- 博客(38)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 C#-ReaderWriterLockSlim的递归策略（NoRecursion与SupportsRecursion）
递归策略有两种：1.LockRecursionPolicy.NoRecursion不允许递归，即在同一个进程中，不允许在未退出读、写或升级状态时，再次进入该状态。//在NoRecursion模式下，同一线程两次进入，将导致catch捕获异常 ReaderWriterLockSlim rwls=new ReaderWriterLockSlim(); rwls.EnterReadLock();//第一次进入 try { rwls.EnterReadLock();//第二次进入
2022-05-08 13:33:24
363
转载 MySql 语句练习50题
MySql 语句练习50题表名和字段–1.学生表Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) –学生编号,学生姓名, 出生年月,学生性别–2.课程表Course(c_id,c_name,t_id) – –课程编号, 课程名称, 教师编号–3.教师表Teacher(t_id,t_name) –教师编号,教师姓名–4.成绩表Score(s_id,c...
2020-02-10 11:42:07
735
转载 子网掩码概念及计算
转自:https://blog.csdn.net/wuseyukui/article/details/24306645一、子网掩码的概述及作用子网掩码是一个应用于TCP/IP网络的32位二进制值，每节8位，必须结合IP地址对应使用。子网掩码32位都与IP地址32位对应，如果某位是网络地址，则子网掩码为1，否则为0。子网掩码可以通过与IP地址“与”计算，分离出IP地址中的网络地址...
2020-02-10 11:26:55
3047
原创 Django:模板位置与mysql数据库报错解决
一，模板放置位置：方法一：在每个app下构建一个templates文件夹，放置每个app所需要的模板xx.html，系统自动读取。方法二：自定义路径：xxx/templates作为存放模板的位置，然后在settings.py的TEMPLATES属性的’DIRS’:"xxx/templates"指定模板存放的位置。二.python3使用django和mysql数据库时，由于兼容性问题会报错。...
2019-06-12 22:18:19
203
原创 Django：模型-数据库迁移--即数据库同步操作
1.Django操作数据库需要通过自带的接口函数，因此必须使用Django模型，创建模型代码：#ModelName即新建的模型名称django-admin startapp ModelName2.在ModelName文件夹内，打开models.py文件，在该文件中以定义新的数据库表。下面代码定义了一个名称为modelname_people的表，它有两个列Name和Age。当然models....
2019-05-18 15:55:01
2340
转载 R-数据处理和可视化包简介
所用工具包再谈谈R中所用的包，主要分类两类：数据处理和可视化。数据处理包：rvest用来做实时爬虫，每次程序一启动就开始做最新的实时爬虫。plyr和dplyr主要做数据筛选、排序、聚合计算等。stringr用来对字符串分割、转换等。data.table用来读取大量的历史数据并做一些简单的处理。reshape2用来对数据框做变形处理。可视化包：shiny和shinydashboar...
2019-05-07 19:42:57
516
转载 jieba-词性标注
ICTCLAS 汉语词性标注集 以前使用jieba分词时，并没有注意到词性标注集到底包含哪些，刚好最近学习自然语言处理，涉及到分词以及词性标注，将ICTCLAS 词性标注集记录如下：ICTCLAS 汉语词性标注集代码名称帮助记忆的诠释Ag形语素形容词性语素。形容词代码为a，语素代码ｇ前面置以A。a形容词取英语形容词adjective的第1个字...
2019-03-19 10:49:57
1136
1
转载 词云-WordCloud参数详解
from wordcloud import WordCloudfont_path : string #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素pref...
2019-03-19 10:47:52
9649
转载 分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）
四个基本概念 对于分类A而言：TP、True Positive 真阳性：预测为正，实际也为正。如：预测为A，实际也是AFP、False Positive 假阳性：预测为正，实际为负。如：预测为A，实际为BFN、False Negative 假阴性：预测与负、实际为正。如预测为B，实际为ATN、True Negative 真阴性：预测为负、实...
2019-03-06 16:38:08
1997
1
转载 scrapy--设置user-agent和代理池
建立user-agent池：在request的headers中设置User-Agentclass RandomUserAgent(object): def __init__(self,user_agent): self.user_agent = user_agent @classmethod def from_crawler(cls,crawler):...
2019-02-27 22:18:29
6822
转载 机器学习--文本分析jieba
特点支持三种分词模式：精确模式:试图将句子最精确地切开，适合文本分析，默认为精确模式；全模式:所有可能的词都挑选出来，速度快，但易出现歧义。搜索引擎模式:在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典MIT 授权协议友情链接https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分...
2019-02-25 11:00:49
852
转载 机器学习--模型参数优化及scoring可选参数
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程优化的相关的知识内容可以参考 https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78765923网格搜索GridSearchCVGridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果...
2019-02-24 10:45:26
11739
转载 贝叶斯分类器-R语言实战
数据分析与挖掘 - R语言：贝叶斯分类算法（案例一） 2016-05-25 13:31 by 猎手家园, 4517 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 一个简单的例子！环境：CentOS6.5Hadoop集群、Hive、R、RHive，具体安装及调试方法见博客内文档。 名词解释：先验概率：由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验概...
2019-02-19 11:13:09
3231
3
转载 贝叶斯分类器-理论部分
朴素贝叶斯分类器的应用 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 ...
2019-02-19 11:03:50
262
原创 广义线性混合模型
1.线性模型和线性混合模型区别线性模型的表达式为：pitch~age+ε.即两部分：固定项age和误差项ε。广义线性混合模型表达式为：pitch~age+(1|subject)+ε三部分：固定项age，随机项(1|subject)和误差项ε。为什么要加上一个随机项这部分呢？在线性模型中我们将所有的不感兴趣的因素，非系统性的因素，不可预测的因素造成的误差统统由一个ε来代替。这样我们求出的...
2019-02-16 18:13:43
8728
1
转载 Lasso回归与岭回归
线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklearn库模拟整个回归过程。目录结构线性回归的一般形式线性回...
2019-02-16 15:31:48
1459
1
转载 redis--基本操作
使用python来操作redis用法详解 Redis目前支持5种数据类型，分别是：String（字符串）List（列表）Hash（字典）Set（集合）Sorted Set（有序集合） 1、redis连接redis提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分...
2019-01-20 12:09:37
185
原创 python--type，object，元类，__new__关系
上篇文章中通过代码方式，重点讲解了：__new__和__init__之间的关系，前者是用来创建类实例，后者用来初始化类实例，它两配合使用，才完整生成一个类实例。object和type之间的关系，前者负责继承这块工作，后者负责类型定义这块工作。即所有的对象都起源于object，所有的对象最终都是type这个类型。本文将重点介绍元类和元类的创建。1.什么是元类元类是创建类的类。如何理解这...
2019-01-19 17:49:41
1986
原创 python--__new__与__init__区别和type与object区别
首先上代码，用到的是python3，不适合python2：class B(): def __new__(cls): print("6:B.__new__") print("7-1:",object.__new__(cls)," 7-2:",cls) return object.__new__(cls) def __in...
2019-01-19 13:55:15
539
转载 python--详细解读yield
版权声明：作者原创，转载请附上文章链接。 https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/78247070 阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字，各种搜索终于搞懂了，在此做一下总结：通常的for...in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以...
2019-01-18 21:37:54
204
转载 正则表达式--\b
引用网上一段话：\b 是正则表达式规定的一个特殊代码（好吧，某些人叫它元字符，metacharacter），代表着单词的开头或结尾，也就是单词的分界处。虽然通常英文的单词是由空格，标点符号或者换行来分隔的，但是 \b 并不匹配这些单词分隔字符中的任何一个，它只匹配一个位置。如果需要更精确的说法，\b 匹配这样的位置：它的前一个字符和后一个字符不全是(一个是,一个不是或不存在) \w(数字，字符，...
2019-01-18 16:59:56
1576
原创 scrapy--Rule()与LinkExtractor()函数理解
这两个函数用于CrawlSpider内的rules属性中，具体的参数用法网上有很多，这里不再赘述。我想说的是差点搞死我的几个注意点。1.来源：from scrapy.contrib.spiders import Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractor2.注意点：1.rules内规定了对响应中url的爬取规则，爬取得到的url...
2019-01-17 01:16:00
5518
1
原创 python的decode()与encode()详解
1.decode()bytes.decode(encoding=“utf-8”, errors=“strict”)1.这个函数是bytes类型数据调用的，字符串str类型是不能够调用的。（好多文章说字符串也可以调用该函数，我是真搞不懂。）2.该函数返回字符串。换句话说是bytes类型转化成str类型的函数。3.encoding规定解码方式。bytes数据是由什么编码方式编码的，该函数enc...
2019-01-14 10:20:04
15850
11
原创 requests--request请求乱码问题
想着本来是要爬取网站https://www.kanunu8.com上所有小说的，但是返回的网页中中文都是乱码。此时处理思路为：1.查看原网页是什么编码方法一：右键“查看网页源代码”，一般在源代码头内会有属性charset="gb2312"这样的属性，这个属性规定了网页编码方式；方法二：查看请求头/响应头，里面可能指定了规定的编码方式。2.用网页指定的编码方式解码response=requ...
2019-01-13 23:42:22
4067
原创 chrome-调试按钮详解
在爬虫开发过程中，form表单中一些参数是通过加密后实现的，因此需要快速找到加密过程，这就需要对js进行调试了。一.如何快速定位查找数据1.进入console面板，快捷键：ctrl+shift+F键进入search搜索框，输入搜素内容，就会在所有下载的资源内搜素目标字符串。2.双击搜索项目item，转到Source面板，就可以看到目标数据的目标文件了。对于js文件为了节约流量，采用无空格方式...
2019-01-13 12:16:17
5370
原创 chrome--浏览器调试工具详解
chrome浏览器开发调试工具打开方式：F12键一，常用面板介绍1.定位小箭头按钮(左边第一个)：选中Elements面板，并启动该按钮，可以在页面中定位相应元素的源代码位置，或者选择源代码位置可定位到页面相应的元素。2.手机-PC视图切换按钮(左边第二个)：启动该按钮，网页可以在pc网址网页和手机网址网页之间进行转换。由于在爬虫过程中，爬取手机网址网页相对来说更容易，所以可以通过该按...
2019-01-12 23:19:45
12937
原创 requests-爬取美女图片源码
爬取思路：1.分析ajax请求，找到存放图片地址的json2.解析json数据，提取中图片url3.再次请求图片url，通过open()和write()方法将图片保存至内地。废话少说，直接上代码：前提条件是在当前.py文件同级目录下新建一个beauty360的文件夹用来保存图片import requestsimport timeimport rebase_url="https:...
2019-01-11 10:05:18
764
原创 scrapy-from_crawler实例化Spider
spider的初始化是在Crawler类内完成的。而且是调用Spider内的类方法from_crawler()初始化spider的，下面分析这个过程的流程。Spider源码如下：class Spider(object_ref): """Base class for scrapy spiders. All spiders must inherit from this class....
2019-01-10 23:13:10
2195
原创 git-重命名文件，提交补救，修改
1.重命名文件#重命名文件git mv oldname newname#查看历史提交版本:-p表示显示版本差异，-n表示查看前n个版本git log [-p] [-n]2.对提交的补救当我们提交(commit)后，还未push前，发现有些文件忘了暂存了，这些文件自然也不可能被上传。此时需要补救措施：即将这些文件add上，重新commit一下。假设文件forget.text是被遗忘的...
2018-12-16 21:22:59
8000
原创 git-删除文件
git删除文件主要有两种情况：一是删除本地仓库文件，同时删除暂存。这样提交后本地仓库和远程仓库都不再有这个文件了。二是只删除远程仓库该文件，本地仓库仍保留该文件。1.同时删除本地和远程仓库文件#该函数会删除本地文件并将该文件从暂存区也删掉git rm aa.txt#提交此次操作git commit -m "remove aa.txt"#上传，然后会发现远程仓库也删掉了该文件git...
2018-12-16 18:13:07
175
原创 git-文件两种状态与上传前的准备工作
1.从远程仓库拷贝文件至本地仓库git是一个版本控制系统，能够任意切换提交的任意版本。它的优势在于可以通过git clone url命令将远程项目所有数据拷贝到本地(包括历史版本)，这样即使远程数据崩溃，也可以通过本地push后完全恢复。#从github仓库grit拷贝所有历史数据，在本地会生成一个同样名称的文件$ git clone git://github.com/moisiet/pro...
2018-12-16 16:37:07
374
原创 git-将本地代码上传github步骤(附代码)
git下载地址：https://git-scm.com/downloads1.git定位到当前工作目录：git命令的当前工作目录一般要定位到仓库位置。这样操作本地文件就不用添加绝对目录或相对目录，节省编程时间。定位方式有两种：方法一：打开仓库文件夹，右键选择Git Bash Here菜单项，则当前bash工作空间就在仓库文件夹内；方法二：任意处打开Git Bash控制台，然后命令：#...
2018-12-14 16:48:00
727
1
原创 R-数据分割(附代码)
在对数据进行建模的过程中，为了评估模型预测准确性。需要将原始数据划分成训练集和测试集两部分(若数据量足够大，也可以划分为训练集，验证集和测试集三部分)。其中训练集用于训练模型(学习器)，测试集用于评估模型优劣性。本文总结了几种数据分割的方法，供大家交流学习。测试集与训练集的比例没有统一规定，一般视样本量的多少训练集与测试集划分比例为3:1-4:1。这里我按数据类型是否包含因子类型分成两种类型讨...
2018-12-14 11:44:16
14469
2
原创 R-数据清洗(附代码,图片)
数据清洗是将原始的数据进行整理和规范，以达到数据分析人员使用要求的数据。这个过程很重要，也很花费时间。现将当前学到的方式总结，欢迎大家互相交流。1.缺失值处理在R中，当原始数据中存在缺失值时，该缺失值用NA表示，如下图有一个缺失值。birth=read.csv("chds_births.csv",header = TRUE)head(birth)若某一列数据缺失过多（&am
2018-12-13 10:11:03
4427
原创 R-数据加载(csv,excel,txt,rdata,spss,stata)
原始数据可以从本地文件，本地数据库和网络上获取。本地文件主要包括：txt文件，csv文件，excel文件，RData文件，xml文件。本地数据库类型包括SQL Server，Access,MySQL,SQLite等常见数据库。网络数据则包括直接存放在网络上的文件数据(csv,excel,txt等)和需要进行爬取的网页数据。由于大部分的数据都是本地文件和网上的文件，因此这里着重讲解一下本地文件和网...
2018-12-12 16:27:07
7152
原创 R建模8大步骤
R数据分析-1.整体概述1.数据加载2.数据清洗3.数据探索4.数据建模5.模型诊断6.数据预测7.预测评估8.模型比较当我们拿到一堆数据要进行建模预测的时候，往往不知道该怎么处理。尤其是对于学数理统计的同学，往往老师会布置一个大作业，自找数据，自行分析，自行预测。很多时候会一头雾水，不知从何做起。本人也是从这个过程走过，因此这里跟大家分享一下我个人进行数据清洗，分析，建模和预测的经验。本篇文章...
2018-12-12 15:03:44
4879
2
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人