Python
Python入门之面向对象和类
定义Python中的类 举例1： class Student: pass print(id(Student)) #1149225945800 print(type(Student)) #<class 'type'> print(Student) #<class '__main__.Student'> 举例2： class Student:
浅析Python数据处理
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。 以下是这三个框架的的简单介绍和区别： Numpy：经常用于数据生成和一些运算 Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版
LeetCode 1201. Ugly Number III 数学+二分答案
An ugly number is a positive integer that is divisible by (a), (b), or (c). Given four integers (n), (a), (b), and (c), return the (n)th ugly number. Solution 考虑如何二分答案，假设一个函数 (f(num,a,b,c)) 会得到 ([1,nu
如何使用CCXT交易数字货币现货
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 数字货币现货标准化接口 数字货币市场与股票、期货市场最大的不同点在于数字货币主流交易所数量很多。举个例子，如果我们需要交易螺纹钢期货（RB），我们只能选择上海期货交易所。然而，如果我们想交易比特币，有币安、欧易、火币、Coinbase、Bitmex、Bitfinix、FTX等等很多主流的数字货币交易所
深度学习（七）——神经网络的卷积操作
卷积操作 一、torch.nn中Convolution Layers函数的介绍 1. 参数介绍 nn.Conv1d: Conv取自Convolution的前四个字母，1d代表的是一个一维操作。 nn.Conv2d: 2d表示是一个二维的操作，比如图像就是一个二维的。 其余参数不常用，见官网文档：torch.nn — PyTorch 2.0 documentation 2. torc
安装pytorch并且搭建环境，在pycharm上成功可运行（解决各类疑难杂症版）
首先非常推荐小土堆的安装教程，我是根据他的安装步骤出现各种问题，并且一个个解决！ 链接在这里，Click！ 问题一：Python版本选择 在这边建议是跟着up主的版本走，旧版本大抵够用，新版本很容易遇到其他问题，我下载的版本是3.7(因为以前下载的时候就是下载3.7了，到现在已经算是旧版本了) 问题二：anaconda版本选择 建议根据python的版本选择anaconda版本 相对应的anac
搭建YOLO加速模块上板验证工程
搭建YOLO加速模块上板验证工程 目的 思路 本工程的思路是先在Python环境中生成YOLO网络需要用到的参数文件、量化文件和输入图像文件，并保存为.bin格式，然后将这些文件存储在SD卡中。 然后在Vivado中搭建一个包含ZYNQ、YOLO加速模块、DMA和AXI Lite等IP核的工程，并配置相应的时钟、电压、中断、接口等参数，生成比特流文件并烧录到开发板中。 最后在PS端通过SD卡
红帽系统的使用centos的源镜像
背景介绍： 红帽系统的不能使用centos的源镜像。重新安装yum工具让红帽系统可以使用centos的源。 查看系统版本 cat /etc/redhat-release 1.卸载旧的yum工具 rpm -qa|grep yum|xargs rpm -e --nodeps（不检查依赖，直接删除rpm包） rpm -qa | grep python-urlgrabber
第一天自学python笔记
count = 0 while count < 10: count += 1 #自增 if count == 7: pass else:print(count) 方法一： count = 1 while count < 101: print(count) count += 2 方法二： count =
【pandas小技巧】--读取多个文件
日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并后列数增加。 1. 同构数据集 比如我们采集了3个不同年份的人口统计文件，分别为： 合并
python爬取网页图片脚本
使用python编写网页图片的爬取脚本 环境搭建： 首先搭建一个web服务器 安装phpstudy 访问phpstudy的IP显示探针即为搭建成功 把网站放到phpstudy的默认目录WWW下，给默认文件l.php修改名字 访问网页即可看到spider网页，页面内有图片 编写图片爬取到本地的python脚本 通过python 脚本爬取网页图片步骤: 获取整个页面所有源码 筛选出源码中图片
Navicat会话解析取证小程序
美亚审核也太慢了。。干脆先发出来得了 一个简单的Navicat保存的会话解析小程序，数据从注册表当中提取，可以解决之前同类型分析工具需要ncx文件的痛点。 对大佬的java脚本重构了半天，上传后发现早有人发了py3的版本，哭晕。。不过我也不高兴换上去了，就用我那挫挫的脚本就够用了 效果如下 开发模式（为什么是开发模式呢？因为似乎没通过审核时，增加的依赖不会自动加入requirements.txt
MySQL（单表查询、多表查询、Navicat软件使用、查询练习、pymysql模块）
一 单表操作 表准备和注意事项 几个重要关键字的执行顺序 where筛选 group by 分组 设置严格模式和聚合函数 案例 group_concat（）使用 分组注意事项 having分组之后的筛选条件 distinct去重 order by排序 limit限制展示条数 regexp正则 二 多表操作 前期表准备
Java基础复习 —— IO流1
IO流 文件 文件是存储数据的地方，包括文字，图片，音乐和视频等等 文件在程序中以 流 的形式来操作 文件流 流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径 输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径 输入流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径 常用的文件操作 创建文件对象相关构造器和方法 获取文件的相关信息 目录的操作和文件删除 IO流原
python安装pip的一种方式亲测有效
要安装pip，我们首先需要获取get-pip.py文件。这个文件是pip安装程序的脚本，我们可以通过以下步骤来获取： 打开浏览器，前往https://pip.pypa.io/en/stable/installing/。 在该页面中，找到并点击"get-pip.py"链接，下载这个文件。 下载完成后，我们可以使用以下命令来安装pip： python get-pip.py 注意，上述命令假设
大白话讲讲 Go 语言的 sync.Map（一）
阅读本文大约需要 4.25 分钟。 程序是枯燥乏味的。 在讲 sync.Map 之前，我们先说说什么是 map（映射）。 我们每个人都有身份证号码，如果我需要从身份证号码查到对应的姓名，用 map 存储是非常合适的。 身份证号码有 18 位，如果要知道 111...002 这个人叫什么名字，没有 map 我只能从 000...001 一个一个往下查找，效率是非常低的。 咦，那 map 不就是在查
Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19918 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 创建模型进行估计 通过指定转移矩阵和两个区制的AR（0）（仅常数）子模型的两状
R语言泊松Poisson回归模型分析案例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2605 最近我们被客户要求撰写关于泊松Poisson回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。 数据文件：cra
Linux反弹shell的简单复现
前情提要 本文是对https://blog.csdn.net/cosmoslin/article/details/121269178这篇文章的一个简单复现，具体原理在本文中不怎么会提到。师傅如果要验证的话，注意将下文的IP等改为自己对应的IP，还有其他的因素可能也要根据自己的情况做点修改。然后因为靶机或环境配置可能不同，各位师傅复现的结果可能与我的复现结果有些差异。如有意见、建议或问题欢迎提出。
深度学习（八）——神经网络：卷积层
一、卷积层Convolution Layers函数简介 官网网址：torch.nn.functional — PyTorch 2.0 documentation 由于是图像处理，所以主要介绍Conv2d。 参数解释可见上一篇笔记 in_channels(int): 输入图像的通道数，彩色图像一般为3（RGB三通道） out_channel(int): 通过卷积后，产生的输出的通道
Python语法入门 - 基础
基础数据类型 2进制，8进制，16进制 字符串 注释 逻辑运算 bool类型 数值运算 常用的就是：加减乘除，模 条件语句 if嵌套 switch语句 字符串的switch 循环语句 for for + continue for +
Python的time和datetime模块详解
基础内容 目录基础内容总览基础知识时差，时区与标准UTC，GMT，Unix 时间戳 全球统一时间本地时间夏令时感知型对象和简单型对象datetime 和 time 模块time 模块time 模块简介timestamp 时间戳struct_time 结构化时间str format time字符串类型time 数据类型的相互转换timestamp 转 struct_timestruct_time 转
如何把2274587.84如何快速的转换为大写：贰佰贰拾柒万肆仟伍佰捌拾柒元捌角肆分？（番外篇）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python黄金群【莫生气】问了一个Python数据处理的问题，需求如下： 大佬们，请教一个问题，2274587.84如何快速的转换为大写：贰佰贰拾柒万肆仟伍佰捌拾柒元捌角肆分？有没有工具或者网页啥的？不一定要Python实现。 前面两篇文章已经给大家很多方法了，今天在Python青铜群里，有个【听风无涯】分享了两个Python代码，亲测好使，这里分享给大家。
上下文（context）在odoo14中的作用以及功能。并举例说明 。最后再总结一下。所能用到的场景。并归纳总结
在 Odoo 中，上下文（context）是一个非常重要的概念。Context 是一个 Python 字典，它在各种方法之间传递，并且可以影响这些方法的行为。 Context 的主要作用和功能： 传递参数：在执行方法的过程中，可以通过 context 传递参数。这些参数可以影响方法的行为。 本地化：context 中有一些特殊的关键字，可以用来设置当前用户的语言、时区等信息，从而实现本地化