文章目录9-1 python 标准库1）os 模块2）time 模块3）urllib 库4）math 库9-2 python 多线程处理_thread 锁threading&1&2 重新构造Thread，run方法进阶9-3 python 第三方库9-4 pip 依赖管理与虚拟环境pip虚拟环境9-5 python unittest 测试框架1）单元测试概述2）unittest框
前言：随机数是在各种复杂条件下产生的确定值，计算机无法产生真正的随机数，random库产生的是伪随机数，我们也常把伪随机数称为随机数。（以下介绍来自百度百科）伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究
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2024-01-03 19:01:42
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### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{0为真吗}
B -- 是 --> C[输出"是"]
B -- 否 --> D[输出"否"]
C --> E[结束]
D --> E
E --> F{结束}
```
### 步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1
原创
2023-09-18 06:12:45
150阅读
关于“软考试题都是选择题吗”这一问题的探讨，实际上涉及了软考考试形式与内容的全面了解。软考，即全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是国内IT行业的一项重要考试，它旨在科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。软考设置了多个级别和专业方向，以满足不同领域、不同层次人才的需求。
那么，回到问题本身，软考试题是否都是选择题呢？答案并非绝对。软
原创
2024-05-20 16:26:43
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目录一、if判断1、if 判断的完整语法2、if 单分支3、if 双分支4、if 多分支5、if 判断嵌套6、if 练习题二、while循环（条件循环）1、while循环的语法2、while + break结束循环3、while + continue结束循环4、while + else5、结束while循环的两种方式三、for循环（迭代循环）1、for循环语法2、for + break3、for
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2024-09-04 09:35:34
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# Python分割数据集为训练和测试
在机器学习中，良好的数据划分至关重要。通常，我们需要将数据集分为训练集和测试集，以便在训练模型时对其进行评估。本文将介绍如何在Python中实现数据集的分割，同时展示相应的代码示例和图表。
## 数据集分割的重要性
数据集的分割有助于避免过拟合，确保模型的泛化能力。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型在未见数据上的表现。常见的分割比例为70%用于
# Python 函数为真: 从基础到实现
函数在 Python 中是一种非常重要的构造，它可以帮助我们组织和复用代码，处理数据，以及实现各种功能。在本篇文章中，我们将学习如何创建一个简单的 Python 函数，并理解如何使其返回“真”的值——通常意味着返回布尔值 `True`。
## 一. 理解真值
在 Python 中，非零数字、非空字符串、列表、元组、字典等都被视作“真”（truthy
原创
2024-08-18 04:30:50
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在Python编程语言中，"是否为真"是一个核心概念。Python的布尔值系统与大多数编程语言不同，存在一些特定的规则和逻辑来确定一个对象在条件语句中是否被认为是“真”或“假”。理解这些规则有助于程序员更好地控制程序的流向，以及优化代码的运行效率。
### 背景定位
Python的布尔逻辑来源于其设计哲学，在过去的数十年中，编程方式经历了由命令式到函数式编程的演变。Python早期版本中对真假
在机器学习和数据分析中，将数据集分割为训练集和测试集是一个基本且关键的步骤。本文将详细介绍如何使用Python中常见的库和方法来实现数据集的拆分，同时提供实际的代码示例帮助读者理解和应用。数据集拆分的重要性将数据集划分为训练集和测试集的目的是评估模型在未见过的数据上的表现，从而更好地评估模型的泛化能力。训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。使用train_test_split函数拆分数据
原创
2024-06-18 16:10:42
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什么是单元测试？ 单元测试在[Python中做是为了在应用程序的开发阶段的早期识别错误时的错误不太经常和修复成本更低。 单元测试是用Python设计的脚本化代码级测试，用于验证功能的小“单元”。单元测试是一种基于测试夹具的面向对象框架。Python单元测试技术 Python单元测试主要涉及测试特定模块而不访问任何相关代码。开发人员可以使用存根和模拟等技术将代码分成“单元”，并对各个部分进行单
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2024-07-11 18:13:33
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训练集：训练集的数据来训练模型 测试集：用测试集的数据来测试模型，通过测试集来评估你的模型，就可以得到对这个误差的评估 验证集：当使用正则化等算法防止过拟合时，需要用验证集得到最佳的超参数和模型 了解一个模型对于新场景的泛化能力的唯一办法就是，
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2023-12-26 15:32:33
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# Python将数据集txt文件分割为训练集和测试集
在机器学习和数据分析中，我们通常需要将数据集分割为训练集和测试集，以便评估模型的性能。在Python中，我们可以使用一些库来轻松地实现这一目的。本文将介绍如何使用Python将数据集txt文件分割为训练集和测试集。
## 1. 读取数据集
首先，我们需要读取数据集的txt文件。我们可以使用`pandas`库来读取txt文件。假设我们的数
原创
2024-05-01 05:30:40
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1.bool值bool又称为布尔值，是python的另一种基础类型。在py中使用常量True和False表示bool与“+”类似，在不同的语境下有不同的意思。在运算中True代表的是1，False代表的是2在判断命题真或假中，True代表的是真，False代表的是假>>> True + 1
2
>>> True + 0
1
>>> False
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2023-12-15 10:17:57
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一，搞清楚验证集此段文字摘自《机器学习》周志华，第二章第二节评估方法 。从文中可以get到几个点：（1）验证集和测试集不同。（2）验证集来自训练集的再划分。（3）验证集的划分是为了模型选择和调参（4）测试集是用来测试学习器对新样本的判别能力，用测试误差作为泛化误差的近似值。 二，训练集和测试集划分 2.1 留出法（1）将数据集D划分成两个互斥集合，常用的是将训练集和
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2023-11-25 12:09:15
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我的根目录是Images，其中TigerHead是类别名，下面的jpg是该目录的图片。
原创
2023-04-01 07:29:22
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# 如何实现Python等待条件为真
## 概述
在Python中，我们经常需要等待某个条件为真后再继续执行下一步操作。有时候我们需要等待一段时间，有时候我们需要等待某个事件发生。为了实现这一功能，我们可以使用`time`模块和`threading`模块来实现。
### 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2 | 创建一个等待条
原创
2024-06-05 05:30:38
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通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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在Python中，布尔值的表示是一个非常核心的概念。在编程中，经常会用到表达式的真值，如在条件语句中判断一个条件是否成立。我们接下来就来深入探讨“Python怎么表示为真”的问题。
### 问题背景
在Python中，所有的对象都有相应的真值，特定的对象被认为是“假”，其他的则为“真”。具体来说，以下几种情况会被视为“假”：
- `None`
- `False`
- 数值 `0`
- 空序列如
在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集
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2024-09-11 01:17:13
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在数据科学和机器学习的领域，Python的测试集构建是一个关键环节。合理选择和设计测试集，对于模型的准确性和评估至关重要。很多用户在使用Python进行相关工作时，遇到了一些棘手的问题。以下是一些背景信息，以便我们更好地理解当前的挑战。
> **用户反馈：** “我在构建模型时，测试集的选择似乎影响了结果，我需要一个系统化的方法来选择和评估测试集。”
## 背景定位
在很多机器学习项目中，选
