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  1. 疯狂JAVA讲义

  2. 第1章 Java概述 1 1.1 Java语言的发展简史 2 1.2 Java的竞争对手及各自优势 4 1.2.1 C#简介和优势 4 1.2.2 Ruby简介和优势 4 1.2.3 Python的简介和优势 5 1.3 Java程序运行机制 5 1.3.1 高级语言的运行机制 6 1.3.2 Java程序的运行机制和JVM 6 1.4 开发Java的准备 7 1.4.1 安装JDK 8 学生提问：不是说JVM是运行Java程序的虚拟机吗？那JRE和JVM的关系是怎样的呢？ 8 学生提问：为什

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-17
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：yzzgjw

  1. 老男孩python 四期

  2. 一、Python运维开发基础课程列表 Python运维开发基础课程列表 第一天 1、编程语言介绍 2、Python基础，介绍历史、发展情况及现状 3、Python安装、环境准备 4、编程风格、语法要求、变量格式等 5、编写用户交互脚本 6、读取用户输入 7、基本流程控制，if..else/for x in…/while True 8、程序流程控制二，break\continue\ 嵌套循环 9、项目实践：编写用户登录认证程序 ※实现用户名密码登陆，输入错误3次后锁定用户，多用户在线 第二天 1

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-06-25
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：qq_29287793

  1. 李刚《疯狂java讲义》PDF版

  2. 《疯狂Java讲义》覆盖了Java的基本语法结构、Java的面向对象特征、Java集合框架体系、Java泛型、异常处理、Java GUI编程、JDBC数据库编程、Java注释、Java的IO流体系、Java多线程编程、Java网络通信编程和Java反射机制。共覆盖了java.awt、java.lang、java.io和java.nio、java.sql、java.text、java.util、javax.swing包下绝大部分类和接口。 目录: 第1章 Java概述 1.1 Java语言的发展

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-12-03
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：s1945227880

  1. IONIC 功能全演示

  2. IONIC 功能全演示 ===================== - 使用Ionic提供的UI 组件。Ionic本身是致力于建立统一的移动混合app构建平台，核心基础是Angular+Cordova。 - 通过Angular指令封装，以及预定义的CSS，提供了开箱即用的HTML5 Mobile组件。 - 构建与开发支持，能够直接运行www目录下的index.html进行开发调试。同时也支持发布人员利用gulp构建输出到dist目录 - 利用gulp，同样演示了单元测试以及场景测试。 - [在

  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2017-08-03
    • 文件大小：58mb
    • 提供者：onil_chen

  1. CS231n课程笔记翻译 全 带书签 PDF

  2. 斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉课程笔记的中文版，知乎上杜克版本的PDF版本，整理为全一册pdf，带书签print quicksort([3,6,8,10,1,2,1]) prints"[1,1,2,3,6,8,10 Python版本 Python有两个支持的版本,分别是27和34。这有点让人迷惑,3.0向语言中引入了很多不向后 兼容的变化,27下的代码有时候在3.4下是行不通的。在这个课程中,我们使用的是27版本。 如何查看版本呢?使用 python- version命令。 基本数据类型 和大

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：kaizencs

  1. python实现两个一维列表合并成一个二维列表

  2. 今天小编就为大家分享一篇python实现两个一维列表合并成一个二维列表，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_38687199

  1. Python中pandas模块DataFrame创建方法示例

  2. 本文实例讲述了Python中pandas模块DataFrame创建方法。分享给大家供大家参考，具体如下： DataFrame创建 1. 通过列表创建DataFrame 2. 通过字典创建DataFrame 3. 通过Numpy数组创建DataFrame DataFrame这种列表式的数据结构和Excel工作表非常类似，其设计初衷是讲Series的使用场景由一维扩展到多维. DataFrame由按一定顺序的多列数据组成，各列的数据类型可以有所不同(数值、字符串、布尔值). Series对象的I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38523251

  1. 浅谈numpy数组的几种排序方式

  2. 简单介绍 NumPy系统是Python的一种开源的数组计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。 创建数组 创建1维数组： data = np.array([1,3,4,8])　　 查看数组维度 data.shape 查看数组类型 data.dtype 通过索引获取或修改数组元素 data[1] 获取元素 data[1] = 'a' 修改元素　　 创建二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38518668

  1. Python线程指南详细介绍

  2. 本文介绍了Python对于线程的支持，包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。 注意：本文基于Python2.4完成，；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。 1. 线程基础 1.1. 线程状态 线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示：   1.2. 线程同步（锁） 多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_38668274

  1. 学习笔记 | 《从零开始学python数据分析》| 第3章 pandas入门和实战1

  2. 第3章 pandas入门和实战 3.1 pandas数据结构 pandas有两个基本的数据结构：Series和DataFrame。 3.1.1 创建Series数据 Series数据结构类似于一维数组，但它是由一组数据(各种Numpy数据类型)和一组对应的索引组成。通过一组列表数据即可产生最简单的Series数据。 Series与普通的一维数组相比，其具有索引对象，可通过索引来获取Series的单个或一组值。 Series数据：索引在左边，值在右边。 如果没有指定一组数据作为索引的话，Seri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：442kb
    • 提供者：weixin_38626242

  1. python方法重载（个人觉得很好用）

  2. python函数重载（个人觉得很好用）前言正题具体函数总结 前言 （第一次写博客，多多关照） 之前找了好多，但是觉得给的方法让我觉得好麻烦，有些说用默认参数，还有一种好像调用了其他的库。然后自己就用了*args感觉还挺方便。 正题 我本来是要写一个函数（AES加密），进行代换，传入的参数有：一个len==16的列表，或者一个4*4的二维array（实际上写两个函数也行，但是用重载的话确实很方便，毕竟功能一样） 具体函数 def substitude(*args): # 可以用*args的第二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_38748263

  1. python实现两个一维列表合并成一个二维列表

  2. 我就废话不多说了，直接上代码吧！ >>> list1 = [1,2,3,4,4] >>> list2 = [2,3,4,5,2] >>> z = list(zip(list1,list2)) >>> z [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (4, 2)] >>> z[1][1] 3 >>> z[0][1] 2 >>> z[2] (3, 4)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：weixin_38656142

  1. Python线程指南分享

  2. 本文介绍了Python对于线程的支持，包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。 注意：本文基于Python2.4完成，；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。 1. 线程基础 1.1. 线程状态 线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示： thread_stat_simple 1.2. 线程同步（锁） 多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：218kb
    • 提供者：weixin_38739950

  1. Numpy高维数据的理解

  2. 当实际处理多维变量时，尤其需要使用到Tensorflow这样深度学习库，比如，图片数据批次其形状为：N×H×W×CN×H×W×C,高维序列格式存在难以理解的问题。因此如何读懂这些高维序列是一个很基础的问题。列表和1-DNumpyarray如何检索一个列表中的元素，上图给出了很好的描述嵌套列表和2-DNumpy序列当嵌套两个List事情就变得很有趣了。2-D表示：矩阵、数据库里的表格、灰度图像上面是一个List里面嵌套了三个List，每个List都表示长方形表中的一个行向量在Python中访问一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38702726

  1. NumPy-快速处理数据

  2. 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：290kb
    • 提供者：weixin_38551431

  1. Nashpy：用于在两个玩家游戏中计算Nash平衡的库-源码

  2. Nashpy：一个用于计算2个玩家战略游戏均衡性的python库。 该库在2个玩家游戏中实现了纳什均衡的以下算法： 支持列举 最佳响应多面体顶点枚举 Lemke Howson算法 Nashpy具有一组简单的Python依赖关系：它仅需要numpy和scipy因此可以直接在所有操作系统上安装。 安装 通过设计，Nashpy易于安装：最简单的安装方法是从pypi： $ python -m pip install nashpy 用法 通过传递两个二维数组/列表来创建双向矩阵游戏： >&g

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_42134537

  1. NumPy-快速处理数据

  2. 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：256kb
    • 提供者：weixin_38713057

  1. Python数据分析数据可视化–看一眼就能学会的的Pandas数据结构DataFrame（上）

  2. 前面两篇博客写了一维数组Series，接下来再来写写二维数组DataFrame,DataFrame是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等，它的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。 （1）Dataframe数据结构 Dataframe数据结构是一个表格型的数据结构，是带有标签的二维数组，带有行标签（index）和列标签（columns），通过.index查看行标签，.columns查看列标签，.values 查看值，数据类型为nda

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：189kb
    • 提供者：weixin_38685694

  1. 了解不常见但是实用的Python技巧

  2. 1.交换变量值 2.将一列表中的所有元素拼接成字符串 3.查找list中最高频率的值 4.检查两个单词是否是字谜(组成的字母和对应数量一致) 5.反转字符串 6.反转列表 7.转置2维数组 8.链式比较 9.链式函数调用 10.复制列表 11.Dictionary Get 12.按值排序字典 13.For Else 14.将列表转换为逗号分隔的字符串 15.合并字典 16.list中的最小和最大索引 17.从列表中删除重复项 查看英文原文 ：https://ha

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：650kb
    • 提供者：weixin_38534352

  1. python实现连连看辅助（图像识别）

  2. 个人兴趣，用python实现连连看的辅助程序，总结实现过程及知识点。 总体思路 1、获取连连看程序的窗口并前置 2、游戏界面截图，将每个一小图标切图，并形成由小图标组成的二维列表 3、对图片的二维列表遍历，将二维列表转换成由数字组成的二维数组，图片相同的数值相同。 4、遍历二维数组，找到可消除的对象，实现算法： 两个图标相邻。（一条线连接） 两个图标同行，同列，且中间的图标全部为空（数值为0）（一条线连接） 两条线连接，转弯一次，路径上所有图标为空。（二条线连接） 三条线连接，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：66kb
    • 提供者：weixin_38742532
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