随笔分类 - 生活日志
摘要：情况概述： 由于电脑经常蓝屏、死机，所以用了些时间重装系统，重新配置环境。在研究生考试结束后，很久没有碰过专业相关知识。所以花了一些时间去复习。主要完成了对天气数据的爬取工作。主要结果如下： · 后续计划安排： 完成对数据的清洗，整理。 继续复习Web网站架构知识，图表展示
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摘要：这周主要练习了网络爬虫、python课程以及labelme的使用。深化理解了一下深度学习。 博客地址： [Python]网络小说爬取、爬虫 [Python]labelme标签批量转换
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摘要：这周主要还是深度学习，以及opencv对图像进行处理的学习 博客如下： [opencv]图像处理-边缘检测 [opencv]图像处理-腐蚀操作与膨胀操作 [opencv]图像处理-均值滤波/方框滤波/高斯滤波/中值滤波 [python]Python+Opencv实现把图片、视频互转 GitHub：
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摘要：1.注册 进入 https://github.com/ 进行注册登录 2.下载安装git 网址：https://git-for-windows.github.io/ 进入官网下载，进行安装即可。 3.创建项目 成功登陆后在以下页面 >New 然后填写项目的必要信息 Repository name:
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摘要：这周主要学习了机器学习、MVC模式、SpringMVC、python的matplotlib统计图等等部分内容。 博客地址： [错误解决]SpringMVC接收对象 中文乱码问题解决 [架构]myeclipse配置SpringMVC 以及简单应用 教程 [机器学习]AttributeError: mo
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摘要：这周没有进行太多的课外的学习，因为作业比较多。 主要做的事情有AdnroidStudio对安卓移动端的简单学习，对于MVC三层架构的应用以及理解。手机游戏以及软件测试等等各门课程。
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摘要：这周主要完成健民老师的数据清洗任务，以及各个选修的作业，但也学习了一些其他内容，但量较少。 机器学习博客地址： [Python机器学习]Windows系统解决python matplotlib中文乱码 [Python机器学习]Nagel-Schreckenberg(交通流)模型 软件架构博客地址：
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摘要：上课时所讲的 质量属性 性能战术 可以用下图进行展示： 性能战术定义： 性能与时间有关。事件发生时，系统必须对其做出响应。事件到达和响应有很多特性，但性能基本上与事件发生时，将要耗费系统多长时间做出响应有关。 在使性能变得复杂的众多因素中，其中一个因素就是事件源的数量和到达模式。事件可以来自用户请求
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摘要：总体而言这周没有荒废，学习了很多新东西。 这周主要做的有： 机器学习博客地址： [Python机器学习]鸢尾花分类 机器学习应用 [Python机器学习]机器学习概述 [Python]PyCharm中%matplotlib inline报错 [Python]scatter_matrix报错 modu
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摘要：系统的可用性， 即系统服务不中断运行时间占实际运行时间的比例。所以，可用性其实是一个百分比，如99.9%。 根据ISO 9241-11的定义，可用性是指在特定环境下，产品为特定用户用于特定目的时所具有的有效性、效率和主观满意度。 我们通常会听说一个词：高可用，其实指的就是高可用性。高可用指的就是系统
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摘要：这一周主要就是上午上课， 下午对假期的三个大作业进行完善还有休息。 简单复习了一下python语法。
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摘要：1.淘宝网的可用性分析：可用性就是存在大量用户访问，而服务器能工长期稳定的服务，类似7x24小时的强度，在负载过重的情况下保证用户数据不丢失，当系统出现故障时能快速恢复，通常恢复时间不超过两小时。 刺激源：海量的用户 刺激：在线用户过多，服务器负载过重导致系统崩溃等等。 制品：淘宝网 环境：正常点击
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摘要：今天做了一天热词分析系统，效果如下： 展示页面： 解释页面： 词云页面： 热词引用页面：
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摘要：用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下： 1 import shutil 2 import pandas as pd 3 4 5 frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') 6 data = frame.drop_dup
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摘要：由于pip安装默认的访问地址为 http://pypi.python.org/simple/ 为外网，速度慢而且容易超时报错 国内常用的镜像源有 ：阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.
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摘要：代码如下： 1 import shutil 2 3 readPath='E:/word4.txt' #要处理的文件 4 writePath='E:/word5.txt' #要写入的文件 5 lines_seen=set() 6 outfiile=open(writePath,'a+',encodin
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摘要：这个问题是Pycharm解释器的问题， 打开file >setting > 在如图所示界面点击add 在弹出的页面中选择python3的安装路径，可以用win10的搜索打开文件位置查看。 选择新路径，点击OK，发现不再报错。
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摘要：两个txt文件词汇，用换行符分隔。可以用代码将要处理的文件去掉另一个文件所包含的重复内容。 如： a.txt内容为： 衡山 泰山 西湖 紫禁城 b.txt内容为： 泰山 衡山 长白山 张三丰 将a.txt设为要处理的文件，将b.txt设为字典，则输出的c.txt文件为 c.txt 西湖 紫禁城 代码
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摘要：今天主要完成了根据爬取的txt文档，从百度分类从信息科学类爬取百度词条信息，并写入CSV格式文件。 txt格式文件如图： 为自己爬取内容分词后的结果。 代码如下： 1 import requests 2 from bs4 import BeautifulSoup 3 import csv 4 imp
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摘要：源码如下： 1 import jieba 2 import io 3 import re 4 5 #jieba.load_userdict("E:/xinxi2.txt") 6 patton=re.compile(r'..') 7 8 #添加字典 9 def add_dict(): 10 f=ope
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