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某燃气有限公司服务承诺
说明:工欲善其事必先利其器,某燃气有限公司服务承诺就是你学习这一行业最好的工具,希望某燃气有限公司服务承...该文档为某燃气有限公司服务承诺,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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weixin_38737335
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代码讲解Python对Windows服务进行监控
说明:我们首先来看下python的全部代码,大家可以直接复制后测试: #-*- encoding: utf-8 -*- import logging import wmi import os import time from ConfigParser import ConfigParser import smtplib from email.mime.text import MIMEText import socket from datetime import datetime import re
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宋佚铭谈广告公司的经营
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weixin_38662122
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学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本
说明:总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度。 上代码: from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 xminorLocator
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weixin_38646902
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乡级规划规程报批稿(最终稿)
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Python自定义线程池实现方法分析
说明:本文实例讲述了Python自定义线程池实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程。但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的。 我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的。 主要思路: 任务获取和执行: 1、任务加入队列,等待线程来获取并执行。 2、按需生成线程,每个线程循环取任务。 线程销毁: 1、获取任务是终止符时,线程停止。 2、线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的
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tensorflow TFRecords文件的生成和读取的方法
说明:TensorFlow提供了TFRecords的格式来统一存储数据,理论上,TFRecords可以存储任何形式的数据。 TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下的代码给出了tf.train.Example的定义。 message Example { Features features = 1; }; message Features { map feature = 1; }; message Featur
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Python下载网络文本数据到本地内存的四种实现方法示例
说明:本文实例讲述了Python下载网络文本数据到本地内存的四种实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: import urllib.request import requests from io import StringIO import numpy as np import pandas as pd ''' 下载网络文件,并导入CSV文件作为numpy的矩阵 ''' # 网络数据文件地址 url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learnin
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numpy.random.seed()的使用实例解析
说明:这个函数的使用方法,已经有前辈讲解过了,只是自己在测试的时候有一些思考,所以便写了这篇博客。下面是前辈文章的原话: seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 编写如下第一份代码: from numpy import * num=0 while(num<5): random.seed(5) print(random
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Python字符串格式化%s%d%f详解
说明:关于讨论输出格式化的问题,小编不是一时兴起,之前学习python的时候就经常遇到输出时“%d”,一直没有仔细学习,今天又看到了,下面分享一个简单实例,python输出99乘法表: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- for i in range(1, 10): print for j in range(1, i+1): print "%d*%d=%d" % (i, j, i*j), 结果: 1*1=1 2*1=2 2*2=4
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太原市零售摊点及送奶入户操作方案
说明:这是整理发布的一款太原市零售摊点及送奶入户操作方案,太原市零售摊点及送奶入户操作方案能给...该文档为太原市零售摊点及送奶入户操作方案,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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Python线性回归实战分析
说明:一、线性回归的理论 1)线性回归的基本概念 线性回归是一种有监督的学习算法,它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系,分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归,可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类,从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。 线性回归模型如下: 对于线性回归的模型假定如下: (1) 误差项的均值为0,且误差项与解释变量之间线性无关 (2) 误差项是独立同分布的,即每个误差项之间相互独立且每个误差项的方差
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