摘要: 1.进程和线程 (1)进程是一个执行中的程序。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。进程也可以派生新的进程来执行其他任务,不过每个新进程都拥有自己的内存和数据栈,所以只能采用进程间通信(IPC)的方式共享信息。 (2)线程与进程类似,不过他们是在同一个进程下执行的 阅读全文
posted @ 2017-12-03 16:15 bethansy 阅读(55503) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: 转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/7683130.html 安装软件,部署各种环境 (1)安装软件 安装python3.6 和pycharm2017,都在官网上下载即可。注意安装python3.6时注意勾选添加环境变量,安装pycharm后,打开软件 阅读全文
posted @ 2017-10-17 18:04 bethansy 阅读(13539) 评论(9) 推荐(2) 编辑
摘要: 1、安装Eclipse 先安装jdk,再安装Eclipse,成功后开始建立py_java项目,在这个项目的存储目录SRC下建立test包,在test包中New-Class,新建MyDemo类,建好完成后就可以在MyDemo中写代码了 2、python脚本内容 调用了两个三方库,有输出操作和打开浏览器 阅读全文
posted @ 2017-09-30 13:59 bethansy 阅读(55197) 评论(6) 推荐(1) 编辑
摘要: 1、根据条件查询数据库中数据,并返回数据条数 去掉count就会返回数据库中符合条件的所有数据 其他查询操作: 最后一条语句和倒数第二条语句得到的结果是一样的,只是倒数第二条的id可能是字符串格式 我想在python中也得到返回数据条数,即执行sql语句的都返回结果21, 执行sql语句得到的返回结 阅读全文
posted @ 2017-09-28 11:37 bethansy 阅读(657) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.知道本节点元素,如何定位到兄弟元素 详情见博客 XML代码见下 bt1在文档中只出现一次,所以很容易获取到bt1中内容,那怎么根据<td class='bt1'>来获取bt2中的内容 返回的内容为:高起点高水平推进福州新区建设 尤权于伟国赴福州新区调研 ‘’ 2.元素替换,查找元素位置可以用变量 阅读全文
posted @ 2017-09-28 11:36 bethansy 阅读(673) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、定时器 1.1一直执行程序 直接在python脚本中加入几行代码,让这个脚本一直运行 此处调用mainAll()函数,运行完一次阻塞8小时50秒 1.2定点触发并执行程序 (1) windows系统可以直接配置, 详情见博客 (2)Linux系统非常的简单 首先crontab -e打开文件 ,输 阅读全文
posted @ 2017-09-26 11:21 bethansy 阅读(564) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: susceptible-infected-recovered(SIR)传染病模型常用来计算节点影响力标准测量。在SIR模型中,节点有三个状态:易感者(susceptible),感染者(infected),恢复者(recovered)。易感者能够被感染者染病,感染者染病且有感染易感者的能力,恢复者由感 阅读全文
posted @ 2017-09-03 19:14 bethansy 阅读(23813) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 一、贝叶斯分类 是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称贝叶斯分类。而贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 二、贝叶斯定理: 已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。 三、朴素贝叶斯分类思想: 给出待分类项,求解在此 阅读全文
posted @ 2017-08-26 16:52 bethansy 阅读(4261) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2.4.1 构造kd树 给定一个二维空间数据集,T={(2,3),(5,4),(9,6)(4,7),(8,1),(7,2)} ,构造的kd树见下图 2.4.2 kd树最近邻搜索算法 三、实现算法 下面算法实现并没有从构建kd树再搜索kd树开始,首先数据分为两部分,train数据和predict的数据 阅读全文
posted @ 2017-07-30 19:05 bethansy 阅读(789) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍之前先讲两个概念 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/7235133.html 一、回归 1.定义: 回归属于监督学习,用于预测输入变量和输出变量之间的关系。 回归模型表示从输入到输出变量之间的映射的函数,回归问题的学习等于函数拟合:选择一条函数曲 阅读全文
posted @ 2017-07-25 16:58 bethansy 阅读(925) 评论(0) 推荐(0) 编辑