#Random Remarks #define fun outside a class def f1(self,x,y): return min(x,x+y) class C: f=f1 def g(self): return 'Hello Python' h=g #function inside invocation class Bag: def __init__(self): self.data=[] def add(self,x): self.data.append(x) def addtwice(self,x): self.add(x) self.add(x) f=Bag() print(f.add(121))
http://www.cnblogs.com/fnng/p/3288444.html 本节重点： ActionChains 类 context_click() 右击 double_click() 双击 drag_and_drop() 拖动 测试的产品中有一个操作是右键点击文件列表会弹出一个快捷菜单，可以方便的选择快捷菜单中的选择对文件进行操作（删除、移动、重命名），之前学习元素的点击非常简单： d
在这个 Matplotlib 教程中，我们将讨论样式。 我们用于 Matplotlib 的样式非常相似于用于 HTML 页面的 CSS（层叠样式表）。 正如你在这里可以看到的，我们对图形所做的所有修改都会叠加，而且我们目前只有一个轴域。 我们可以使用for循环，至少使代码量降低，但我们也可以在 Matplotlib 中利用这些样式。 样式页的想法是将自定义样式写入文件，然后，为了使用这些更改并将其
David Wagner 是这一章的主要作者。 机器学习是一类技术，用于自动寻找数据中的规律，并使用它来推断或预测。你已经看到了线性回归，这是一种机器学习技术。本章介绍一个新的技术：分类。 分类就是学习如何根据过去的例子做出预测。我们举了一些例子，告诉我们什么是正确的预测，我们希望从这些例子中学习，如何较好地预测未来。以下是在实践中分类的一些应用领域： 他们有一些每个订单的信息（例如，它的总值，订
如果你还不知道什么是 Unicode，那么你很快就会知道了—— 即使你略过本章，你也会知道——因为利用 Unicode 工作日益成为必须。 （有些人认为它是一个必须有的恶魔，但实际上它更象是必须存在的好人。 不管怎样，它都是必须有的痛苦。） 从历史来看，人们制定字符集来反映在他们自己的文化环境里所需要处理的事物。 因为所有不同文化的人群都是懒惰的，他们只想包含那些他们需要的符号，而排除 他们不需要
Q：大数据只代表那些量很大的数据吗? A: 虽然从名字上看是这样，但是实际上我们用“大数据”来形容因为某种原因无法适应传统数据库软件工具的数据，而这些软件工具在过去的数十年间一直被用于分析和商业智能。举个例子，大数据也许无法完全适应关系型数据库(例如图像的像素数据)，或者需要经过特别的处理才能和其他数据共同使用(例如从机器设备获得的时间序列数据)。 Q: 我们在油气行业不是一直都在用大数据吗? A
十五、处理事件 你对你的大脑拥有控制权，而不是外部事件。认识到这一点，你就找到了力量。 马可·奥勒留，《沉思录》 有些程序处理用户的直接输入，比如鼠标和键盘动作。这种输入方式不是组织整齐的数据结构 - 它是一次一个地，实时地出现的，并且期望程序在发生时作出响应。 事件处理器 想象一下，有一个接口，若想知道键盘上是否有一个键是否被按下，唯一的方法是读取那个按键的当前状态。为了能够响应按键动作，你需要
自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部图片上训
引擎表示服从时间抢占的运算过程。换句话说，一个引擎下面的运算过程是普通的程序作为定时器可抢占的进程。 一个引擎用三个参数来调用： 分配时间片（运行时间单元）的数目 成功过程 失败过程 如果引擎的计算在分配的时间片内完成了，那么就把计算的结果作为参数来调用成功过程，如果没有计算完成，那么把未计算完的部分作为参数来调用失败过程。 比如，考虑一个引擎，其下的运算是一个循环，该循环打印非负整数的序列。该引
