PRML(模式识别与机器学习)是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展,而该 GitHub 项目希望实现这本书的所有算法与概念,是非常优秀的资源与项目。
pyvim是用纯Python实现的一个Vim克隆。 这个编辑器完全采用Python开发(没有C扩展)。这使得开发变得快很多。它易于创建原型和集成新的特性。 它已经拥有的特性: Syntax highlighting
P114 python 中如何提取网页正文啊 谢谢 import urllib.request url="http://google.cn/" response=urllib.request.urlopen(url)
XXX,还有经常写工作周报或者实验结果时,均要贴几张图上去。所以,抓图的需求在工作和生活中应用算是比较多的了,如果在家,我个人一直使用PrtSc 键或QQ的抓图工具,用PrtScr键的一个问题是,我必须打开画图板(mspaint.exe)
Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据
平台:Win7 64 bit,IDLE Python 3.4.0 经常有这样的需求:在一个文本文件里查找特定字符串,这很好实现,用任何文本查看工具几乎都可以做到。而有的时候,想查找一个文件夹下的所
#python插入排序 def insertSort(a): for i in range(len(a)-1): #print a,i for j in range(i+1,len(a)): if a[i]>a[j]:
说到分词大家肯定一般认为是很高深的技术,但是今天作者用短短几十行代码就搞定了,感叹python很强大啊!作者也很强大。不过这个只是正向最大匹配,没有机器学习能力 注意:使用前先要下载搜狗词库 # -*- coding:utf-8
Hask是一个纯Python,零依赖库模仿了来自Haskell大部分语言核心语言工具,包括: Full Hindley-Milner type system (with typeclasses) that
een-graph-using-python/ 在使用Zabbi x的时候,我们通常会使用Screen图形报表来汇总需要监控的Graph。下面的Python脚本实现了将Screen图形保存到本地,并发送邮件给相关人员的功能。
来自: http://finalshares.com/read-6733 21行python代码实现拼写检查器 大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供非常好的拼写检查,比如你输入
接到目标端口,完成了TCP三次握手的过程,这种方式扫描结果比较准确,但速度比较慢而且可轻易被目标系统检测到。 TCP SYN扫描:也称为半开放扫描,这种方式将发送一个SYN包,启动一个TCP会话,并等
抓取漫画图片的文章 里,通过实现一个简单的Python程序,遍历所有漫画的url,对请求所返回的html源码进行正则表达式分析,来提取到需要的数据。 本篇文章,通过 scrapy 框架来实现相同的功能。 scrapy
wangshub/wechat_jump_game 知乎专栏: 教你用Python来玩微信跳一跳 本项目知乎专栏: python玩“跳一跳” iOS+Win版 目前已有的iOS跳一跳辅助需要ma
#方法之一是用减法而不是加法——来实现:mid = low + ((high - low) / 2);或者, #如果你想炫耀一下自己掌握的移位运算的知识,可以使用更快的移位运算操作, #在Python中是mid = (low
FLV, M4A或MP3,前台集成FlowPlayer播放器。它拥有一个强大的管理后台用来控制整个系统从管理视频到审核评论等。 DEMO: http://getmediacore.com/demo :
edwin是一个报警和监控平台, 可以使用它监控任意东西, 如有异常(分为警告级和严重级), 可以发出报警. 可以自定义报警的通知方式, 比如邮件/短信/电话. 另外, 它提供一个web UI, 上
实现思路: 抓取一个电影网站中的所有电影的思路如下: 根据一个URL得到电影网站的所有分类 得到每个分类中的电影的页数 根据其电影分类的URL规律构造每个分类中每个页面的URL 分析每个页面中的html,并用正则把电影信息过滤出来
Medusa: 基于Google Dart虚拟机的超快Python实现版本,据称Medusa比CPython快10~15倍。对CPython不满意的应该关注。 安装 Ubuntu/Ubuntu-derived
了解如何根据已购买产品中描述的文本属性来构建客户行为描述模型。SciKit 是一个强大的基于 Python 的机器学习包,可用于模型构造和评估,您可以利用它学习如何构建一个模型,并将它应用于模拟的客户