一．计算机组成计算机组成：硬件系统和软件系统。硬件系统包括：中央处理器，存储器，输出设备，输入设备软件系统包括系统软件和应用软件。存储器包括内存储器（存储cpu处理数据），外存储器（硬盘和U盘）。Python介绍编程语言Python语言优点： (1)简单易学;(2)免费，开源；(3) 应用范围较广，主要用于web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，机器学习；3.解释器的作用1.python解释器的作用
# 多态的概念和应用
多态是面向对象编程中一个重要的概念，它允许不同类型的对象对相同的方法做出不同的实现。在Python中，多态是通过方法重写和方法重载来实现的，它可以提高代码的可重用性和灵活性。本文将介绍多态的概念，并通过一个实际问题来说明多态在Python中的应用。
## 多态的概念
多态是面向对象编程中的一个基本原则，它允许不同类的对象对相同的方法做出不同的实现。具体来说，多态有两个关
原创
2023-10-10 07:11:34
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Python 多态一、多态概念允许将父对象设置成和一个或多个的他的子对象相等技术，赋值之后，父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特征以不同的方式运作。简单来说：就是允许将子类型的指针赋值给父类类型指针作用接口重用为了类在继承和派生的时候，保证使用"家谱"中任一类的实例的某一属性时的正确调用Pyhon 很多语法都是支持多态的.比如 len()， sorted()。 你给len传字符串就返回字符串的
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2023-07-28 11:34:09
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用几行python代码测试机器性能我想直观的测试对比不同机器的性能，因为我不懂什么硬件，不懂什么双精度浮点数，不懂什么tflops，不懂什么CPU或者GPU的算力，我就是想使用代码对比测试不同机器的运算性能。据我了解，我只知道 linpack测试，本质是高斯消元法求解方程组,但是我想用python代码，还要直观绘制图像，于是有了本文。 我需要这样的一个项目：能够稳定、准确、适当地测试出机器算力的p
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2024-02-25 07:33:19
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利用python进行数据分析第十四章项目实战一及其代码解析前言下载问题项目一：从Bitly获取1.USA.gov数据 前言本系列是我通过利用python进行数据分析第二版的纸质书的学习加上自己的思考而进行的实战项目。在看的过程当中一些代码，函数的使用产生了一些疑惑，所以会加上自己的理解，当然原参考一些文章，不过没有找到比较详细地有具体代码解析的文章，大多文章的内容与书中无二。这里挂一个知乎上的链
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2024-08-26 11:10:23
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# 使用Python分析房价的代码
在当今数据驱动的时代，房价分析变得越来越重要。借助Python这一强大的编程语言，我们可以轻松地对房地产市场进行深入分析了。本文将介绍如何使用Python进行房价分析，同时提供代码示例，帮助读者更好地理解相关概念。
## 数据收集
在分析房价之前，我们需要收集相关数据。多数情况下，房价数据可以来自在线房地产网站、API或开源数据集。例如，Kaggle上提供
原创
2024-09-24 05:43:44
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Dematel(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory,决策实验室法)，其是一种运用图论和矩阵工具解释问题的系统分析方法。其通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵，可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度，从而计算出每个要素的原因度与中心度，作为构造模型的依据，从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。比如下图中，A对B
1.statsmodel回归分析import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
nsample = 20
x = np.linspace(0, 10, nsample)
x #一元线性回归
X = sm.add_constant(x)
X#β0,β1分别设置成2,5
bet
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2023-09-28 19:43:53
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在Python中组织程序，组织的方法有两种吧？使用模块，或者使用包
1. 使用模块组织程序：
导入模块方法：
import sys;
将系统的sys模块导入到shell中。在你将代码编写为独立运行的程序时，可能需要自动导入一些公用模块，可以如下形式写文件。
#!/usr/bin/env python3.1
# program file
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2023-10-02 21:04:47
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本代码为MATLAB代码，用于处理红外数据。 设备为：南京诺威尔光电公司提供的——脉冲式红外无损检测设备 原始数据文件夹为：见下图 （如果以学习为目的，可以私信我要数据。）%%对便携式无损检测结果进行导入，包括原图、拟合图、一阶导数图像
%%创作者：钟佳岑、李才智
%原始图像序列
clear
clc
background_image = importdata('Novel-Back.txt');
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2023-12-16 14:46:04
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房价数据分析数据简单清洗data.csv数据显示# 导入模块
import pandas as pd # 导入数据统计模块
import matplotlib # 导入图表模块
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块
# 避免中文乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置
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2023-09-16 12:18:54
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前言 我们已经学习了QL的基础语法，已经可以对问题进行简单的查询了。但对于某一种特定的语言，以我们现在的基础还是不能对其项目代码进行清晰描述。 比如，我们想要获取python编写的flaskweb应用中可能存在SSTI漏洞的点 from flask import Flask from flask i
原创
2022-09-23 15:49:39
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很多粉丝问我有没有试题之类的，当然有啊，昨天加班加点整理了一部分试题，都是重磅，话不多说，直接上，粉丝的要求，小编绝对满足。Python基础文件操作1.有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10Kdef get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
return f.readlines()
if __name__ == '__main
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2023-12-04 19:01:20
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对于嵌入式开发的朋友来说，I2C协议实在是再熟悉不过了，有太多的器件，采用的都是通过I2C来进行相应的设置。今天，我们就随便聊聊这个I2C协议。 I2C协议中最重要的一点是I2C地址。这个地址有7位和10位两种形式。7位能够表示127个地址，而在实际使用中基本上不会挂载如此多的设置，所以很多设备的地址都采用7位，所以本文接下来的说明都是基于此。 I2C还有一个很重要的概念，就是“主—从
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2024-10-03 13:58:36
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一、案例说明调查不同人群对于创业方面的想法，其中认为也许影响“创业可能性”分为“科技发展”，“社会资源”和“教育水平”共3个维度，其三个维度下的11个分析项都是量表题，以及创业可能性也是由2个量表题构成，案例数据中还包括基本个体特征比如性别、年龄等，数据样本为200个。此案例主要分析目的是研究测量题项设计是否合理，使用SPSSAU效度分析进行。首先对效度类型进行说明。二、效度类型效度分析在研究中非
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2024-01-30 06:35:50
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前言 我们已经学习了QL的基础语法，已经可以对问题进行简单的查询了。但对于某一种特定的语言，以我们现在的基础还是不能对其项目代码进行清晰描述。 比如，我们想要获取python编写的flaskweb应用中可能存在SSTI漏洞的点 from flask import Flask from flask i
原创
2022-09-23 15:50:26
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我们从两名网络管理员那里得知，他们管理的网络受到了大量数据包的攻击，攻击目标就是.ida网络漏洞。在查看了他们提供的系统日志之后，我们认定是有人在Internet上扩散了一种新型蠕虫，这种蠕虫可以快速地通过IIS web服务器得以在网络上扩散。 对.ida“红色代码”蠕虫的完整分析详尽地说明了这种蠕虫的功能和复制方式等众多细节。例如，这种蠕虫的最终目的似乎是对www.whitehouse.gov发
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2024-08-13 18:59:57
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Seaborn之seaborn.distplot()Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。seaborn.heatmap()热力图，常用于展示一组变量的相关系数矩阵，列联表的数据分布，通过热力图我们可以直观地看到所给数值大小的差异状况。seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, c
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2023-09-28 15:00:17
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看课本关于功率谱分析的介绍，需要了解的定义和定理有：1：能量信号2：功率信号3：信号之间的相关函数、自相关函数4：能谱、功率谱、帕塞瓦尔定理、能量守恒定律5：维纳-欣钦wiener-khintchine定理维纳-辛钦定理，又称维纳-辛钦-爱因斯坦定理或辛钦-柯尔莫哥洛夫定理。该定理指出：任意一个均值为常数的广义平稳随机过程的功率谱密度是其自相关函数的傅立叶变换。可参考百科：https://baik
主要目标：理解这个代码的主要的思路。想分析一下老师的这个富集分析的主要的思路是什么？ 一行一行的理解这个代码。# Get cell type mean of each gene
cellTypeMean <- t(apply(dat, 1, function(v) {
tapply(v, droplevels(factor(cellSubtypes, levels=subtypeOrder
