随笔分类 - Python/TensorFlow/Keras
摘要:1. 打开文件 打开文件a.txt,后面的w表示写文件,r表示读取文件,并且返回一个文件对象。 2. 读取文件 表示读取文件中的一行。 3. 写入文件 其中line是一个字符串。
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摘要:1. 安装mysql-python 运行下面的命令: 安装以后: 如果没有出错,就表明安装成功。 2. 连接MySQL 其中localhost是服务器名,root是用户名,1是密码,fs是数据库名称,前提是MySQL数据库设置了相应的用户名和密码。 连接成功以后,通过 获取游标。 3. 查询数据 c
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摘要:Python使用的(Garbage Collection, GC)机制是引用计数(Reference Count),其原理是为每一个内存对象进行引用计数,因此当有大量的对象新建或删除时,必须要进行大量修改引用计数的操作,影响了程序的性能。为避免这种情况的发生,可以在大量的对象新建或删除之前,把GC禁
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摘要:最近用TensorFlow实现遗传算法(Genetic Algorithms),发现迭代速度越来越慢,用time.time()观察以后,发现每次迭代都要比上一次慢0.5秒左右,但是每次迭代的计算量是差不多的。研究后发现,这是因为每次迭代都在计算图(Graph)里面增加了新的节点,节点越来越多,导致M
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摘要:Python进行KMeans聚类是比较简单的,首先需要import numpy,从sklearn.cluster中import KMeans模块: 然后读取txt文件,获取相应的数据并转换成numpy array: 设置类的数量,并聚类: 完整代码: 运行结果:
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摘要:下面的String: 由于空格数量不一致,有的多,有的少,这时就需要使用正则表达式了,首先引入re模块: 定义一个正则表达式并编译成Pattern对象: 然后用Pattern对象Split:
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摘要:用Python读取txt文件时,发现读出来的是乱码: 用GEdit看了一下要读取的文件,发现编码用的是UTF-16,于是改成UTF-8从新保存: 然后就正常了:
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摘要:1. CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本: 到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据操作系统选择下载相应的CUDA Toolkit版本,下载的
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