python生成一个日期列表 首先导入pandas import pandas as pd def get_date_list(begin_date,end_date): date_list = [x.strftime('%Y-%m-%d') for x in list(pd.date_range(start=begin_date, end=end_date))] return date_list ### 可以测试 print(get_date_list('2018-06-01','2018-0

这篇文章仅仅是为了帮助自己理解在分布式环境下是如何进行随机森林模型构建的,文章中记录的内容可能不太准确,仅仅是大致上的一个理解. 1.特征切分点统计 不管是连续取值型特征还是离散取值型特征,分裂树结点时都需要寻找最优特征的最优切分点.离散型特征还好一点,对连续型特征,其取值情况多,若是遍历所有数据样本,寻找特征的所有取值情况,然后找出全部的候选分割点,计算每个候选分割点下分割的效果,这个过程的空间和时间的耗费非常大.spark中采取的策略是,在数据样本集中进行随机采样,获取一定数量的样本,依据这

[题目描述] 给定二维平面上n个整点,求该图的一个直线斯坦纳树,使得树的边长度总和尽量小. 直线斯坦纳树:使所有给定的点连通的树,所有边必须平行于坐标轴,允许在给定点外增加额外的中间节点. 如下图所示为两种直线斯坦纳树的生成方案,蓝色点为给定的点,红色点为中间节点.

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些 文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍 函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以

转载自:https://blog.csdn.net/brink_compiling/article/details/76890198?locationNum=7&fps=1 0. 前言Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据.本文介绍如何用pandas读写excel. 1. 读取ex

当我们请求一个站点的时候,http报文头会携带一些ip信息,我们通过伪造这些信息,就可以形成不同ip访问请求的效果. header的头部CLIENT-IP和X-FORWARDED-FOR我们都设置为想要伪造的ip,服务器端就会获取到我们指定的ip. X-Forwarded-For 是一个扩展头.HTTP/1.1(RFC 2616)协议并没有对它的定义,它最开始是由 Squid 这个缓存代理软件引入,用来表示 HTTP 请求端真实 IP,现在已经成为事实上的标准,被各大 HTTP 代理.负载均衡等

旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. #!/user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # TSP旅行商问题:若干个城市,任意两个城市之间距离确定,要求一旅行商从某城市 # 出

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林(RandomForest)算法. 1,集成算法之 bagging 算法 在前边的文章<AdaBoost 算法-分析波士顿房价数据集>中,我们介绍过集成算法.集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法. bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成 N 个新的数据集.然后将这 N 个新的数据集作用于同一个机器学习算法,从而得到 N 个模型,最终集成一个综合模型. 在对新的数据

Expected OutputTrigger Word Detection Welcome to the final programming assignment of this specialization! In this week's videos, you learned about applying deep learning to speech recognition. In this assignment, you will construct a speech dataset a

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/iOe1VjG1CrHalr_I1PKdKw 原创 2017-08-27 严祥光(祥光) 阿里巴巴数据库技术 1 概述 AliSQL X-Cluster(简称X-Cluster)是阿里巴巴数据库团队推出的兼容MySQL-5.7,提供数据强一致功能,支持全球部署的分布式数据库集群产品,其分布式核心组件X-Paxos是阿里巴巴数据库团队面向高性能.全球部署以及阿里业务特征等需求,实现高性能分布式强一致的Paxos独立基础库.Paxos算法作

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

完成的目标: 输入搜索的商品 以及 淘宝的已评价数目.店铺的商品描述(包括如实描述.服务态度.快递的5.0打分): 按要求,晒选出要求数量的结果,并按"物美价廉算法"排序后输出 思路: 1,利用淘宝搜索'https://s.taobao.com/search?'的价格filter 先进行价格筛选,得到结果的网站 2,用urllib打开结果网站,构造正则表达式匹配出各个商品结果的 价格.已评价数量.店铺的如实描述等信息: 并把结果保存至二维数组里. 3,利用商品及店铺信息,用"

1.private Ray ray;  --定义射线 ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);  --摄像机发出的射线投射鼠标到屏幕中所碰到的第一个点 2.private RaycastHit hit;  --光线投射反馈,用来获取从raycast函数中得到的信息反馈的结构 Physics.Raycast(ray, out hit) --使用物理类检查射线的碰撞 物理射线使用步骤 第一步:创建一根射线. 第二步:检查这根射线

Python灰帽编程 3.3 MAC洪水 传统的交换机(我只对我目前使用的交互机做过测试,按照常识只能这样表述)在数据转发过程中依靠对CAM表的查询来确定正确的转发接口,一旦在查询过程中无法找到相关目的MAC对应的条目,此数据帧将作为广播帧来处理.CAM表的容量有限,只能储存不多的条目,当CAM表记录的MAC地址达到上限后,新的条目将不会添加到CAM表中. 基于以上原理,我们会发现一个非常有趣的现象.某台PC不断发送去往未知目的地的数据帧,且每个包的源MAC地址都不同,当这样 的数据包发送的速度

本文转载自:http://www.youarebug.com/forum.php?mod=viewthread&tid=56&extra=page%3D1 我们在网页上传图片的时候,特别是上传图像等操作,需要限制用户上传图片的类型.大小.有时候还需要对图片进行剪切.这样的需求在我们工作中经常遇到.今天就来说说在web开发中,如何对上传的图片判断文件的类型.检查文件的大小.对图片进行可视化裁剪等操作.很少写帖子,有不足之处,请不吝赐教.先上图看看效果: <ignore_js_op st

起源:自动编码器 单自动编码器,充其量也就是个强化补丁版PCA,只用一次好不过瘾. 于是Bengio等人在2007年的  Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中, 仿照stacked RBM构成的DBN,提出Stacked AutoEncoder,为非监督学习在深度网络的应用又添了猛将. 这里就不得不提  “逐层初始化”(Layer-wise Pre-training),目的是通过逐层非监督学习的预训练, 来初始化深度网络的参数,替代传统的随机

1.安装sqlmap sqlmap是一款非常强大的开源sql自动化注入工具,可以用来检测和利用sql注入漏洞.注意:sqlmap只是用来检测和利用sql注入点的,使用前请先使用扫描工具扫出sql注入点. 它由python语言开发而成,因此运行需要安装python环境.它依赖于python 2.x ,请不要安装python 3.x 1.1 安装pyhon 在Windows上安装Python 首先,从Python的官方网站www.python.org下载最新的2.x版本,地址是这个: https:/

一.头文件概述 从这篇文章开始,我们将正式的进入到QCustomPlot的实践学习中来,首先我们先来学习下QCustomPlot的类图,如果下载了QCustomPlot源码的同学可以自己去QCustomPlot的目录下documentation/qcustomplot下寻找一个名字叫做index.html的文件,将其在浏览器中打开,也是可以找到这个库的类图.如图1所示,是组成一个QCustomPlot类图的可能组成形式. 一个图表(QCustomPlot):包含一个或者多个图层.一个或多个ite

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(