如果你有认真通读本书之前的内容并且实践其中包含的大量例程,那么你现在一定可以熟练使用python了。 同时你可能也编写了一些程序用于验证python特性并提高你的python技能。如果还没有这样做的话,你应该去试试。 现在的问题是接下来应该做什么? 我建议你先解决下面的问题: 创建你自己的命令行版本的通讯录程序,利用它你可以浏览修改删除或搜索诸如朋友,家人,同事等联系人和他们的email地址/或电
前言 Python是一门面向对象的编程语言,它相对于其他语言,更加易学、易读,非常适合快速开发。Python在实践中主要有以下优点: 容易上手,教材众多,平台支持广泛。 可以很容易支持大数据的应用。 可以很容易的支持人工智能的应用。 可以很容易的迁移到IoT平台,开发物联网应用。 因此我们选择Python做为goPyVue全栈开发网的基础语言。 Django是一个开放源代码的Web应用框架,由P
具有多个数学实用函数的对象。 函数(Functions) .clamp ( value : Float, min : Float, max : Float ) : Float value — 需要clamp处理的值。 min — 最小值。 max — 最大值。 限制数值value处于最小值min和最大值max之间。 .degToRad ( degrees : Float ) : Float 将度转
TensorFlow安装 初识Tensorboard SKflow 觉得我的文章对您有帮助的话,就给个star吧~ 土豪可以打赏支持,一分也是爱
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构。通常包含3个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树模型 分类决策树树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点(node)和有向边(directed edge)组成。节点有两种类型:内部节点(internal node)和叶节点。内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。 用决策树分类
什么是数据科学 数据科学是通过探索,预测和推断,从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息,对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度:我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中?我们的预测有多准确?我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计,用于预测的是机器学习和优化,用于推理的是统计测试和模型。 统计学是数据科学的核心部分,因为统
Python 越来越火爆 Python 在诞生之初,因为其功能不好,运转功率低,不支持多核,根本没有并发性可言,在计算功能不那么好的年代,一直没有火爆起来,甚至很多人根本不知道有这门语言。 随着时代的发展,物理硬件功能不断提高,而软件的复杂性也不断增大,开发效率越来越被企业重视。因此就有了不一样的声音,在软件开发的初始阶段,性能并没有开发效率重要,没必然为了节省不到 1ms 的时间却让开发量增加好
弱SSL/TLS加密,不安全的传输层防护测试 (OTG-CRYPST-001) Padding Oracle测试 (OTG-CRYPST-002) 非加密信道传输敏感数据测试 (OTG-CRYPST-003)
FAQs in section [28]: [28.1] 什么是师徒指导? [28.2] 在学习OO/C++之前我应该先学C吗? [28.3] 在学习OO/C++之前我应该先学Smalltalk吗? [28.4] 我只买一本书就够了么?还是需要买几本? [28.5] 有哪些讲合理使用C++的好书? [28.6] 有哪些讲合法使用C++的好书? [28.7] 有哪些通过例子讲解C++编程的好书? [
11.4 计算化学 化学在传统上一直被认为是一门实验科学,但随着计算机技术的应用,化学家成为大规 模使用计算机的用户,化学科学的研究内容、方法乃至学科的结构和性质随之发生了深刻变 化。计算化学(computational chemistry)是化学和计算机科学等学科相结合而形成的交叉学 科,其研究内容是如何利用计算机来解决化学问题。计算化学这个术语早在 1970 年就出现 了,并且在上世纪 70
11.1 计算数学 计算数学是关于通过计算来解决数学问题的科学。这里所说的“计算”既包括数值计算, 也包括符号计算;这里所说的“数学问题”可能来自纯数学,更可能是从各个科学和工程领 域抽象出来的。计算数学包括很多分支,其中最核心、应用最广的是数值方法。 数值方法 数值方法(numerical method,也称计算方法、数值分析等)是利用计算机进行数值计 算来解决数学问题的方法,其研究内容包括数值
虽然我们不能在删除大量代码的前提下从C++中移除任何有影响的特性,C++0x仍旧比C++98大,所以如果你想熟知每一个规则,学习C++0x将会是很困难的。有两个工具可以帮助我们简化学习过程(从学习者的角度而言) 一般化: 替换,也就是用C++0x所提供的新特性替换C++以前所使用的各种特性。 (例如, uniform initialization, inheriting constructors,
概率图模型 规则学习 聚类 集成学习
可视化数据是一步,进一步使可视化数据更令人愉悦是另一个步骤。 可视化在向观众传达量化见解以吸引他们的注意力方面起着至关重要的作用。 美学是指一系列与美的本质和欣赏有关的原则,特别是在艺术中。 可视化是一种以有效和最简单的方式表示数据的艺术。 Matplotlib库高度支持自定义,但知道要调整哪些设置来实现有吸引力和预期的情节是人们应该注意利用它。 与Matplotlib不同,Seaborn包含定制
一本书怎样适应两类读者呢?本书始终强调通过实践证明的结构化编程〔structured programming)和面向对象编程(object-oriented programming)技术编写清晰的程序。 非程序员从一开始就要养成良好的编程习惯。我们尽量以清晰而直接的方式编写程序。本书附有大量插图,更重要的是.本书提供大量实用的C++程序,并显示这些程序在计算机上运行时产生的输出结果。 所有C++特