bt種子文件轉(zhuǎn)換為磁力鏈接BT種子文件相對磁力鏈來說存儲不方便，而且在網(wǎng)站上存放BT文件容易引起版權(quán)糾紛，而磁力鏈相對來說則風險小一些。而且很多論壇或者網(wǎng)站限制了文件上傳的類型，分享一個BT種子還需要改文件后綴或者壓縮一次，其他人需要下載時候還要額外多一步下載種子的操作。所以將BT種子轉(zhuǎn)換為占用空間更小，分享更方便的磁力鏈還是有挺大好處的。首先一個方案是使用bencode這個插件，通過pip方式安裝或者自行下載源文件https://pypi.python.
系統(tǒng) 2019-09-27 17:37:55 2259
Firstrunthistoinstalldependencies:sudoapt-getinstallmercurialpython3-devpython3-numpy\libsdl-image1.2-devlibsdl-mixer1.2-devlibsdl-ttf2.0-devlibsmpeg-dev\libsdl1.2-devlibportmidi-devlibswscale-devlibavformat-devlibavcodec-devlibfr
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:29 2259
使用示例：1.取值2.取索引3.修改4.新增4-1列表末尾追加list.append4-2在指定位置添加數(shù)據(jù)4-3list.entend把一個列表的內(nèi)容追加到另一個列表的末尾5.刪除5-1list.remove刪除第一次出現(xiàn)的指定的數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)不存在，程序會報錯5-2list.pop不帶參數(shù)刪除列表末尾的數(shù)據(jù)5-3list.pop帶參數(shù)刪除指定索引位置的數(shù)據(jù)5-4清空整個列表list.chear5-5dellist[索引]本質(zhì)上是把一個變量從內(nèi)存中刪除，
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:22 2258
本章主要內(nèi)容用Python的理由Python的長處Python的短板學Python3的理由如果想了解Python與其他編程語言的差異，以及它當前的地位，請閱讀本章。如果想立即開始學習Python，請略過開頭部分，直接跳到第3章。本章內(nèi)容是本書不可或缺的組成部分，但對于Python編程確實不是必備知識。1.1用Python的理由現(xiàn)在有數(shù)百種編程語言可供使用，從成熟的C和C++到Ruby、C#和Lua等新秀，再到Java這樣的企業(yè)級重器。要選擇一門編程語言來學
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:21 2258
Python從第一天開始就是面向?qū)ο蟮恼Z言。正因為如此，創(chuàng)建和使用類和對象是非常地容易。本章將幫助您在使用Python面向?qū)ο缶幊痰募夹g(shù)方面所有提高。如果沒有任何以往面向?qū)ο?OO)的編程的經(jīng)驗，那么可能要了解一些基本的入門課程就可以了，或者至少某種形式的教程，讓你有了解基本概念。但是，這里會比較少地介紹面向?qū)ο缶幊?OOP)：OOP術(shù)語概述類:用戶定義的原型對象，它定義了一套描述類的任何對象的屬性。屬性是數(shù)據(jù)成員(類變量和實例變量)和方法，通過點符號訪問
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:21 2257
目錄一、題意理解二、求解思路更新、更全的《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》的更新網(wǎng)站，更有python、go、人工智能教學等著你：一、題意理解給定兩棵樹T1和T2。如果T1可以通過若干次左右孩子互換就變成T2，則我們稱兩棵樹是“同構(gòu)的”。現(xiàn)給定兩棵樹，請你判斷它們是否是同構(gòu)的。輸入格式：輸入給出2棵二叉樹的信息：先在一行中給出該樹的結(jié)點樹，隨后N行第i行對應(yīng)編號第i個結(jié)點，給出該結(jié)點中存儲的字母、其左孩子結(jié)點的編號、右孩子結(jié)點的編號如果孩子結(jié)點為空，則在相應(yīng)位置給出“-”
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:51 2256
這學期選修了一門Python在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用這門課，是方老師教的，了解了一些數(shù)據(jù)分析常用的庫，Numpy,plt,sklearn等印象比較深的庫有1.plt可以對數(shù)據(jù)進行可視化，利于直觀的進行數(shù)據(jù)分析2.sklearn有許多機器學習算法，可以直接用，十分方便老師留了幾道python題，我這次直接拿來做總結(jié)//題目描述：用scikit-learn加載iris數(shù)據(jù)集，采用KNN、SVM和樸素貝葉斯算法進行分類，最后比較這三種方法的優(yōu)缺點。代碼：#-*-codi
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:45 2256
前言之前寫過一個用python實現(xiàn)的百度新歌榜、熱歌榜下載器的文章，實現(xiàn)了百度新歌、熱門歌曲的爬取與下載。但那個采用的是單線程，網(wǎng)絡(luò)狀況一般的情況下，掃描前100首歌的時間大概得到40來秒。而且用Pyqt做的界面，在下載的過程中進行窗口操作，會出現(xiàn)UI阻塞的現(xiàn)象。前兩天有時間調(diào)整了一下，做了幾方面的改進：1.修改了UI界面阻塞的問題，下載的過程中可以進行其它的UI操作;2.爬蟲程序采用一個主線程，8個子線程的方式快速爬取，網(wǎng)絡(luò)狀況一致的情況下，將掃描100
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:49 2256
本文實例講述了Python機器學習算法庫scikit-learn學習之決策樹實現(xiàn)方法。分享給大家供大家參考，具體如下：決策樹決策樹(DTs)是一種用于分類和回歸的非參數(shù)監(jiān)督學習方法。目標是創(chuàng)建一個模型，通過從數(shù)據(jù)特性中推導(dǎo)出簡單的決策規(guī)則來預(yù)測目標變量的值。例如，在下面的例子中，決策樹通過一組if-then-else決策規(guī)則從數(shù)據(jù)中學習到近似正弦曲線的情況。樹越深，決策規(guī)則越復(fù)雜，模型也越合適。決策樹的一些優(yōu)勢是:便于說明和理解，樹可以可視化表達；需要很少
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:44 2256
前言在處理excel數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了xlwt的局限性?C不能寫入超過65535行、256列的數(shù)據(jù)（因為它只支持Excel2003及之前的版本，在這些版本的Excel中行數(shù)和列數(shù)有此限制），這對于實際應(yīng)用還是不夠的。為此經(jīng)過一番尋找發(fā)現(xiàn)了一個支持07/10/13版本Excel的openpyxl，雖然功能很強大，但是操作起來感覺沒有xlwt方便。下面分別說下幾個模塊的常用操作。xlrdxlrd是用來從Excel中讀寫數(shù)據(jù)的，但我平常只用它進行讀操作，寫操作會遇到些
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:33 2255
先給大家介紹下python交互模式下輸入換行/輸入多行命令的方法換行方法\如：>>>print'aaa';\...print'bbb';\...print'ccc'注意;號的使用。python本身語句結(jié)束和間隔都是不需要；號的，但是在換行時要使用；號，最后一行不要求必須有；號，加上也不會出錯。ps：下面看下如何在python的交互式命令行下?lián)Q行>>>是python的輸入提示符，回車則輸入結(jié)束。那么如何輸入兩條以上的語句呢換行方法\如：>>>print'aa
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:47 2255
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般用來做分類，回歸預(yù)測模型不常見，本文基于一個用來分類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對它進行修改，實現(xiàn)了一個回歸模型，用來做室內(nèi)定位。模型主要變化是去掉了第三層的非線性轉(zhuǎn)換，或者說把非線性激活函數(shù)Sigmoid換成f(x)=x函數(shù)。這樣做的主要原因是Sigmoid函數(shù)的輸出范圍太小，在0-1之間，而回歸模型的輸出范圍較大。模型修改如下：代碼如下：#coding:utf8''''author:Huangyuliang'''importjsonimportra
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:41 2255
本文實例為大家分享了python+rsync精確同步指定格式文件的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下#coding:utf-8#!/usr/bin/envpython'''updatedb更新本地服務(wù)器指定目錄/home/upload/delocate.dbz數(shù)據(jù)庫然后locate命令正則查找符合條件的文件并將文件名輸出到locate.src通過paramiko模塊得到遠程服務(wù)器符合條件的文件并將文件名輸出到locate.dst比較這兩個文件得到locat
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:09 2254
[Python3爬蟲]爬取新浪微博用戶信息及微博內(nèi)容大數(shù)據(jù)時代，對于研究領(lǐng)域來說，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為必不可少的一部分。新浪微博作為新時代火爆的新媒體社交平臺，擁有許多用戶行為及商戶數(shù)據(jù)，因此需要研究人員都想要得到新浪微博數(shù)據(jù)，But新浪微博數(shù)據(jù)量極大，獲取的最好方法無疑就是使用Python爬蟲來得到。網(wǎng)上有一些關(guān)于使用Python爬蟲來爬取新浪微博數(shù)據(jù)的教程，但是完整的介紹以及爬取用戶所有數(shù)據(jù)信息比較少，因此這里分享一篇主要通過selenium包來爬取新浪微博用
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:33 2254
接上篇博客題目描述：自定義一個可微并且存在最小值的一元函數(shù)，用梯度下降法求其最小值。并繪制出學習率從0.1到0.9（步長0.1）時，達到最小值時所迭代的次數(shù)的關(guān)系曲線，根據(jù)該曲線給出簡單的分析。代碼：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJun410:19:032019@author:Administrator"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplot_x=np.lin
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:44 2254
