[其它] 对Python中for复合语句的使用示例讲解

说明：当Python中用到双重for循环设计的时候我一般会使用循环的嵌套，但是在Python中其实还存在另一种技巧——for复合语句。 简单写一个小程序，用于延时循环嵌套功能如下： #!/usr/bin/python defFunc1(ten_num,one_num): for i in range(ten_num): for j in range(one_num): print(10 * i + j) Func1(2,5)的执行结果如下： 0 1 2 3 4 10 11 12 13
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[其它] 在Python中使用defaultdict初始化字典以及应用方法

说明：Python中可以使用collections中的defaultdict类实现创建进行统一初始化的字典。这里总结两种常用一点的初始化方式，分别是初始化为list和int。 初始化为list示范代码： #!/usr/bin/python from collectionsimport defaultdict s = [('yellow',1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d =defaultdict(list) for
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[其它] Python遍历某目录下的所有文件夹与文件路径

说明：本文与《【Java】读取其下所有文件夹与文件的路径》 （点击打开链接）为姊妹篇，主要讲述Python对于文件信息的读取操作。 Python对于文件信息的读取操作，在其固有类os中。 下面以读取F盘下的所有文件夹作为例子说明这个问题： Python对于文件夹的遍历有两种写法，一种是直接利用其封装好的walk方法直接操作。 这是Python做得比Java优势的地方： # -*-coding:utf-8-*- import os for root,dirs,files in os.walk("f:
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[其它] 4A策划方案观海台策划方案

说明：三百六十行，行行出状元，但状元也是需要查找和学习4A策划方案观海台策划方案的，欢迎大家下载4A策划方案...该文档为4A策划方案观海台策划方案，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] 浅谈python正则的常用方法 覆盖范围70%以上

说明：上一次很多朋友写文字屏蔽说到要用正则表达，其实不是我不想用（我正则用得不是很多,看过我之前爬虫的都知道,我直接用BeautifulSoup的网页标签去找内容，因为容易理解也方便，），而是正则用好用精通的很难（看过正则表的应该都知道，里面符号对应的方法规则有很多，很灵活），对于接触编程不久的朋友们来说很可能在编程的过程上浪费很多时间，今天我把经常会用到正则简单介绍下，如果不是很特殊基本都覆盖使用。 1.正则的简单介绍 首先你得导入正则方法 import re正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥
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[其它] 深圳星海名城2003年营销推广报告

说明：工欲善其事必先利其器，深圳星海名城2003年营销推广报告就是你学习这一行业最好的工具，希望深圳星海名城...该文档为深圳星海名城2003年营销推广报告，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] tensorflow实现softma识别MNIST

说明：识别MNIST已经成了深度学习的hello world，所以每次例程基本都会用到这个数据集，这个数据集在tensorflow内部用着很好的封装，因此可以方便地使用。 这次我们用tensorflow搭建一个softmax多分类器，和之前搭建线性回归差不多，第一步是通过确定变量建立图模型，然后确定误差函数，最后调用优化器优化。 误差函数与线性回归不同，这里因为是多分类问题，所以使用了交叉熵。 另外，有一点值得注意的是，这里构建模型时我试图想拆分多个函数，但是后来发现这样做难度很大，因为图是在规定变量
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[其它] python文本数据相似度的度量

说明：编辑距离 编辑距离，又称为Levenshtein距离，是用于计算一个字符串转换为另一个字符串时，插入、删除和替换的次数。例如，将’dad’转换为’bad’需要一次替换操作，编辑距离为1。 nltk.metrics.distance.edit_distance函数实现了编辑距离。 from nltk.metrics.distance import edit_distance str1 = 'bad' str2 = 'dad' print(edit_distance(str1, str2)) N
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[其它] 东润枫景整体广告策划方案PPT

说明：相信来查找东润枫景整体广告策划方案PPT的你对于这一行业多少也有些了解，而东润枫景整体广告策划方案PP...该文档为东润枫景整体广告策划方案PPT，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] tensorflow获取变量维度信息

说明：tensorflow版本1.4 获取变量维度是一个使用频繁的操作，在tensorflow中获取变量维度主要用到的操作有以下三种： Tensor.shape Tensor.get_shape() tf.shape(input,name=None,out_type=tf.int32) 对上面三种操作做一下简单分析：（这三种操作先记作A、B、C） A 和 B 基本一样，只不过前者是Tensor的属性变量，后者是Tensor的函数。 A 和 B 均返回TensorShape类型，而 C 返回
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[其它] 全球顶尖文案工作之道DOC

说明：这是整理发布的一款全球顶尖文案工作之道DOC，全球顶尖文案工作之道DOC能给你需要了解的知识与...该文档为全球顶尖文案工作之道DOC，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] TF-IDF与余弦相似性的应用（一） 自动提取关键词

说明：TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法
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