工欲善其事，必先利其器！我们想要更轻松更有效率地开发，必须学会一些“高级”技能。前不久看到一位 Python大佬的代码，其中使用了一个短小精悍的模块，我认为还蛮有用的，今天分享给大家。这个模块就叫 glom ，是 Python 处理数据的一个小模块，它具有如下特点：嵌套结构并基于路径访问使用轻量级的Pythonic规范进行声明性数据转换可读、有意义的错误信息内置数据探测和调试功
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2023-11-02 22:22:32
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本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。感兴趣的朋友跟随小白一起看看吧 点击率预估模型0.前言本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来
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2023-10-07 17:45:42
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在虚拟环境下安装Django框架首先进入 py_django 虚拟环境workon py_django然后pip安装Djangopip install django最后查看是否安装成功pip list创建BMSTest项目django-admin startproject 项目名称
例：
django-admin startproject BMSTestPyCharm打开项目D
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2023-06-25 13:12:45
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文章目录一、搭建python虚拟环境二、在github上创建仓库，clone到本地三、安装Django2.2四、工程创建和配置创建工程运行工程提交代码，push到GitHub五、使用PyCharm打开项目5.1 安装PyCharm编辑器5.2 使用PyCharm打开项目，进行一系列配置1、打开工程2、进行虚拟环境设置（设置python解释器）3、配置数据库4、在虚拟环境中安装PyMySQL5、配
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2023-11-21 16:18:27
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为了加深对机器学习的理解，我通过Tensorflow和Keras搭建了一些简单的神经网络模型。在这个过程中，对获取数据、数据预处理、模型训练、模型评估环节也有了更完整的理解。一、学习路径学习机器学习—>入门Python—> 入门tensorflow、keras搭建模型1.在开始搭建模型之前，我已经二刷了李宏毅的机器学习视频，做学习笔记整理的时候又挑重点的进行了三刷。并阅读了相关书籍和A
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2023-09-04 12:18:04
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本篇我们将会介绍 Python 中模块（module）的概念，如何从模块中导入对象，以及如何开发自己的模块。模块模块是一个具体特定功能的软件，Python 模块是一个包含了代码的文件。例如，在开发一个购物车应用程序时，我们可以创建一个用于计算价格的模块，再创建一个用于管理购物车商品的模块。每个模块拥有一个单独的源文件。模块的名称就是文件名，不包括 .py 后缀。例如文件 pricing.py 对应
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2023-08-11 10:02:16
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主流的循环神经网络就是以RNN为基础的各种变体模型人工神经网络：卷积神经网络： 循环神经网络： 三种基本类型总览：RNN:每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。 进一步简化：由于RNN梯度消失的问题，就对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进，可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来，来避免梯度消失的问题，这样的特殊RNN就是我们的LSTM。LSTM:细化
# Python 复杂模型搭建
## 引言
在数据科学和机器学习领域，构建复杂的模型是常见的任务。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多工具和库来帮助我们搭建这些复杂模型。本文将介绍如何使用Python构建复杂模型，并提供代码示例。
## 步骤
### 步骤1: 导入所需库
在开始之前，我们首先需要导入一些常用的Python库，这些库将在模型构建过程中发挥重要作用。以下是一些常用
原创
2023-12-08 13:15:39
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Python基础框架和工具最近在学Python金融大数据分析，在安装Python进行大数据分析的环境时遇到很多问题，例如：在安装pandas包时候就要到各种错误，总是缺少很多安装包，最后发现利用Python的Anaconda进行科学计算环境的搭建非常方便。
Anaconda是和Canopy类似的科学计算环境，安装非常方便，而且自带的conda包管理器也十分强大。1、 Anaconda介绍：我们
# 使用 Python 搭建 KNN 模型
K-近邻算法（KNN）是一种简单而有效的分类算法，适用于许多实际问题。本文将引导你逐步实现一个 KNN 模型。我们将以 Iris 数据集为例，这是一种广泛用于分类算法测试的数据集。下面是整个过程的概述。
## KNN 模型搭建流程
| 步骤 | 描述 |
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系列文章目录
文章目录系列文章目录一、I/O模型的介绍二、阻塞I/O模型三、非阻塞I/O四、I/O多路复用模型五、异步I/O模型 一、I/O模型的介绍本文中的I/O模型仅考虑网络I/O，其他I/O不在考虑范围内。预备知识点：内存分为内核缓冲区和用户缓冲区。网络下载的资源，硬盘加载的资源，先放到内核缓冲区，之后再拷贝到应用程序的缓冲区，应用程序才能用这个数据。五种I/O模型：blocking I/
模型指的是真实世界对象的明确描述。它包含所需要的数据字段和行为。Django 遵循 DRY Principle ：明确优于隐式 - 行为基于关键字参数，并且在某些情况下，基于字段的类型。包括所有相关领域逻辑 - 模型应该封装一个“对象”的各个方面，遵循 Martin Fowler 的 Active Record 设计模式，所有可用于理解该模型的信息都应该存储在该模型中。Active Record
Python是机器学习的主流语言，没有之一。今年5月，它首次在PYPL排行榜上超越JAVA，成为全球第一大编程语言。而一个月后，Stack Overflow也分享了最新的编程语言浏览量统计数字，结果显示，Python的月活历史性地超越了Java和JavaScript，真正问鼎榜首。
“人生苦短，我选Python”。那么，你真的掌握了Python吗？ 1. 交换变量有时候，当
1.photoscan软件场景还原 车辆3D建模，首先我就想到了使用3D还原场景的方法，有一款软件做的比较好——photoscan。使用它的关键就是将车辆的图像拍的准确，再技术上的要求就是尽量在车辆的各个角度都要拍到。 如果需要更高的还原度可以考虑远近两圈进行：一个位置最好拍3个小角度，一辆车要从最上，尽量俯视的角度拍一圈，然后站着拍
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2023-12-29 21:23:55
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构建Simulink模型 | 油门与制动一、Simulink模型简述二、构建模型Step 1. 创建新模型Step 2. 拖放模块以完成模型Step 3. 配置模块Step 4. 连接模块并为信号添加注释Step 5. 添加信号查看器Step 6. 运行仿真三、优化模型Step 7. 拖放新模块以完成模型Step 8. 配置新模块Step 9. 连接模块并为信号添加注释Step 10. 比较多个
一、初始化pygame环境 （一）在pycharm中新建一个工程（二）安装pygame（三）测试安装是否成功 在pycharm终端中输入 python -m pygame --version在pycharm运行演示程序。 在pycharm终端中输入：python -m pygame.examples.aliens二、pygame基础 （一）pygame初始化 导入pygameimport pyga
春节前的一篇文章给大家介绍了kNN算法，算法有助于大家理解运行机制，方便对参数调优。成熟的算法，自然已经有现成的模块可以使用。scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。安装scikit-learn包需要下面三个命令：pip/pip3 install numpy
pip/pip3 install scipy
pip/pi
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2023-11-21 16:00:00
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使用scikit-learn构建模型一.使用sklearn转换器处理数据1.加载datasets模块中数据集（1）datasets模块常用数据集加载函数及其解释2.将数据计划分为训练集和测试集(1)常用划分方式（2）K折交叉验证法（3）train_test_split函数3.使用sklearn转换器进行数据预处理与降维（1）sklearn转换器三个方法（2）sklearn转换器（3）sklear
信用评分卡模型入门 2016-07-26 智能算法 智能算法 一、背景介绍：4.数据整理（数据清理过程）大量取样的数据要真正最后进入模型，必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性、区分“数据缺失”和“0”、根据逻辑推断某些值、寻找反常数据、评估是否真实。可以通过求最小值、最大值和平均值的方法，初步验证抽样数据是否随机、是否具有代表性。 常用清理过程包含
目录简要介绍前期准备开始导入库初始化token并获取所有股票代码建立数据库循环读取数据运行效果最终代码看这里后续 简要介绍获取金融数据量化交易必不可少的步骤，目前有许多在线的金融数据库，但是每次使用时都要到云端获取数据效率太低，因此本文将结合tushare的api与python手把手教你搭建本地金融数据库。 tushare是一个金融大数据开放社区 ，免费提供各类金融数据和区块链数据。python
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2023-09-27 13:48:42
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