入门_30个常用python实现 .pdf 一、 二、 三、 四、 五、函数篇 5.1 计算圆的面积 from math import pi as PI def CircleArea(r): if isinstance(r,(int,float)) and r > 0: #确保接收的参数为大于0的数
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2020-09-14 17:47:00
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importrecontent={'T':'温度转换','L':'长度转换','D':'货币转换'}fork,vincontent.items():print(k,v)switch_type=input('请输入转换类型：')ifswitch_type=='T':temp=input('请输入温度(示例：1C或者1F):')ifre.search('C',temp):temp=float(temp
原创
2018-06-08 00:03:29
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# Python实现ARMA模型案例
ARMA（自回归滑动平均）模型是一种常用的时间序列分析方法。它可以用来理解和预测时间序列数据。本文将指导你如何在Python中实现ARMA模型，整个流程如下：
| 步骤 | 说明 |
|---------------|------------------------
原创
2024-10-24 03:49:56
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手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST 数据集是一个广泛使用且容易获取的数据集，常用于训练和测试手写数字识别模型。本文将介绍如何使用 Python 和 Scikit-learn 库实现手写数字识别。
# 实验案例：Python 实现子网划分
子网划分是计算机网络中的一个重要概念，主要用于优化网络性能和管理。本文将指导刚入行的小白通过Python实现子网划分的实验案例。
## 实现流程
在实现子网划分之前，我们需要明确每一步的功能及其对应的代码。以下是整个流程的总结表格：
```markdown
| 步骤 | 描述 | 代码片段
# Python 实现白盒测试案例
白盒测试是一种基于程序内部逻辑和结构进行的测试方法。它要求测试者了解代码的实现方式，从而设计合理的测试用例。本文将通过一个简单的 Python 示例，诠释如何进行白盒测试，并结合类图帮助您更好地理解。
## 示例背景
我们首先设计一个简单的计算器类 `Calculator`，这个类提供了基本的加、减、乘、除功能。我们将为这个类编写白盒测试用例，以验证其正确
原创
2024-10-03 06:25:21
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nb
# Python实现重写的简单案例
在Python中，我们经常会遇到需要对已有的类或函数进行修改或扩展的情况。重写是一种常见的操作，它可以让我们在不改变原有代码的基础上，修改或增加某些功能。本文将介绍如何使用Python实现重写，并通过一个简单的案例来说明。
## 什么是重写
重写是面向对象编程中的一种概念，它指的是在子类中重新定义父类中已有的方法。通过重写，我们可以修改原有方法的实现逻辑，
原创
2023-07-27 18:49:12
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# GBDT模型应用案例Python实现
在机器学习中，GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）是一种常用的集成学习方法，由于其强大的性能，广泛应用于回归和分类问题。接下来，我们就通过一个简单的案例来学习如何用Python实现GBDT模型。
## 实现流程
#### 下面是GBDT模型实现的一般流程：
| 步骤 | 描述
笔记第一步：了解题目，确定任务第二步：场景分析第三步：数据预处理看是否有缺失值查看样本类别分布数据不均衡解决办法数据值标准化/归一化第四步：特征工程1）查看特征分布情况，把不同类别下特征分布相差不大的特征删除掉2）特征缩放3）特征重要性分析第五步：模型训练处理不平衡样本k折交叉验证或者网格搜索调优参数（grid search）求取最好的模型参数第六步：模型评估使用下采样数据训练与测试使用下采样数
# AI辅助诊断系统的Python实现
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，AI在医疗诊断领域的应用日益广泛。通过借助机器学习和深度学习，AI能够辅助医生进行疾病诊断，从而提高诊治效率和准确性。本文将介绍AI辅助诊断的基本原理，详细阐述一个简单的Python实现案例，并展示如何将结果可视化。
## 1. AI辅助诊断系统的基本原理
AI辅助诊断系统通常基于以下几个步骤：
1. **数据收集
原创
2024-10-13 05:11:34
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卡尔曼滤波是一种常用的递归滤波器，被广泛应用于跟踪和导航系统中。这种算法通过对噪声数据进行估计和更新，从而获得系统状态的最佳估计。下面，我将详细描述我在实现卡尔曼滤波时的过程，展示这个过程中的技术痛点、演进历程、架构设计、性能优化以及扩展应用。
在开始这个实现之前，我遇到了一些技术痛点。首先，卡尔曼滤波的数学模型比较复杂，理解其背后的线性代数和概率理论对于实现非常重要。其次，在实际应用中，如何选
class Animal(object):""" 类成员修饰符 xx：公有变量 _xx：单前置下划线，保护变量，类对象和子类可以访问，from somemodule import *禁止导入 __xx：双前置下划线，私有化属性或方法，只有类对象自己能访问，无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到) __xx__：双前后下划线，系统定义名字(不要自己发明这样的名字) xx_：单后置下划线，用于避免与
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2024-02-21 12:28:45
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深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。准备数据集出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：通常，对于深度学习，我们将训练和测试数据分开。导入所需的软件包Pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport picklefrom keras.preprocessing.
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2024-04-17 11:20:57
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题目要求 题目分析 这个乍一看感觉很复杂，但我们可以根据他所给的提示一步步来。首先我们定义一个全局变量money还有一个全局变量name。然后定义四个函数（查询余额函数，存款函数，取款函数，主菜单函数），每个函数按照他所给的展示样例写出来。但要特别注意存款函数还有取款函数，这两个函数中的money要将其定义为全局变量，因为只要进行一次存款或者取款余额就会发生变化，因此
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2023-10-13 19:49:04
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作者 | William Koehrsen译者 | 王天宇编辑 | Jane出品 | AI科技大本营 【导读】如今机器学习正在从人工设计模型更多地转移到自动优化工作流中，如 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具已被广泛使用。这些库以及随机搜索等方法都致力于寻找最适合数据集的模型，以此简化模型筛选与调优过程，而不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习过程
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2023-10-07 15:41:30
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Assembly 打包插件使用步骤需要在项目的根下创建一个目录，名称为：assembly将 lib 与 conf 目录拷
原创
2022-07-01 09:55:41
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前面介绍了基于Netty的Http服务，本文我们来通过Netty来实现群聊案例。群聊案例1.案例需求编写一个 Netty 群聊系统，实现服务器端和客户端之间的数据简单通讯（非阻塞）实现多人群聊服务器端：可以监测用户上线，离线，并实现消息转发功能客户端：通过channel 可以无阻塞发送消息给其它所有用户，同时可以接受其它用户发送的消息(有服务器转发得到)目的：进一步理解Nett...
原创
2022-07-01 10:06:30
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1.符合
正态分布，
总体均值和方差已知的单个样本假设检验：均值差异的显著性检验
例子：有一个婴儿服用维他命后8个月会走路，检验服用维他命对加快婴儿走路是否有效
2.一组样本的假设检验
例子：有25个学生
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2023-12-28 23:50:47
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案例：翻译小程序#实现一个翻译小程序#1可以查询单词#2可以自定义补充单词解释#3可以删除某个单词print('欢迎来到大宝dayday见小词典'.center(30,'-'))orig_dict={'中文':'chinese','代码':'code','字典':'dict','英语':'english'}query=input('请输入你要查询的中文：')#判断是否存在if(orig_dict.
原创
2018-06-01 22:13:58
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