些情况下，我们会使用FTP服务器存储文件，这时，在脚本中，我们就会涉及到FTP的上传下载操作了。 首先看下FTP文件的上传操作，整个过程大致可以拆分成登陆、打开本地文件、文件传输、退出几步，看下代码

，后端web框架，在开发orm相关的框架也是常常用到 三、各种语言的链式操作实现 以下根据简单的实现数据库查询的类似实现一些web框架的 orm。查询类的各种DEMO 1、javascript

机器学习的书籍，名字叫做《机器学习实战》。很巧的是，这本书里的算法是用 Python语言实现的，刚好之前我学过一些Python基础知识，所以这本书对于我来说，无疑是雪中送炭啊。接下来，我还是给大家讲讲实际的东西吧。

，主成分分析，主要是用来降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。原理简单，实现也简单。关于原理公式的推导，本文不会涉及，因为有很多的大牛都已经谢过了，这里主要关注下实现，算是锻炼一下自己。 本来是在复习LDA的，然后就

pysmb是用Python编写的一个实验性的SMB / CIFS库。 它实现客户端SMB/CIFS协议，能够让Python应用程序能够访问和传文件到SMB/CIFS共享的文件夹，如你的Windows文件共享和Samba文件夹。

一些脚本语言写脚本的人来说，很是开阔眼界。《大话设计模式》的代码使用C#写成的，而在本人接触到的面向对象语言中，只对C++和Python还算了解，为了加深对各个模式的理解，我在网上下载了一个C++版的

#coding: UTF-8 def arrage(temp_list): num = len(temp_list) for i in range(1,num): for j in range(i): if temp_list[i] >= temp_list[j] and j == (i-1): break elif temp_list[i] <= temp_list[j] and j == 0:

  //2,4,5 0   0   1   1   1   //3,4,5 使用python实现： group = [1, 1, 1, 0, 0, 0] group_len = len(group)

python多线程有几种实现方法，都是什么？ 目前python 提供了几种多线程实现方式 thread，threading，multithreading ,其中thread模块比较底层，而thread

python实现的堆排序算法代码 def heapSort(a): def sift(start, count): root = start while root * 2 + 1 < count: child

import random import sys MAXGEN = 10000 NONWORD = '\n' w1 = w2 = NONWORD statetab = {} text = sys.stdin.read() words = text.split() for word in words: statetab.setdefault((w1, w2),[]).append(word) w1,

[Python]代码 # -*- coding: utf8 -*- import random data = [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0

法。该方法因DL．Shell于1959年提出而得名。 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。

在一些python小型应用程序中，不需要关系型数据库时，可以方便的用持久字典来存储名称/值对，它与python的字典非常类似，主要区别在于数据是在磁盘读取和写入的。另一个区别在于dbm的键和值必须是字符串类型。

一个非常轻量级的开源推荐系统，python开发，作者似乎只有一位， Python-recsys主要实现了SVD、Neighborhood SVD推荐算法， 这个项目麻雀虽小五脏俱全，评估数据（Movielens，Last

系统视图，系统表，系统存储过程的使用 获取数据库中用户表信息 1 、获取特定库中所有用户表信息 select * from sys . tables select * from sys

系统视图，系统表，系统存储过程的使用 获取数据库中用户表信息 1、获取特定库中所有用户表信息 select * from sys.tables select * from sys.objects where

Python实现基于GPU的一些深度学习算法实现，包括 Feed-forward Neural Nets Restricted Boltzmann Machines Deep Belief Nets Autoencoders

Sqlite3简明使用教程(Python版) 一、安装 去PySqlite?主页上下载安装包，有windows的版本，现支持 Python 2.2和2.3版本。 二、创建数据库/打开数据库 Sqlite使用文件作为数据库，你可以指定数据库文件的位置。

encoded_user_pass #该代码片段来自于: http://www.sharejs.com/codes/python/8309 2.在项目配置文件里(./project_name/settings.py)添加