## Python中dt=dt or 实现方法
### 1. 简介
在Python中，可以使用 `dt=dt or` 的语法来实现一个变量的默认值赋值操作。这个语法的作用是，如果变量`dt`已经有一个非空的值，那么`dt`的值不会被改变；如果`dt`的值为空，那么它会被赋予一个默认值。
### 2. 整体流程
下面是实现`dt=dt or`的整体流程，我们可以用表格的形式展示出来：
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原创
2023-09-05 08:55:43
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基础语法标识符python中，标识符定义和C/C++一样第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。标识符对大小写敏感。不同的是，在python3中，可以用中文作为变量名，非 ASCII 标识符也是允许的了。注释python中以‘#’进行注释 例如#!/usr/bin/python3
# 第一个注释 print
("Hello, Python!")
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2024-09-28 23:58:42
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# dt Python: 了解决数据类型序列化与反序列化
在数据处理和存储的过程中，我们常常需要将数据转换为不同的格式，以便于传输和存储。数据类型序列化是将数据转换为字节流的过程，而数据类型反序列化则是将字节流重新转换为原始数据类型的过程。在Python中，我们可以使用不同的库和方法来实现数据类型序列化和反序列化，其中`dt Python`是一个非常方便且强大的库。
## 什么是dt Pyth
原创
2024-01-26 06:17:57
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# Python dt模块的探索与分析
在Python的生态系统中，处理日期和时间是一个常见的需求。Python的标准库提供了多个模块用于时间操作，其中`datetime`模块（通常简称为dt模块）是最为重要的模块之一。本文将深入探讨dt模块的功能，并通过示例代码展示其使用方法。
## 什么是dt模块？
`datetime`模块是Python用于处理日期和时间的模块。它提供了许多类，便于创建
原创
2024-10-16 04:49:16
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# Python中的日期和时间处理：深入理解`datetime`模块
在现代编程中，日期和时间的处理是一个常见而重要的需求。Python提供了一个强大的`datetime`模块，帮助开发者处理日期和时间。在这篇文章中，我们将深入探讨`datetime`模块的基本用法，提供代码示例，并用可视化工具展示如何更好地理解时间序列数据。
## 一、`datetime`模块概述
`datetime`模块
原创
2024-08-27 04:43:34
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## Python的datetime模块
### 引言
在编程中，我们经常需要处理日期和时间相关的操作，例如获取当前日期、将日期格式化、计算日期差等等。而Python的`datetime`模块正是为了满足这些需求而设计的。`datetime`模块提供了丰富的日期和时间处理函数，使得我们能够轻松地处理各种日期和时间相关的任务。
本文将介绍`datetime`模块的常用功能和用法，并通过代码示例
原创
2024-02-10 05:52:40
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# Python 转DT 实现方法
## 1. 流程概述
在Python中，我们可以使用pandas库将数据转换为DataTables（DT）格式。下面是实现这个操作的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 读取数据到pandas DataFrame |
| 3 | 转换pandas DataFrame
原创
2024-03-13 06:54:42
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列表标签（重点）HTML包含专门用于创建项目列表的元素。你可以创建普通列表、编号列表、符号列表以及描述列表，可以在一个列表中嵌套另外一个或多个列表。所有的列表都是由主要元素和次要元素构成的。主要元素用于指定要创建的列表的类型，其中，ul 表示无序列表 （unordered list），ol 表示有序列表 （ordered list），dl&nbs
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2023-12-04 13:25:20
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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目录一、前言二、示例数据三、DT法分级步骤四、Python实现五、结果一、前言DT法是由我国学者林韵梅于 1988 年提出的,首先应用于围岩稳定性动态分级的一种方法。该方法的核心思想来源于多元统计分析中的动态聚类法，是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类。动态聚类的基本思路是，所有样本应被划分到与之最接近的类别当中。首先根据样本的基础特性给出多个凝聚点，即欲形成“类”的中心，计算各样本到凝
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2023-09-18 19:49:21
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一、垂直结构 从前文中我们得知“设备链”（也有译为设备栈）这个名称，它是指驱动对象pDriverObject->DeviceObject含有PDEVICE_OBJECT类型的NextDevice成员，显然这是一个由链表构成的设备链。 这样就形成了驱动程序的单向垂直结构，由于
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2023-07-31 17:37:26
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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1. Introduction本文基于前文说的朴素贝叶斯原理，参考圣地亚哥州立大学的实验编写了一个简单的朴素贝叶斯分类器，并利用测试数据进行了测试。项目地址：2. 分类器编写2.1数据说明采用“adult”数据集，输入文件是adult.data，测试文件是adult.test。数据中一行为一个条目，表示一个人数据集中的变量变量名意义age
年龄
type_employer
职业类型，个体，政府等等
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2024-07-08 10:14:17
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最近在看这本书，觉得里面虫子分类器也值得试试实现，因为这个方法已经包含了神经网络的核心思想。以下是实现的过程。按照《Python神经网络编程》(异步图书出版)第一章虫子分类器训练的过程，模仿书中第二章的3层神经网络的实现过程，来构建一个可运行的虫子分类器。首先，构造出来分类器的框架，包含训练和查询.In [ ]: class BugClassifier:
def __i
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2023-11-06 13:06:11
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函数分类： 1 不带参函数 2 带参函数 默认带参函数 关键字参数 可变参数 字典参数 3 递归函数 4 匿名函数 1-1 不带参数函数
表示该函数不需要传递参数
def func():
print("hello world!")2-1 默认带参函数
表示该函数自带赋值了的参数，如果不传，则使
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2023-05-26 15:14:42
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文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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目录一、datetime模块1、date 类2、time 类3、datetime 类4、strftime 方法5、strptime 方法6、replace 方法7、timedelta 类8、tzinfo 和 timezone二、dateutil 模块1、relativedelta 类2、paser 类三、pytz 模块1、查看时区，给时间添加时区属性2、localize和astimezone 给
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2023-11-19 08:08:38
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import serial # 导入串口通信库
from time import sleep
import sys
ser = serial.Serial()
def port_open_recv(): # 对串口的参数进行配置
ser.port = 'com12'
ser.baudrate = 38400
ser.bytesize = 8
ser.sto
原创
2023-07-18 09:06:18
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作者 | 荔枝boy【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？
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2023-12-29 18:39:43
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题目： 线性分类器（line） 【题目描述】 考虑一个简单的二分类问题——将二维平面上的点分为A和B两类。 训练数据包含n个点，其中第i个点（1≤i≤n）可以表示为一个三元组（x,y,type），即该点的横坐标、纵坐标和类别。 在二维平面上，任意一条直线可以表示为 θ₀+θ₁x+θ₂y=0的形式，即由θ₀，θ₁，θ₂三个参数确定该直线，且满足θ₀，θ₁不同时为0。 基于这n个已知类别的
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2023-12-18 22:08:12
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