[其它] 网售平价西服成创业路一年半揽三百万

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[其它] Python操作MySQL数据库实例详解【安装、连接、增删改查等】

说明：本文实例讲述了Python操作MySQL数据库。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、安装 通过Python连接MySQL数据库有很多库，这里使用官方推荐的MySQL Connector/Python库，其官网为：https://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/。 通过pip命令安装： pip install mysql-connector-python 默认安装的是最新的版本，我安装的是8.0.17，对应MySQL的8.0版本。MySQL统一了其
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[其它] 网商：无领创业更精彩

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[其它] python 正则表达式参数替换实例详解

说明：正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。 Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。 re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。 compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。 re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数，这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。 本章节主要介绍python 正则表达式参数替
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[其它] Python函数式编程实例详解

说明：本文实例讲述了Python函数式编程。分享给大家供大家参考，具体如下： 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，从计算机硬件->汇编语言->C语言->Python抽象程度越高、越贴近于计算，但执行效率也越低。纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。函数式编程的一个特点就是，
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[其它] Python使用Pandas库常见操作详解

说明：本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概述 Pandas 是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据，应用于金融、统计、社会科学、工程等领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。 数据类型：Pandas 不改变原始的输入数据，而是复制数据生成新的对象，有普通对象构成的
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[其它] 网易丁磊的创业史

说明：都说成功是没有捷径的，而网易丁磊的创业史却能够给你指引通向成功的方向，欢迎下载网易丁磊的创业史参考...该文档为网易丁磊的创业史，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 网络帮忙6个月从身无分文到7万资产

说明：网络帮忙6个月从身无分文到7万资产不仅能给你参考与借鉴，还能够让学到许多成功方法与技巧，赶快来下载网...该文档为网络帮忙6个月从身无分文到7万资产，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python 日期的转换及计算的具体使用详解

说明：日期的转换及计算 对于日期，有时需执行不同时间单位的转换，或者接受字符串格式的日期，转换为 datetime 对象。有时需计算日期的范围，以及特定某个星期几的日期。这里更多用到的是 Python 提供的 datetime 模块。 datetime 模块 日期与时间的简单转换 datetime 模块中可以通过创建 timedelta 对象表示一个时间段。如下示例： >>> from datetime import timedelta >>> a = ti
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[其它] pytorch 图像中的数据预处理和批标准化实例

说明：目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化。 中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到 0 均值的特征。 标准化也非常简单，在数据变成 0 均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准差近似为一个标准正态分布，也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间 批标准化：BN 在数据预处理的时候，我们尽量输入特征不相关且满足一个标准的正态分布，这样模型的表现一般也较好。但是对于很深的网路结构，网路的非线性层会使得输出的结
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[其它] 网赚经历：我是如何从0做到月收入5000的

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[其它] pytorch构建多模型实例

说明：pytorch构建双模型 第一部分：构建”se_resnet152″,”DPN92()”双模型 import numpy as np from functools import partial import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from torch.optim import SGD,Adam from torch.autograd import Variable from torch.utils.
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