发布了短地址的服务用python2.6小试一把import urllibimport urllib2import simplejson#发送的form数据postdata=urllib.urlencode({'url':'www.sina.com.cn'})#form表单提交的链接是http://goo.gl/api/shortenreq=urllib2.Request(url='http://goo.gl/api/shorten',data = postdata)#返回数据feeddata=urllib2.urlopen(re ...
这是个配置Google App Engine,使之用Cron来调用Backends的范例。为何要用Backends?GAE限制前台Request的超时时间。而Backends没有此限制。为何不总是用Backends?用多了就不给免费了。另外据说启动时间也比较慢。总之Backends适合那些需要长时间后台处理的任务。Dynamic是什么?
       GAE的数据库是支持向里面保存文件的(说老实话,就算不支持,通过对二进制转化为文本肯定也是可以保存的),这个功能我知道,不过我的用不着,因为我的网站文件并不多,数据库却大的不行,我一直在苦恼如何去节省数据库空间,而从来不去想如何节省文件空间,可是有一个网友一定要我研究一下(主要是有些人比较懒,不想研究,唉!),我只好简单的进行了一下研究,还好,还是比较容易的,现在将主要的流程讲一下。         首先当然是怎么向数据库之中存文件,我仅仅研究了通过本地向远程数据库上传静态文件的模式,想来,通过服务器创建二进制文件并保存也没有什么不同。我使用python脚本实现了一个方便的工具 ...
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- -#import os -#import sys - #将 lib 目录添加到系统路径,以便导入 lib 目录下的模块 -#app_root = os.path.dirname(__file__) -#sys.path.insert(0, os.path.join(app_root, 'lib')) - -#if sys.getdefaultencoding() != 'utf-8': - #reload(sys) - #sys.setdefaultencodi ...
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import wx '''PIL Image''' pilImage = Image.open('1.png') '''wx.Image''' wxImg = PilImg2WxImg(pilImage) '''wx.Bitmap''' bitmap = wx.BitmapFromImage(wxImg) '''wx.StaticBitmap''' staticBitmap = wx.StaticBitmap(parent, -1, imgObj) def PilI ...
1. sklearn.metrics.roc_curve(true_y. pred_proba_score, pos_labal) 计算roc曲线,roc曲线有三个属性:fpr, tpr,和阈值,因此该函数返回这三个变量,l例如     import numpy as np  
######################################################## #5.1 逻辑斯蒂回归实现 #原理:构造分类模型使得当前的数据集出现的可能性最大-》最大似然法 ######################################################## def logit_regression(): import pandas as pd# pandas 的教程:http://blog.csdn.net/overstack/article/details/9001565 import stats ...

python pandas 介绍

一直在用python的机器学习包,但是始终感觉搞的不爽,所以决定用pandas玩玩。 一、      数据类型,Series 是1-D的,DataFrame是2-D的,其他两种我用不上。   二、      Series      语法如下:           s = Series(data, index=index)       data可以是python的字典,可以是numpy的ndarray,也可以是数值类型的 例如:   上面忘了打index了= = index 可以如下访问:   访问单个元素:     也可以直接从字典创建:     注意: ...
经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包。这个帖子作为笔记。(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟)。如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档。主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引。 S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N维向量,分为训练集和测试集。所以,知道如何导入向量(矩阵)数据是最为关键的一点。这里要用到num ...
#-*- encoding=utf-8 -*- import operator #按字典值排序(默认为升序) x = {1:2, 3:4, 4:3, 2:1, 0:0} sorted_x = sorted(x.iteritems(), key=operator.itemgetter(1)) print sorted_x #[(0, 0), (2, 1), (1, 2), (4, 3), (3, 4)] #如果要降序排序,可以指定reverse=True sorted_x = sorted(x.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), ...
在WordPress里写文章的时候,有时候会需要添加一些URL地址,比如http://ob0.cn/7zqYbu。 但是WordPress并不能自动识别这个地址,所以显示给读者的只是一个普通文本形式的URL地址,通常我们需要通过所见即所得编辑器来给这个地址添加超链接。 不过实际上WordPress提供了一个可识别URL地址的函数——make_clickable,只要激活这个函数,当你再次输入URL地址时,读者看到的就是一个带有超链接的URL地址了。
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