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12 2019 档案
吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django Nginx+uwsgi 安装配置
摘要：Django Nginx+uwsgi 安装配置 使用 python manage.py runserver 来运行服务器。这只适用测试环境中使用。 正式发布的服务，需要一个可以稳定而持续的服务器，比如apache, Nginx, lighttpd等 安装基础开发包 Centos 下安装步骤如下： yum groupinstall "Development tools" yum install zl
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django Admin 管理工具
摘要：Django 提供了基于 web 的管理工具。 Django 自动管理工具是 django.contrib 的一部分。可以在项目的 settings.py 中的 INSTALLED_APPS 看到它： /HelloWorld/HelloWorld/settings.py 文件代码： INSTALLED_APPS = ( 'django.contrib.admin', 'django.contrib
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django 表单
摘要：HTML表单是网站交互性的经典方式。 用Django对用户提交的表单数据进行处理。 HTTP 请求 HTTP协议以"请求－回复"的方式工作。客户发送请求时，可以在请求中附加数据。服务器通过解析请求，就可以获得客户传来的数据，并根据URL来提供特定的服务。 GET 方法 在项目中创建一个 search.py 文件，用于接收用户的请求： /HelloWorld/HelloWorld/search...
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django 模型
摘要：Django 对各种数据库提供了很好的支持，包括：PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle。 Django 为这些数据库提供了统一的调用API。 可以根据自己业务需求选择不同的数据库。 MySQL 是 Web 应用中最常用的数据库。将以 Mysql 作为实例进行介绍。 如果没安装 mysql 驱动，可以执行以下命令安装： sudo pip install mysqlclien...
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django 模板
摘要：使用 django.http.HttpResponse() 来输出 "Hello World！"。该方式将数据与视图混合在一起，不符合 Django 的 MVC 思想。 Django 模板的应用，模板是一个文本，用于分离文档的表现形式和内容。 模板应用实例 在 HelloWorld 目录底下创建 templates 目录并建立 hello.html文件，整个目录结构如下： HelloWor...
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django 创建第一个项目
摘要：Django 管理工具 安装 Django 之后，您现在应该已经有了可用的管理工具 django-admin。可以使用 django-admin 来创建一个项目: 可以来看下django-admin 的命令介绍: $ django-admin Type 'django-admin help <subcommand>' for help on a specific subcommand. Avail
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django 安装
摘要：Window 下安装 Django 如果你还未安装Python环境需要先下载Python安装包。 1、Python 下载地址：https://www.python.org/downloads/ 2、Django 下载地址：https://www.djangoproject.com/download/ 注意：目前 Django 1.6.x 以上版本已经完全兼容 Python 3.x。 Python...
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吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记：Django简介
摘要：Python下有许多款不同的 Web 框架。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django。 Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。 Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。 Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。 Django 版本...
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吴裕雄--天生自然JAVA线程编程笔记：创建线程
摘要：public class ThreadRuning extends Thread{ public ThreadRuning(String name){ //重写构造，可以对线程添加名字 super(name); } @Override public void run() { while(true){ System.out.println("good time"); //在run方法里，this代表
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：前向传播（张量）- 实战
摘要：手写数字识别流程 MNIST手写数字集7000*10张图片 60k张图片训练，10k张图片测试 每张图片是28*28，如果是彩色图片是28*28*3 0-255表示图片的灰度值，0表示纯白，255表示纯黑 打平28*28的矩阵，得到28*28=784的向量 对于b张图片得到[b,784];然后对于b张图片可以给定编码 把上述的普通编码给定成独热编码，但是独热编码都是概率值，并且概率值相加为1，类似
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：数学运算
摘要：import tensorflow as tf b = tf.fill([2, 2], 2.) a = tf.ones([2, 2]) a+b a-b a*b a/b b // a b % a tf.math.log(a) # 只有以e为底的log tf.exp(a) tf.math.log(8.)/tf.math.log(2.) # 以2为底 tf...
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：Broadcasting
摘要：Broadcasting可以理解成把维度分成大维度和小维度，小维度较为具体，大维度更加抽象。也就是小维度针对某个示例，然后让这个示例通用语大维度。 import tensorflow as tf x = tf.random.normal([4,32,32,3]) x.shape (x+tf.random.normal([3])).shape (x+tf.random.normal([32,32,1
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吴裕雄--天生自然C++语言学习笔记：C++简介
摘要：C++ 是一种中级语言，它是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在贝尔实验室开始设计开发的。C++ 进一步扩充和完善了 C 语言，是一种面向对象的程序设计语言。C++ 可运行于多种平台上，如 Windows、MAC 操作系统以及 UNIX 的各种版本。 编译/执行 C++ 程序 #include <iostream> using namespace std; int main(
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 运算符
摘要：要介绍 MySQL 的运算符及运算符的优先级。 MySQL 主要有以下几种运算符： 算术运算符 比较运算符 逻辑运算符 位运算符 算术运算符 MySQL 支持的算术运算符包括: 在除法运算和模运算中，如果除数为0，将是非法除数，返回结果为NULL。 1、加 mysql> select 1+2; +-----+ | 1+2 | +-----+ | 3 | +-----+ 2...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 函数
摘要：MySQL 数字函数 MySQL 日期函数 MySQL 高级函数
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 导入数据
摘要：1、mysql 命令导入 使用 mysql 命令导入语法格式为： mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(runoob.sql) 实例： # mysql -uroot -p123456 < runoob.sql 以上命令将将备份的整个数据库 runoob.sql 导入。 2、source 命令导入 source 命令导入数据库需要先登录到数库终端： mysql> create d
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 导出数据
摘要：MySQL中可以使用SELECT...INTO OUTFILE语句来简单的导出数据到文本文件上。 使用 SELECT ... INTO OUTFILE 语句导出数据 以下实例中将数据表 runoob_tbl 数据导出到 /tmp/runoob.txt 文件中: mysql> SELECT * FROM runoob_tbl -> INTO OUTFILE '/tmp/runoob....
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 及 SQL 注入
摘要：如果通过网页获取用户输入的数据并将其插入一个MySQL数据库，那么就有可能发生SQL注入安全的问题。 本章节将为大家介绍如何防止SQL注入，并通过脚本来过滤SQL中注入的字符。 所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。 永远不要信任用户的输入，必须认定用户输入的数据都是不安全的，都需要对用户输入的数据进行过...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 处理重复数据
摘要：有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。 防止表中出现重复数据 可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。 让尝试一个实例：下表中无索引及主键，所以该表允许出现多条重复记录。 CREATE TABLE person_tbl ( first_
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 序列使用
摘要：MySQL 序列是一组整数：1, 2, 3, ...，由于一张数据表只能有一个字段自增主键， 如果你想实现其他字段也实现自动增加，就可以使用MySQL序列来实现。 使用 AUTO_INCREMENT MySQL 中最简单使用序列的方法就是使用 MySQL AUTO_INCREMENT 来定义列。 以下实例中创建了数据表 insect， insect 表中 id 无需指定值可实现自动增长。 m...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 元数据
摘要：你可能想知道MySQL以下三种信息： 查询结果信息： SELECT, UPDATE 或 DELETE语句影响的记录数。 数据库和数据表的信息： 包含了数据库及数据表的结构信息。 MySQL服务器信息： 包含了数据库服务器的当前状态，版本号等。 在MySQL的命令提示符中，可以很容易的获取以上服务器信息。 但如果使用Perl或PHP等脚本语言，就需要调用特定的接口函数来获取。 获取查询语句影响...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 复制表
摘要：如果需要完全的复制MySQL的数据表，包括表的结构，索引，默认值等。 如果仅仅使用CREATE TABLE ... SELECT 命令，是无法实现的。 如何完整的复制MySQL数据表，步骤如下： 使用 SHOW CREATE TABLE 命令获取创建数据表(CREATE TABLE) 语句，该语句包含了原数据表的结构，索引等。 复制以下命令显示的SQL语句，修改数据表名，并执行SQL语句，通过以上
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 临时表
摘要：MySQL 临时表在我们需要保存一些临时数据时是非常有用的。临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，Mysql会自动删除表并释放所有空间。 MySQL临时表只在当前连接可见，如果使用PHP脚本来创建MySQL临时表，那每当PHP脚本执行完成后，该临时表也会自动销毁。 如果使用了其他MySQL客户端程序连接MySQL数据库服务器来创建临时表，那么只有在关闭客户端程序时才会销毁临时表，当然也可以手动销...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 索引
摘要：MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。 打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。 拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。 索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL ALTER命令
摘要：需要修改数据表名或者修改数据表字段时，就需要使用到MySQL ALTER命令。 root@host# mysql -u root -p password; Enter password:******* mysql> use RUNOOB; Database changed mysql> create table testalter_tbl -> ( -> i INT, -> c CHAR(1) -
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 事务
摘要：MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！ 在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。 事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。 事务用来管理...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 正则表达式
摘要：下表中的正则模式可应用于 REGEXP 操作符中。 实例 查找name字段中以'st'为开头的所有数据： mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP '^st'; 查找name字段中以'ok'为结尾的所有数据： mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP 'ok$'; 查找n
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL NULL 值处理
摘要：MySQL 使用 SQL SELECT 命令及 WHERE 子句来读取数据表中的数据,但是当提供的查询条件字段为 NULL 时，该命令可能就无法正常工作。 为了处理这种情况，MySQL提供了三大运算符: IS NULL: 当列的值是 NULL,此运算符返回 true。 IS NOT NULL: 当列的值不为 NULL, 运算符返回 true。 <=>: 比较操作符（不同于 = 运算符），当比较的的
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 连接的使用
摘要：使用 MySQL 的 JOIN 在两个或多个表中查询数据。 可以在 SELECT, UPDATE 和 DELETE 语句中使用 Mysql 的 JOIN 来联合多表查询。 JOIN 按照功能大致分为如下三类： INNER JOIN（内连接,或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。 LEFT JOIN（左连接）：获取左表所有记录，即使右表没有对应匹配的记录。 RIGHT JOIN（右连接）：
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL GROUP BY 语句
摘要：GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。 在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。 GROUP BY 语法 SELECT column_name, function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name; 使用到了以下表结构及数据
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 排序
摘要：从 MySQL 表中使用 SQL SELECT 语句来读取数据。 如果我们需要对读取的数据进行排序，我们就可以使用 MySQL 的 ORDER BY 子句来设定你想按哪个字段哪种方式来进行排序，再返回搜索结果。 语法 以下是 SQL SELECT 语句使用 ORDER BY 子句将查询数据排序后再返回数据： SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_na
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL UNION 操作符
摘要：MySQL UNION 操作符用于连接两个以上的 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中。多个 SELECT 语句会删除重复的数据。 语法 MySQL UNION 操作符语法格式： SELECT expression1, expression2, ... expression_n FROM tables [WHERE conditions] UNION [ALL | DISTINCT] SE
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL LIKE 子句
摘要：在 MySQL 中使用 SQL SELECT 命令来读取数据， 同时我们可以在 SELECT 语句中使用 WHERE 子句来获取指定的记录。 WHERE 子句中可以使用等号 = 来设定获取数据的条件，如 "runoob_author = 'RUNOOB.COM'"。 但是有时候需要获取 runoob_author 字段含有 "COM" 字符的所有记录，这时就需要在 WHERE 子句中使用 SQL
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL DELETE 语句
摘要：可以使用 SQL 的 DELETE FROM 命令来删除 MySQL 数据表中的记录。 可以在 mysql> 命令提示符或 PHP 脚本中执行该命令。 语法 以下是 SQL DELETE 语句从 MySQL 数据表中删除数据的通用语法： DELETE FROM table_name [WHERE Clause] 如果没有指定 WHERE 子句，MySQL 表中的所有记录将被删除。 可以在 WHE...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL UPDATE 更新
摘要：如果需要修改或更新 MySQL 中的数据，我们可以使用 SQL UPDATE 命令来操作。 语法 以下是 UPDATE 命令修改 MySQL 数据表数据的通用 SQL 语法： UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2 [WHERE Clause] 可以同时更新一个或多个字段。 可以在 WHERE 子句中指定任何条件。 可以
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL WHERE 子句
摘要：MySQL 表中使用 SQL SELECT 语句来读取数据。 如需有条件地从表中选取数据，可将 WHERE 子句添加到 SELECT 语句中。 语法 以下是 SQL SELECT 语句使用 WHERE 子句从数据表中读取数据的通用语法： SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 查询数据
摘要：MySQL 数据库使用SQL SELECT语句来查询数据。 可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据，或者通过PHP脚本来查询数据。 语法 以下为在MySQL数据库中查询数据通用的 SELECT 语法： SELECT column_name,column_name FROM table_name [WHERE Clause] [LIMIT N][ OFFSET M] 查询语句中你...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 插入数据
摘要：MySQL 表中使用 INSERT INTO SQL语句来插入数据。 可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据，或者通过PHP脚本来插入数据。 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法： INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN ) VALUES ( value1, value2,...va
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 删除数据表
摘要：MySQL中删除数据表是非常容易操作的， 但是在进行删除表操作时要非常小心，因为执行删除命令后所有数据都会消失。 语法 以下为删除MySQL数据表的通用语法： DROP TABLE table_name ; 在命令提示窗口中删除数据表 在mysql>命令提示窗口中删除数据表SQL语句为 DROP TABLE ： 以下实例删除了数据表runoob_tbl: root@host# mysql -...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 创建数据表
摘要：创建MySQL数据表需要以下信息： 表名 表字段名 定义每个表字段 语法 以下为创建MySQL数据表的SQL通用语法： CREATE TABLE table_name (column_name column_type); 以下例子中在 RUNOOB 数据库中创建数据表runoob_tbl： CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`( `runoob_id` I
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 数据类型
摘要：MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的。 MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。 数值类型 MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。 这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。 关键字INT是INTE
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 选择数据库
摘要：连接到 MySQL 数据库后，可能有多个可以操作的数据库，所以你需要选择你要操作的数据库。 从命令提示窗口中选择MySQL数据库 在 mysql> 提示窗口中可以很简单的选择特定的数据库。可以使用SQL命令来选择指定的数据库。 以下实例选取了数据库 RUNOOB: [root@host]# mysql -u root -p Enter password:****** mysql> use RUNO
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 删除数据库
摘要：使用普通用户登陆 MySQL 服务器，可能需要特定的权限来创建或者删除 MySQL 数据库，所以使用 root 用户登录，root 用户拥有最高权限。 在删除数据库过程中，务必要十分谨慎，因为在执行删除命令后，所有数据将会消失。 drop 命令删除数据库 drop 命令格式： drop database <数据库名>; 例如删除名为 RUNOOB 的数据库： mysql> drop databas
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 创建数据库
摘要：在登陆 MySQL 服务后，使用 create 命令创建数据库，语法如下: CREATE DATABASE 数据库名; 以下命令简单的演示了创建数据库的过程，数据名为 RUNOOB: [root@host]# mysql -u root -p Enter password:****** # 登录后进入终端 mysql> create DATABASE RUNOOB; 使用 mysql...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 连接
摘要：使用mysql二进制方式连接 您可以使用MySQL二进制方式进入到mysql命令提示符下来连接MySQL数据库。 实例 以下是从命令行中连接mysql服务器的简单实例： [root@host]# mysql -u root -p Enter password:****** 在登录成功后会出现 mysql> 命令提示窗口，你可以在上面执行任何 SQL 语句。 在以上实例中，我们使用了root用户登录
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL PHP 语法
摘要：MySQL 可应用于多种语言，包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中，Mysql在PHP的web开发中是应用最广泛。 PHP提供了多种方式来访问和操作Mysql数据库记录。PHP Mysqli函数格式如下： mysqli_function(value,value,...); 以上格式中 function部分描述了mysql函数的功能，如 mysqli_connec...
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 管理
摘要：启动及关闭 MySQL 服务器 Windows 系统下 在 Windows 系统下，打开命令窗口(cmd)，进入 MySQL 安装目录的 bin 目录。 启动： cd c:/mysql/bin mysqld --console 关闭： cd c:/mysql/bin mysqladmin -uroot shutdown Linux 系统下 首先，我们需要通过以下命令来检查MySQL服务器是否启动：
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL 安装
摘要：所有平台的 MySQL 下载地址为： MySQL 下载：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 注意：安装过程我们需要通过开启管理员权限来安装，否则会由于权限不足导致无法安装。 Linux/UNIX 上安装 MySQL Linux平台上推荐使用RPM包来安装My
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吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记：MySQL简介
摘要：MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。 什么是数据库？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 我们也...
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 文件包含
摘要：和其他语言一样，Shell 也可以包含外部脚本。这样可以很方便的封装一些公用的代码作为一个独立的文件。 Shell 文件包含的语法格式如下： . filename # 注意点号(.)和文件名中间有一空格 或 source filename 实例 创建两个 shell 脚本文件。 test1.sh 代码如下： #!/bin/bash url="http://www.runoob.com" test2
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 输入/输出重定向
摘要：大多数 UNIX 系统命令从你的终端接受输入并将所产生的输出发送回到您的终端。一个命令通常从一个叫标准输入的地方读取输入，默认情况下，这恰好是你的终端。同样，一个命令通常将其输出写入到标准输出，默认情况下，这也是你的终端。 重定向命令列表如下： 需要注意的是文件描述符 0 通常是标准输入（STDIN），1 是标准输出（STDOUT），2 是标准错误输出（STDERR）。 输出重定向...
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 函数
摘要：linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [ function ] funname [()] { action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回，可以显示加：return 返回，如果不加，将以最后一条命令运行结果，作
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 流程控制
摘要：和Java、PHP等语言不一样，sh的流程控制不可为空，如(以下为PHP流程控制写法)： 结束循环。 echo '按下 退出' echo -n '输入你最喜欢的网站名: ' while read FILM do echo "是的！$FILM 是一个好网站" done 无限循环 无限循环语法格式： while : do command done 或者 while true ...
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell test 命令
摘要：Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 实例演示： num1=100 num2=100 if test $[num1] -eq $[num2] then echo '两个数相等！' else echo '两个数不相等！' fi 输出结果： 两个数相等！ 代码中的 [] 执行基本的算数运算，如： #!/bin/bash a=5 b=6 re
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell printf 命令
摘要：printf 命令模仿 C 程序库（library）里的 printf() 程序。 printf 由 POSIX 标准所定义，因此使用 printf 的脚本比使用 echo 移植性好。 printf 使用引用文本或空格分隔的参数，外面可以在 printf 中使用格式化字符串，还可以制定字符串的宽度、左右对齐方式等。默认 printf 不会像 echo 自动添加换行符，我们可以手动添加 \n。 pr
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell echo命令
摘要：Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo It is a test 2.显示转义字符 echo "\"It is a test\"" 结果将是:
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 基本运算符
摘要：Shell 和其他编程语言一样，支持多种运算符，包括： 算数运算符 关系运算符 布尔运算符 字符串运算符 文件测试运算符 原生bash不支持简单的数学运算，但是可以通过其他命令来实现，例如 awk 和 expr，expr 最常用。 expr 是一款表达式计算工具，使用它能完成表达式的求值操作。 例如，两个数相加(注意使用的是反引号 ` 而不是单引号 ')： #!/bin/bash val=`e...
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 数组
摘要：数组中可以存放多个值。Bash Shell 只支持一维数组（不支持多维数组），初始化时不需要定义数组大小（与 PHP 类似）。 与大部分编程语言类似，数组元素的下标由0开始。 Shell 数组用括号来表示，元素用"空格"符号分割开，语法格式如下： array_name=(value1 ... valuen) 实例 #!/bin/bash my_array=(A B "C" D) 我们也可以使用下标
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 传递参数
摘要：在执行 Shell 脚本时，向脚本传递参数，脚本内获取参数的格式为：$n。n 代表一个数字，1 为执行脚本的第一个参数，2 为执行脚本的第二个参数，以此类推…… 实例 以下实例我们向脚本传递三个参数，并分别输出，其中 $0 为执行的文件名： #!/bin/bash echo "Shell 传递参数实例！"; echo "执行的文件名：$0"; echo "第一个参数为：$1"; echo "第二个
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell 变量
摘要：定义变量时，变量名不加美元符号（$，PHP语言中变量需要），如： your_name="runoob.com" 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则： 命名只能使用英文字母，数字和下划线，首个字符不能以数字开头。 中间不能有空格，可以使用下划线（_）。 不能使用标点符号。 不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字
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吴裕雄--天生自然ShellX学习笔记：Shell简介
摘要：Shell 是一个用 C 语言编写的程序，它是用户使用 Linux 的桥梁。Shell 既是一种命令语言，又是一种程序设计语言。 Shell 是指一种应用程序，这个应用程序提供了一个界面，用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。 Ken Thompson 的 sh 是第一种 Unix Shell，Windows Explorer 是一个典型的图形界面 Shell。 Shell 脚本（shell s
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：linux yum 命令
摘要：yum（ Yellow dog Updater, Modified）是一个在Fedora和RedHat以及SUSE中的Shell前端软件包管理器。 基於RPM包管理，能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装，可以自动处理依赖性关系，并且一次安装所有依赖的软体包，无须繁琐地一次次下载、安装。 yum提供了查找、安装、删除某一个、一组甚至全部软件包的命令，而且命令简洁而又好记。 yum 语法 ...
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux vi/vim
摘要：Linux vi/vim 所有的 Unix Like 系统都会内建 vi 文书编辑器，其他的文书编辑器则不一定会存在。 但是目前我们使用比较多的是 vim 编辑器。 vim 具有程序编辑的能力，可以主动的以字体颜色辨别语法的正确性，方便程序设计。 什么是 vim？ Vim是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。代码补完、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富，在程序员中被广泛使用。 简单的来说...
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 磁盘管理
摘要：通配符 * 来代表每个目录。 与 df 不一样的是，du 这个命令其实会直接到文件系统内去搜寻所有的文件数据。
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 用户和用户组管理
摘要：（5）以 root 身份执行命令 /usr/sbin/chpasswd。 创建用户密码，chpasswd 会将经过 /usr/bin/passwd 命令编码过的密码写入 /etc/passwd 的密码栏。 （6）确定密码经编码写入/etc/passwd的密码栏后。 执行命令 /usr/sbin/pw
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 文件与目录管理
摘要：Linux的目录结构为树状结构，最顶级的目录为根目录 /。 其他目录通过挂载可以将它们添加到树中，通过解除挂载可以移除它们。 绝对路径： 路径的写法，由根目录 / 写起，例如： /usr/share/doc 这个目录。 相对路径： 路径的写法，不是由 / 写起，例如由 /usr/share/doc 要到 /usr/share/man 底下时，可以写成： cd ../man 这就是相对路径的写法...
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 文件基本属性
摘要：Linux系统是一种典型的多用户系统，不同的用户处于不同的地位，拥有不同的权限。为了保护系统的安全性，Linux系统对不同的用户访问同一文件（包括目录文件）的权限做了不同的规定。 在Linux中我们可以使用ll或者ls –l命令来显示一个文件的属性以及文件所属的用户和组，如： 实例中，bin文件的第一个属性用"d"表示。"d"在Linux中代表该文件是一个目录文件。 在Linux中第一个字符代表这
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 远程登录
摘要：Linux一般作为服务器使用，而服务器一般放在机房，你不可能在机房操作你的Linux服务器。 这时我们就需要远程登录到Linux服务器来管理维护系统。 Linux系统中是通过ssh服务实现的远程登录功能，默认ssh服务端口号为 22。 Window系统上 Linux 远程登录客户端有SecureCRT, Putty, SSH Secure Shell等，本文以Putty为例来登录远程服务器。 p...
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 忘记密码解决方法
摘要：忘记Linux系统的root密码，linux系统忘记root密码的情况该怎么办呢？重新安装系统吗？当然不用！进入单用户模式更改一下root密码即可。 步骤如下： 重启linux系统 3 秒之内要按一下回车，出现如下界面 然后输入e 在 第二行最后边输入 single，有一个空格。具体方法为按向下尖头移动到第二行，按"e"进入编辑模式 在后边加上single 回车 最后按"b"启动，启动后就进入了单
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 系统目录结构
摘要：登录系统后，在当前命令窗口下输入命令： ls / 你会看到如下图所示: 树状目录结构： 以下是对这些目录的解释： /bin：bin是Binary的缩写, 这个目录存放着最经常使用的命令。 /boot：这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件以及镜像文件。 /dev ：dev是Device(设备)的缩写, 该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 系统启动过程
摘要：linux启动时我们会看到许多启动信息。 Linux系统的启动过程并不是大家想象中的那么复杂，其过程可以分为5个阶段： 内核的引导。 运行 init。 系统初始化。 建立终端 。 用户登录系统。 init程序的类型： SysV: init, CentOS 5之前, 配置文件： /etc/inittab。 Upstart: init,CentOS 6, 配置文件： /etc/inittab, /...
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 云服务器
摘要：自己安装服务器还是麻烦了些，现在一般都推荐大家使用云服务器，比较方便，价格也不贵。 腾讯云 以下几款性价比非常高，有几款是需要抢购的，大家看好时间基本能拿到。 1、1核2G 99/年，可以用来学习，Linux 知识对技术人员的成才非常重要。 2、2核4G 488/年。 每个时间点都有不同的配置跟价格，具体信息 另外企业用户还有更高配置的，价格也很实惠： 阿里云 具体信息，可以点击下面的图片。 注意
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 安装
摘要：Linux 的安装，安装步骤比较繁琐，现在其实云服务器挺普遍的，价格也便宜，如果直接不想搭建，也可以直接买一台学习用用，参考各大云服务器比较:https://www.runoob.com/linux/linux-cloud-server.html centos6.4 为例。 centos 下载地址： 可以去官网下载最新版本：https://www.centos.org/download/ 以下针对
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux 简介
摘要：Linux 内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好而编写的。 Linux 是一套免费使用和自由传播的类 Unix 操作系统，是一个基于 POSIX 和 UNIX 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统。 Linux 能运行主要的 UNIX 工具软件、应用程序和网络协议。它支持 32 位和 64 位硬件。Linux 继承了 U
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：维度变换
摘要：图片视图 [b, 28, 28] # 保存b张图片，28行，28列（保存数据一般行优先），图片的数据没有被破坏 [b, 28*28] # 保存b张图片，不考虑图片的行和列，只保存图片的数据，不关注图片数据的细节 [b, 2, 14*28] # 保存b张图片，把图片分为上下两个部分，两个部分具体多少行是不清楚的 [b, 28, 28, 1] # 保存b张图片，28行，28列，1个通道 First R
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：numpy [ ] 索引
摘要：import tensorflow as tf a = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a.shape a[0][0] numpy : 索引 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a.shape a[1].shape a[1, 2].shape a[1][2][3].shape a[1, 2, 3, 2].shape 一维切片 a = tf.rang
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：创建Tensor
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf tf.convert_to_tensor(np.ones([2, 3])) tf.convert_to_tensor(np.zeros([2, 3])) list tf.convert_to_tensor([1, 2]) tf.convert_to_tensor([1, 2.]) tf.convert_to_te
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：Tensor数据类型
摘要：list: [1,1.2,'hello'] ，存储图片占用内存非常大 np.array，存成一个静态数组，但是numpy在深度学习之前就出现了，所以不适合深度学习 tf.Tensor，为了弥补numpy的缺点，更多的是为了深度学习而生 tensor数据存储类型 scalar：标量，1.1 vector：向量，[1.1],[1.1,2.2,...] matrix: 矩阵，[[1.1,2.2],...
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吴裕雄--天生自然GPU配置：查看本机显卡是否支持GPU
摘要：NVIDIA的GF8级别以上的显卡才能支持physx物理加速（即GPU加速），ATI的显卡不支持。 打开：设备管理器，点击：显示适配器
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化：projector_MNIST
摘要：import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化：projector_data_prepare
摘要：import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data %matplotlib inline LOG_DIR = 'F:\\temp\\log\\' SPRITE_FI
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化：监控指标可视化
摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 1. 生成变量监控信息并定义生成监控信息日志的操作。 SUMMARY_DIR = "F:\\temp\\log" BATCH_SIZE = 100 TRAIN_STEPS = 3000 def variable_summaries
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化：改造后的mnist_train
摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_var
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化：命名空间
摘要：# 1. 不同的命名空间。 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): a = tf.get_variable("bar", [1]) print(a.name) with tf.variable_scope("bar"): b = tf.get_variable("bar", [1]) pri...
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Estimator-自定义模型
摘要：# 1. 自定义模型并训练。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def lenet(x, is_training): x = tf.reshape
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Estimator-DNNClassifier
摘要：# 1. 模型定义。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) mnist = input_data.read_data_sets("F:\\Tensor
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Keras-TensorFlow API
摘要：# 1. 模型定义。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets('F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data', one_...
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Keras-多输入输出
摘要：# 1. 数据预处理。 import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_ro...
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Keras-返回值
摘要：# 1. 数据预处理。 import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_ro...
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Keras-RNN
摘要：# 1. 数据预处理。 from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imdb from keras.models import Sequential from keras.preprocessing import sequence from keras.layers import Dense, Embedding max_fea
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：Keras-CNN
摘要：# 1. 数据预处理 import keras from keras import backend as K from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D num_classes =
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吴裕雄--天生自然运维技术：LMT
摘要：LMT，Local Maintenance Terminal的缩写，意思是本地维护终端。LMT是一个逻辑概念。LMT连接到RNC外网，提供NODE B操作维护的用户界面。 LMT也是许可证管理技术License Management Technology)的缩写，许可证管理技术指对授权软件的授权机制及授权文件的管理技术；支持流行的授权类型(FlexNet,FlexLM,IBM LUM,LM-X,
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：使用TFLearn处理MNIST数据集实现LeNet-5模型
摘要：# 1. 通过TFLearn的API定义卷机神经网络。 import tflearn import tflearn.datasets.mnist as mnist from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d from tflearn.layers.estimator import regression from tflearn.laye
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吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装：使用TensorFlow-Slim处理MNIST数据集实现LeNet-5模型
摘要：# 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 通过TensorFlow-Slim来定义LeN...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Attention模型--测试
摘要：import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000" # 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE =...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Attention模型--训练
摘要：import tensorflow as tf # 1.参数设置。 # 假设输入数据已经转换成了单词编号的格式。 SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件。 TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGo
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Seq2Seq模型--测试
摘要：import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000" # 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Seq2Seq模型--训练
摘要：import tensorflow as tf # 1.参数设置。 # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式。 SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件。 TRG_TRAIN_DAT...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：PTB 语言模型
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf # 1.设置参数。 TRAIN_DATA = "F:\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\ptb.train" # 训练数据路径。 EVAL_DATA = "F:\TensorFlowGoogle...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：文本数据预处理--生成训练文件
摘要：import sys import codecs # 1. 参数设置 MODE = "PTB_TRAIN" # 将MODE设置为"PTB_TRAIN", "PTB_VALID", "PTB_TEST", "TRANSLATE_EN", "TRANSLATE_ZH"之一。 if MODE == "PTB_TRAIN": # PTB训练数据 RAW_DATA = "F:\\TensorFlowGoog
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：文本数据预处理--生成词汇表
摘要：import codecs import collections from operator import itemgetter # 1. 设置参数。 MODE = "PTB" # 将MODE设置为"PTB", "TRANSLATE_EN", "TRANSLATE_ZH"之一。 if MODE == "PTB": # PTB数据处理 RAW_DATA =...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：交叉熵损失函数
摘要：import tensorflow as tf # 1. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。 # 假设词汇表的大小为3， 语料包含两个单词"2 0" word_labels = tf.constant([2, 0]) # 假设模型对两个单词预测时，产生的logit分别是[2.0, -1.0, 3.0]和[1.0, 0.0, -0.5] pr...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：循环神经网络预测正弦函数
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 定义RNN的参数。 HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。 NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。 TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。 TRAINING_STEPS = 10000
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：循环神经网络前向传播
摘要：import numpy as np # 1. 定义RNN的参数。 X = [1,2] state = [0.0, 0.0] w_cell_state = np.asarray([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]]) w_cell_input = np.asarray([0.5, 0.6]) b_cell = np.asarray([0.1, -0.1]) w_output = np.
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：数据集高层操作
摘要：import tempfile import tensorflow as tf # 1. 列举输入文件。 # 输入数据生成的训练和测试数据。 train_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output_test...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：数据集基本使用方法
摘要：import tempfile import tensorflow as tf # 1. 从数组创建数据集。 input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器。 iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：输入数据处理框架
摘要：import tensorflow as tf # 1. 创建文件列表，通过文件列表创建输入文件队列 files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) #解析TFRecord文件里的数据
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：输入文件队列
摘要：import tensorflow as tf # 1. 生成文件存储样例数据。 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instances_per_shard = 2 for i in range(num_shar
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：多线程队列操作
摘要：import tensorflow as tf #1. 定义队列及其操作。 queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runn...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：队列操作
摘要：import tensorflow as tf #1. 创建队列，并操作里面的元素。 q = tf.FIFOQueue(2, "int32") init = q.enqueue_many(([0, 10],)) x = q.dequeue() y = x + 1 q_inc = q.enqueue([y]) with tf.Session() as sess: init.run() ...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：图像预处理完整样例
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #随机调整图片的色彩，定义两种顺序。 def distort_color(image, color_ordering=0): if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(ima
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：TensorFlow图像处理函数
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Sessi
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：读取MNIST手写图片数据写入的TFRecord文件
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取文件。 filename_queue = tf.train.string_input_producer(["F:\\output.tfrecords"]) reader = tf.T...
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吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：将MNIST手写图片数据写入TFRecord文件
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型。 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(val
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吴裕雄--天生自然python TensorFlow图片数据处理：解决TensorFlow2.0 module ‘tensorflow’ has no attribute ‘python_io’
摘要：tf.python_io出错 TensorFlow 2.0 中使用 Python_io 暂时使用如下指令： tf.compat.v1.python_io.TFRecordWriter(filename)
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吴裕雄--天生自然python TensorFlow图片数据处理：No module named 'tensorflow.examples.tutorials'解决办法
摘要：1.在自己编译器运行的python环境的...\Python3\Lib\site-packages,该目录下有文件夹tensorflow, tensorflow_core, ensorflow_estimator 2.进入tensorflow_core\examples文件夹，如果文件夹下只有sav
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吴裕雄--天生自然Linux操作系统：Linux常用命令大全
摘要：系统信息 arch 显示机器的处理器架构 uname -m 显示机器的处理器架构 uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示CPU info的信息 ca
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吴裕雄--天生自然python Google深度学习框架：Tensorflow实现迁移学习
摘要：import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型。 impor
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吴裕雄--天生自然python Google深度学习框架：经典卷积神经网络模型
摘要：import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 FC_SIZE = 512 def inference(inp
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吴裕雄--天生自然python Google深度学习框架：MNIST数字识别问题
摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数
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吴裕雄--天生自然python Google深度学习框架：Tensorflow基础应用
摘要：import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print(result) import...
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吴裕雄--天生自然python机器学习：基于支持向量机SVM的手写数字识别
摘要：from numpy import * def img2vector(filename): returnVect = zeros((1,1024)) fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32): ...
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吴裕雄--天生自然python机器学习：支持向量机SVM
摘要：基于最大间隔分隔数据 寻找最大间隔 分类器求解的优化问题 这里的类别标签为什么采用-1和+1，而不是0和 1呢？这是由于-1和+1仅仅相差一个符号，方便数学上的处理。我们可以通过一个统一公式来表示间隔或者数据点到分隔超平面的距离，同 时不必担心数据到底是属于-1还是+1类。 S V M 应用的一般框
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吴裕雄--天生自然python机器学习：使用Logistic回归从疝气病症预测病马的死亡率
摘要：，除了部分指标主观和难以测量外，该数据还存在一个问题，数据集中有 30%的值是缺失的。下面将首先介绍如何处理数据集中的数据缺失问题，然 后 再 利 用 Logistic回 归 和随机梯度上升算法来预测病马的生死。 准备数据：处理被据中的缺失值 因为有时候数据相当昂贵，扔掉和重新获取 都是不可取的，所
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吴裕雄--天生自然python机器学习：Logistic回归
摘要：假设现在有一些数据点，我们用 一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的 “ 回归” 一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟
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吴裕雄--天生自然python机器学习：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
摘要：使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中 的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。 准备数据：切分文本 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数
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吴裕雄--天生自然python机器学习：朴素贝叶斯算法
摘要：分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。 首先从
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吴裕雄--天生自然python机器学习：使用决策树预测隐形眼镜类型
摘要：解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据 集，我们就可以利用决策树学到很多知识：眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型；一旦 理解了决策树的工作原理，我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。 隐 形 眼 镜 数 据 集 是 非 常 著 名 的 数 据 集 ，它 包 含 很 多
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吴裕雄--天生自然python机器学习：决策树算法
摘要：我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。 它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它 是如何工作的。 K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常
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吴裕雄--天生自然python机器学习：KNN-近邻算法在手写识别系统上的应用
摘要：准备数据：将图像转换为测试向量 每个数字大约有200个样本；目录中包含了大约900个测试 数据。我们使用目录比testDigits的数据训练分类器，使用目录把testDigits的数据测试分类器 的效果。两组数据没有覆盖，你可以检查一下这些文件夹的文件是否符合要求。 我们将把一个32*32的二进制图
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吴裕雄--天生自然python机器学习：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果
摘要：准备数据：从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中，每 个样本数据占据一行，总共有1000行。海伦的样本主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 将文本记录到转换NumPy的解
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吴裕雄--天生自然python机器学习：K-近邻算法介绍
摘要：使用欧氏距离公式 例如，点(0，0)与(1, 2)之间的距离计算为： 如果数据集存在4个特征值，则点(1，0, 0，1)与(7, 6, 9，4)之间的距离计算为： 计算完所有点之间的距离后，可以对数据按照从小到大的次序排序。然后，确定前k个距离 最小元素所在的主要分类.使用这个分类器可以完成很多分类
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吴裕雄--天生自然python机器学习：机器学习简介
摘要：除却一些无关紧要的情况，人们很难直接从原始数据本身获得所需信息。例如 ，对于垃圾邮 件的检测，侦测一个单词是否存在并没有太大的作用，然而当某几个特定单词同时出现时，再辅 以考察邮件长度及其他因素，人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件。简单地说，机器 学习就是把无序的数据转换成有用的信息。 机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。稍后你 就能了解到，它也可以作
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pyInstaller模块打包文件
摘要：双击就可以运行那个hello.exe文件了，就算本机没有安装python也能运行这个文件。 双击就能运行这个文件了，就算本机不安装python也能正常运行。 以 onefile 方式打包 mp3player 声音播放程序 运行打包有额外的文件的时候，记得要把那些额外的文件复制到对应这个.exe文件目
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块开发俄罗斯方块游戏
摘要：俄罗斯方块游戏 多年前，游戏机中最流行的游戏就是“俄罗斯方块”了。时至今日，虽然网络 游戏日新月异 ，但“俄罗斯方块”这款小游戏仍在许多人心中 占有一席之地。本例中， 我们将亲手设计一个简单的俄罗斯方块游戏 。 应用程序总览 开始时游戒窗门的下方会显示“单击鼠标左键开始游戏”的提示信息，用户单 击左键后显示游戏画面 。 用户移动鼠标控制滑板，滑板只能左右移动，其位置与鼠 标的 x 坐标相同：共有...
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块动画一让图片动起来
摘要：动画是游戏开发中不可或缺的要素，游戏中的角色只有动起来才会拥有“生命”， 但动画处理也是最让游戏开发者头痛的部分。Pygame 包通过不断重新绘制绘图窗口，短短几行代码就可以让图片动起来！ 动画处理程序的基本架构 import pygame pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((640, 320)) pygame.display.set_c
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块基本绘图
摘要：绘制几何图形是游戏包的基本功能，很多游戏角色都是由基本图形组合而成的 。 绘制矩形： pygame.draw.rect Pygam巳绘制矩形的语法为： 用基本绘图绘制一个人脸 用基本绘图功能绘制人脸 import pygame pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((300, 300)) pygame.display.set_caption(
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块游戏开发
摘要：游戏开发在软件开发领域占据了非常重要的位直。游 戏开发需要用到的技术相当广泛，除了多媒体、图片、动 画的处理外，程序设计更是游戏开发的核心内容。 Py game 是为了让 Python 能够进行游戏开发而发展出 来的包，通过它， Python 可以实现对音效、音乐、图片、 动画的控制，可以说这是一个功能强大而完整的包。 Pygame 是专门为游戏开发而推出的 Python 包，它是从 Sim...
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块制作 MP3 音乐播放器
摘要：利用 music 对象来制作一个 MP3 音乐播放器 。 应用程序总览 从歌曲清单中选择指定的歌曲，单击“播放”按钮可开始播放， 在播放 xxx 歌曲”的信息。 歌曲播放的过程中，可以暂停、停止，也可以调整声音大小，单击“结束”按 钮则会结束应用程序井结束音乐播放。 应用程序内容
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块制作一个音效播放器
摘要：用 Sound 对象制作一个音效播放器。 应用程序总览 程序在执行后默认会把 WAV 音频文件加载到清单中，单击“播放”按钮可开始 播放，同时显示 “正在播放 xxx 音效”的信息 。 播放过程中，可以通过单击“上一首”“下一首”按钮播放列表中的上一首或下 一首音效；单击“停止播放”按钮可停止播放：单击“结束”按钮则可结束应用程 序井结束音效播放。 def menu(status): os.sys
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用pygame模块处理音频文件
摘要：除了对图片、 Word 等普通格式的文件进行处理外， Python 还有强大的多媒体文件操作能力，如对音频、视频 文件的操作 。 如果要播放音乐，我们可以用 pygame 包中的 mixer 对 象。 mixer 对象中可以用 Sound 和 music 对象进行音乐播放。 Sound 对象适合播放较短的音乐，如 OGG 和 WAV 格式的 音频文件；而 music 对象除了可播放 OGG 和 W
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 文件批量查找
摘要：在多个文本文件中查找 我们首先来学习文本文件的查找字符 。 我们通过 os.walk 扩大查找范围， 查找指定目录和子目录下的文件。 应用程序总览 读取 当 前目录及子目录下的所有 PY 和 txt 文本文件，搜索这些文件中是否包含 指定的字符“ shutil ”。 应用程序内容 import os cur_path=os.path.dirname(__file__) # 取得当前路径 sampl
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 文件批量处理
摘要：Python 在文件处理方面表现突出，关于文件的处理 也是很多人经常用到的功能。 对 Python 的文件处理的技巧进行综合应用，比如把大量文件 的复制、按指定的文件名进行保存、找出重复的照片、将 所有的图片更改为相同大小等。 除此之外，用户还可以利用 Python 程序来实现文件的 查找功能。 文件管理应用 包括大量文件的 复制、！ 根据指定的名称保存文件、找出 重复照片、将所有的图片更改为相同
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用firebase实现英汉词典进阶版
摘要：用 post 方法创建的数据会自动产生一个 id (Key ），但有时也常常为了取得这个 id 而让程序难以处理 。 以英汉词典标准版来说，它的数据结构如下： 如果将每条数据都改为｛eword:cword ｝结构，则会让代码更简化。 也就是 id( Key) 就是英文单词，而数据内容（ Va lue
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用firebase实现英文电子词典
摘要：Firebase 版电子词典 学英语是许多 人一辈子的麻烦 。 所以本例中，我们开发一个英汉词典，用户执 行程序后，单击“翻译”按钮即可显示该单词的中文翻译 。 英汉词典标准版 因为这个案例的数据必须要存储在 Firebase 数据库中，所以我们先通过以下程 序来完成单词数据的导入。 数据导入 这个
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 建立 Firebase 数据库连接
摘要：Python 程序通过 python-firebase 包可以存取 Firebase 数据库。 使用 python-firebase 包 首先必须安装 python-firebase 包，安装方法如下： firebase 对象的方法 利用 firebase 对象方法可以对数据库进行操作，包括新增 、
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 创建和操作Firebase实时数据库
摘要：Fire base 是专为移动开发提供的后端服务平台， Firebase 数据库与传统数据库不同，它不是用数据表来存储数据， 而是用 Key 、 Value 的字典型结构来存储数据，所以它不仅 是轻量级的，在结构上非常具有弹性，而且可能做到实时 响应 。 Python 可以通过 python－直re
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Tesseract 识别验证码
摘要：用 Selenium 包实现网页自动化操作的案例中，发现很多网页都因 需输入图形验证码而导致实验无法进行 。 解决的办法就是对验证码进行识别 。 识 别的方法之 一 是通过图形处理包将验证码的大部分背景去除，再用 OCR COptical Character Recognition ，光学字符识别）
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python安装配置tesseract-ocr-setup-3.05.00dev.exe
摘要：下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.00dev.exe 点击安装，记得复制安装的路径，待会配置的时候要用到这个路径。
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Open CV通过人脸识别进行登录
摘要：人脸识别登录功能的基本原理是通过对比两张图片的差异度来判断两张图片是 否是同 一人的面部 。 对比图片 差异度 的算法有很多种，本例中使用“颜色直方图” 算法来实现对人脸图像的识别。 下面为比较 imgl 扣g 及 img2.jpg 这两张图片差异度 的程序代码： import math, oper
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Open CV抓取摄像头视频图像
摘要：Open CV 除了可以读取、显示静态图片外 ， 还可 以加载及播放动态影片， 以 及 读取内置或外接摄像头的图像信息 。 很多笔记本电脑都具有摄像头 ， OpenCV 可通过 VideoC apture 方法来打开摄像头，语法为 ： 其中 ， n 为整数 ， 内置摄像头为 0 ， 若还有其他摄像头
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Open CV抓取脸部图形及保存
摘要：将面部的范围识别出来后，可以对识别出来的部分进行抓取。抓取一张图片中 的部分图形是通过 pillow 包中的 crop 方法来实现的 我们首先学习用 pillow 包来读取图片文件，语法为： 例如，打开 test.jpg 图片文件，然后保存至 img 变量： 接着我们用 crop 方法抓取图片的指定
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Open CV 进行人脸识别
摘要：要对特定图像进行识别，最关键的是要有识别对象的特征文件， OpenCV 己内置 了人脸识别特征文件，我们只需使用 OpenCV 的 CascadeClassifier 类即可进行识别 。 创建 Cas cadeClas s ifier 对象的语法为 ： import cv2 faceCascade
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：人脸识别用到的特征文件haarcascade_frontalface_default.xml下载
摘要：下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 1.找到haarcascade_frontalface_default.xml等文件，点击进去. 2.找到Raw，右键链接(目标)另存为。
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python OpenCV 基本绘图
摘要：Open CV 提供了绘制直线、圆形、矩形等基本绘 图的功能 。 Open CV 画直线的语法为： 在画布上添加文字的语法为 ： 用 Open CV 绘制基本图形 以 OpenCV 基本绘图绘制各种图形及显示文字。 import cv2, numpy cv2.namedWindow("plot")
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python用OpenCV 读取和显示图形
摘要：Open CV 是一个开源、跨平台的计算机视觉库，它可 以在商业和研究领域中免费使用，目前已广泛应用于人机 互动、人脸识别、动作识别、运动跟踪等领域。 要识别特定的图像，最重要的是要有识别对象的特征 文件， Open CV 已内直了人脸识别的特征文件，我们只需 通过 OpenCV 的 Cascade
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python下载安装各种模块的whl文件网址
摘要：python下载安装各种模块的whl文件网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python爬虫PM2.5 实时监测显示器
摘要：PM2.5 对人体的健康影响很大，所以空气中的 PM2.5 实时信息受到越来越多的关注。 Python 的 Pandas 套件不但可以自动读取网页中的表格 数据 ， 还可对数据进行修改、排序等处理，也可绘制统计 图表，对于信息抓取、整理以及显示是不可多得的好工具。 将开发一个 PM2.5 实时监测显
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块导入数据
摘要：有时候，手工生成 Pandas 的 DataFrame 数据是件非常麻烦的事情，所以我们通 常会先把数据保存在 Excel 或数据库中，然后再把数据导入 Pandas 。 另 一种情况是抓 取网页中成千上万的表格数据导入 Pandas ，作为 DataFrame 数据。 Pandas 常用的导入数据
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块删除 DataFrame 数据
摘要：Pandas 通过 drop 函数删除 DataFrarne 数据，语法为： 例如，删除陈聪明（行标题）的成绩： import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块DataFrame 数据的修改及排序
摘要：import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = [
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块用 dataframe.loc 通过行、列标题读取数据
摘要：用 df.va lue s 读取数据的前提是必须知道学生及科目的位置，非常麻烦 。 而 df.loc 可直接通过行、列标题读取数据，使用起来更为方便 。 使用 df.loc 的语法为： 行标题或列标题若是包含多个项目，则用小括号将项目括起来，项目之间以逗 号分隔，如“（ ” 数学 ” ， ” 自然
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块读取 Data Frame 数据
摘要：读取行数据 读取一个列数据的语法为： 例如，读取所有学生自然科目的成绩 ： import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块强大的数据处理套件
摘要：用 Python 进行数据分析处理，其中最炫酷的就属 Pa ndas 套件了 。 比如，如果我 们通过 Requests 及 Beautifulsoup 来抓取网页中的表格数据 ， 需要进行较复 杂的搜寻才能抓取 ， 但通过 Pandas 不但可以自动读取网页中的表格数据，还能对数 据进行修改、排序
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python文档操作批量替换 Word 文件中的文字
摘要：我们经常会遇到在不同的 Word 文件中的需要做相同的文字替换，若是一个一个 文件操作，会花费大量时间 。 本节案例可以找出指定目录中的所有 Word 文件（包含 子目录），并对每一个文件进行指定的文字替换操作。 案例要求 把 replace 目录（包含子目录〉下所有 Word 文件中自甘“方法”都
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python文档操作自动生成菜单 Word 文件
摘要：许多学校营养午餐的菜单是由教师来轮流制作 ，这是一个 比较烦锁的工作，如 果能自动用教师最熟悉的 Word 文件来生成一个菜单文件，使教师对生成的菜单稍作 修改即可使用，那将是一个不错的主意。 案例要求 最终菜单要求从 3 种主食随机选取一种、 20 种蔬菜及 20 种鱼肉各随机选取两种 、 10
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python文档操作自动查找替换 Word 文件中的指定文字
摘要：Win32com 组件提供了自动替换 Word 文件中指定文字 的功能 。在使用“查找” 功能替换文字之前，可先清除源文字及目标文字的格式，以免影响替换效果，语法为 ： 替换 Word 文件特定文字的语法为 ： 将指定目录中所有 Word 文件中的所有“方法”都替换为“ method ”。 impo
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python文档操作插入图片
摘要：向 Word 文件中插入图片 向 Word 文件插入图片的语法为： 例如，在 cl ip graph.docx 文件的第 4 段插入 ce ll.jpg 图片，井将图片文件保存于 Word 文件内： import os from win32com import client word = clien
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python文档操作表格处理
摘要：表格也是 Word 文件中常用的对象，下面讲解 Win32com 中常用的表格操作命令 。 新建表格的语法为： 在 Word 文件中新建一个表格并插入单元格内容 在 Word 文件中新建一个 3 行 4 列的表格，并通过循环向其中单元格插入内容。 import os from win32com im
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python设置文档的格式
摘要：Win32com 组件可为特定范围的内 容设置格式， 较常用的格式有标题格式、对齐 方式格式及字体格式 。 许多格式使用 常量表示 ， 所 以 需先导入 constants常量模块 ： 设置标题格式的语法为： 标题常量 的 常量值有 wdStyleHeading I 到 wdStyleHeading
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：打开文件并显示文件内容
摘要：Win32com 组件打开文件通过 Documents 的 Open 方法，语法为 ： 例如，打开上一节创建的 testl . docx 文件 ， 文件变量名为 doc: 获得文件内容的方法有两种，第一种较为简单，用 文件变量的 Content 方法即可 获取全部内容，语法为 ： import os
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python处理word文档
摘要：Office 文件是我们日常工作生活中都经常用到的文件格 式，其中以 Word 格式的文件最为常用 。 Python 可通过 Win32com 纽件对 Micro so位 Office 文件 进行存取，并且 Python 己内直了 Win32com 纽件，不需要 另外安装。 使用 Win32com
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python用 Bokeh 模块绘制我国 GDP 数据统计图
摘要：现在我们把我国 1990 年到 2017 年的 GDP 数据抓取出 来，井用 Bokeh 绘 出散点统计图 。 由网页爬取所需数据，并用 Bokeh 绘制散点图 。 import requests #导入网页内容抓取包 import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块，
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python的Bokeh 基本绘图
摘要：使用 Bokeh 绘图时，其大部分绘图功能是由 bokeh plotting 完成的，所以我们一 般至少要导入自gure 及 show 这两个函数 ： Bokeh 绘制的图形是在浏览器中显示的， 创建一个网页作为图形区域，语法为： 例如：创建一个宽 800 像素、 高 400 像素的绘图区，并把绘图
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：爬取我国 1990 年到 2017年 GDP 数据并绘图显示
摘要：绘制图形所需的数据源通常是不固定的，比如，有时我们会需要从网页抓取， 也可能需从文件或数据库中获取。 利用抓取网页数据技术，把我国 1990 年到 2016 年的 GDP 数据抓取出来 ，再利用 MatplotUb 进行绘图显示 。 经搜索发现， http://value500.com/M2GDP.
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：Matplotlib 基本绘图
摘要：使用 Matplotlib 组件绘图时，经常要与 Numpy 组件搭配使用 。 使用 Matplotlib 绘图首先要导入 Matplotlib 组件 ， 由于大部分绘图功能是在 matplotlib . pyplot 中 ，所 以通常会在导入 matplotlib . pyplot 时设置一个简短
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吴裕雄--天生自然PYTHON学习笔记：解决ElementNotInteractableException: Message: element not interactable
摘要：submit=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID,'loginAction'))) 2.永久覆盖element来保证自己的element。方法是如下的代码： WebElement ele = driver.findElement(By.
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吴裕雄--天生自然PYTHON学习笔记：python自动登录网站
摘要：打开 www. 5 l eta . com 网站，如果己经通过某用户名进行了登录，那么先退出登录 。 登录该网站 的步骤一般如下 ： ( 1 ）单击右上角的“登录”按钮。 ( 2 ）先输入账号。 ( 3 ）再输入密码 ， 然后单击“登录 ” 按钮。 现在 ， 我们要改用 Python 程序，自动完成
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：解决WebDriverException: Message: unknown error: missing or invalid 'entry.level'
摘要：会出现这个错误是因为你的chrome浏览器与下载的chromedriver.exe版本不一致造成的。 到这个地址：https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/79.0.3945.36/下载下图所示的驱动，要注意看自己操作系统来下载 如果是windows系统
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python用 Selenium 组件实现浏览器操作自动化
摘要：一般情况下，我们都是用手工操作的方式来对浏览器进行各种操作 。 实际上， 只要我们安装一个自动化操作组件， Python 就可以让我们的很多操作实现自动化 。 Selenium 组件 在开发网页时，用户接口的测试向来是一件相当不容易的事情，如果用手动方 式进行测试的各种操作，不仅效率低而且容易出错
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python通过“任务计划程序”实现定时自动下载或更新运行 PM2.5 数据抓取程序数据
摘要：在 Windows 任务计划程序中，设置每隔 30 分钟自动抓取 PM2.5 数据，井保存 在 SQLite 数据库中 。 import sqlite3,ast,requests,os from bs4 import BeautifulSoup #cur_path=os.path.dirname(_
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python通过“任务计划程序”实现定时自动下载或更新数据
摘要：对于需要定时下载或更新的数据，在操作系统中通过“任务计划程序”功能来 实现是个很酷的办法。通过“任务计划程序飞我们可以对所开发的程序的运行时间（ 开 始时间至结束时间、每隔多久运行一次）进行设置。现在 ，我们通过“任务计划程序” 来实现上例中开发的程序的自动运行。
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：抓取网络公开数据
摘要：当前，有许多政府或企事业单位会在网上为公众提供相关的公开数据。以 http://api.help.bj.cn/api/均 .cn/api ／网站为例，打开这个链接，大家可以看到多种可供调用的数据 。 进入 http://api.help.bj.cn/api/网站，单击“空气质量 API ” 。 我们
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吴裕雄--天生自然python学习笔记：python实现自动网页测试
摘要：Python 可实现的网页测试的功能十分强大，甚至能通 过编程来实现让绝大多数的测试过程自动化。 这对很多开 发者来说，绝对是不可多得的神器。 hash lib 纽件可以判别文件是否有过更改，只需要用 md5 方法对指定的文件进行编码，即可进行比对。 Selenium 是相当著名的网页自动化测试纽件
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吴裕雄--天生自然诗经学习笔记 ：与殷晋安别
摘要：与殷晋安别 魏晋：陶渊明 殷先作晋安南府长史掾，因居浔阳，后作太尉参军，移家东下。作此以赠。 殷景仁原先任江州晋安郡南府长史椽，因而住在浔阳。后来作太尉参军，迁移全家东下。我作这首诗赠给他。 殷晋安：即殷铁，字景仁，陈郡长平（今河南省西华县）人，累官至侍中、尚书仆射、中书令。南府：晋安郡分设的南郡。长史掾（yuàn）：郡丞的书记。长史指郡丞；掾是掌书记之职。因居浔阳：晋安郡地处偏僻的南端，殷景仁就
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吴裕雄--天生自然诗经学习笔记 ：满江红·中秋寄远
摘要：满江红·中秋寄远 宋代：辛弃疾 快上西楼，怕天放、浮云遮月。但唤取、玉纤(xiān)横管，一声吹裂。谁做冰壶凉世界，最怜玉斧修时节。问嫦娥、孤令有愁无？应华发。 快上西楼赏月，担心中秋月有浮云遮挡，不够明朗。请美人吹笛，驱散浮云，唤出明月。月夜的天地一片清凉洁爽，刚经玉斧修磨过的月亮，又回又亮。追问月宫里独处的嫦娥，孤冷凄寂时有没有愁恨？应该有很多白发。 玉纤：洁白纤细，指美人的手。横管：笛子。冰
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