原文地址   http://lavimo.blog.163.com/blog/static/2149411532013911115316263/ 昨天的主要活动内容是找一个神经网络的包....= =这里在叙述pybrain的包前不得不吐槽一下剩下这些破包.先说matlab, matlab是最简单的,而且很轻送的你可以用一个可视化工具来无脑学习.不过,这就是matlab的傻逼之处,我的笔记本是32位+2g内存的, 我的输入数据大概200m , 就内存不够了, 这明显是对我的电脑的一个致命的侮辱!然

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归

IEEE Spectrum排行榜第一,Skill UP排名第一的开发工具,Stack Overflow年度调查中程序员最感兴趣的选择,Stack Overflow 6月份访问量最多的编程语言......没错,这些盛誉都指向了一个编程语言--Python. Python在科学计算中用途广泛:计算机视觉.人工智能.数学.天文等.它同样适用于机器学习也是意料之中的事.这里将列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库. 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,在这里只列出主要焦点在机器学习的库

Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧. JetBrains PyCharm Pro 4.5.3 中文汉化专业版 授权:特别软件 类型:国外软件 语言:简体中文 大小:197.79 MB 日期:2015-07-10 环境:WinXP, Win2008, Win7, Win8 下载 1.设置默认PyCharm解析器: 操作如下: Python–>Preferences–>Project Interp

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具(64位Windows 7)--准备依赖库 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤.第一步先看看这老些

步骤: 1.将系统时间调整到一个月之前,然后执行安装. 可以使用date命令调整系统时间,如:date -s '2012-08-14 10:00:00' 2.安装成功后,打开程序,按照提示信息,申请一个10天的试用版License,然后退出. 3.下载附件中的文件abstract.pyo,将其放到安装目录下的/bin/2.5/src/process下面. 我这里路径是/usr/local/lib/wingide4.1/bin/2.5/src/process,可以通过whereis wingide

有的时候我们需要删除项目下的svn相关文件,但是SVN会在所有的目录下都创建隐藏文件.svn,手工一个个目录查找然后删除显然比较麻烦.所以这里提供了一个Python小工具用于批量删除svn的相关文件: // delsvn.py # -*- coding:utf-8 -*- import os import shutil def delsvn(path): for f in os.listdir(path): abs_path = path + "/" + f if(f == "

通过 Python 使用工具 ArcGIS 10 每个地理处理工具都具有一组固定的参数,这些参数为工具提供执行所需的信息.工具通常具有定义一个或多个数据集的输入参数,这些数据集一般用于生成新的输出数据.参数具有几个重要属性: 名称 每个工具参数都具有一个唯一名称. 类型 所需数据的类型,如要素类.整型.字符串或栅格. 方向 该参数定义是输入值还是输出值. 必填信息 表示必须为参数提供值还是参数为可选. 在脚本中使用工具时,必须正确设置工具的参数值,以便在运行脚本时工具可以执行.每个工具的文档都明

据权威机构统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小,很容易快速高薪就业.可能你并不太了解常用的十大Python开发工具都有哪些,现在告诉你. 1.Micro Python Micro Python基于ANSI C,语法跟Pyton 3基本一致,拥有自家的解析器.编译器.虚拟机和类库等.目前支持基于32-bit的ARM处理器,比如说STM32F405. 借助它,用户完全可以通过Python脚本语言实现硬件底层的访问和控制,如控制LED

Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧     1.设置默认PyCharm解析器: 操作如下: Python–>Preferences–>Project Interpreter–>Python Interpreter 点击"+"号选择系统安装的Python.   然后再返回Project Interpreter,选择刚添加的解释器.   2.设置缩进符为制表符"

一种数据与逻辑分离的Python单元测试工具 几个概念 TestCase TestCase是一个完整的测试单元,最小的测试执行实体,就是我们常说的测试用例. TestSuite 以某种特性将测试用例组合到一起的测试用例集合被称作TestSuite,中文可以叫做测试套件.TestSuite可以包含TestCase,也可以嵌套TestSuite. TestFixtrue TestFixtrue是测试主程序运行时所需要的一切东西,可能是数据,可能是系统环境,也有可能是某个具体实例化类,中文可以称作测试

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?

20180903 - Python Pip 工具下载whl包与离线安装 1. 我的Blog 博客园 https://www.cnblogs.com/piggybaba 个人网站 http://piggybaba.cn GitHub https://github.com/AndyYHM/Writing 2. 简介信息 摘要:Linux下,python,pip工具离线安装包 Author: andy_yhm@yeah.net Date: 20180903 关键字:python,python3,pip

在Lubuntu系统上有很多的Python编辑器,如eclipse,PyCharm等,功能繁多,市场占有率高,但动辄几百M的体积有些巨大,博主今天推荐一款精简且易用的Python开发工具--Geany, 可以在Lubuntu平台使用,安装完体积不到11M,该有的功能都有,很适合初学者做Python入门使用 安装步骤 : 1. 在终端窗口输入: sudo apt-get install geany 2. 安装完后打开Geany,选择菜单: 文件->新建, 这会新建一个空文件, 3. 选择菜单: 文

python爬虫工具集合 大家一起来整理吧!强烈建议PR.这是初稿,总是有很多问题,而且考虑不全面,希望大家支持! 源文件 主要针对python3 常用库 urllib Urllib是python提供的一个用于操作url的模块. 在python2中,有urllib库和urllib2库.在python3中,urllib2合并到urllib库中,我们爬取网页的时候,经常用到这个库. urllib库在python2与python3中的区别 urllib3 github urllib3 is a pow

以下是pywinauto使用指南.这个窗口句柄可以在Spy++中查看 (Microsoft Spy++(查看窗口句柄) 10.00.30319 官方最新绿色版) python自动化工具之pywinauto(一) python自动化工具之pywinauto(二) python自动化工具之pywinauto(三) 二.pyuserinput使用方法 //导入模块 import pymouse,pykeyboard,os,sys from pymouse import * from pykeyboar

waf python build 工具使用流程 waf 的 build 理念 build 了之后,可以跟踪到 ${SRC} 和 ${TGT} 有关联的文件,只有 ${SRC} 被修改过,在下次build的时候才会重新 build 这个文件,想想如果一个 project 非常大,在测试过程中或者发布都要 build 一次,每次都要全部 build 一遍,尽管你只修改了一个文件,当然如果你知道你改了哪个文件,可以单独 build 那个文件,但是谁能记得清自己修改了哪些文件,waf 可以解决这个问题,

一.Python数据驱动工具ddt 1.  安装 ddt pip install ddt DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 2.  DDT的使用 (1)   ddt.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类 (2)   ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. (3)   ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml类型. 注

如果使用Tkinter作为Python GUI工具,我们需要安装Tkinter,这个使用conda或者pip即可: conda install -c anaconda tk 为了提高界面编写效率,可以使用拖拉工具Page: 下载地址:https://sourceforge.net/projects/page/ 安装完成后可能会遇到can't find wish.exe的问题,这时只需要安装activeTcl即可: 下载地址:https://www.activestate.com/products

python小工具myqr生成动态二维码 (一)安装 (二)使用 (一)安装 命令: pip install myqr 安装完成后,就可以在命令行中输入 myqr 查看下使用帮助: myqr --help (二)使用 参数 可选参数 取值 解释 -v {1,2,3,…,40} 控制边长,范围是1至40,数字越大边长越大 -l {L,M,Q,H} 控制纠错水平,范围是L.M.Q.H,从左到右依次升高 -n output-filename 控制文件名,默认文件名是“ qrcode.png “,格式可

常见Python爬虫工具总结 前言 以前写爬虫都是用requests包,虽然很好用,不过还是要封装一些header啊什么的,也没有用过无头浏览器,今天偶然接触了一下. 原因是在处理一个错误的时候,用到了几个以前没有用过的工具:这几个工具也挺常见的,在这里一起总结一下.包括以下几个: selenium requests-html selenium 简介 selenium是一个网页自动化测试的工具,既然是网页测试的,那么肯定支持各种浏览器了,常见的Firefox/Chrome/Safari都支持:当