本文实例为大家分享了python实现手机销售管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要求如下： 手机销售系统     手机品牌                手机价格    库存数量      vivoX9                       2798          25      iphone7(32G)         4888          31      iphone7(128G)       5668          22      iphone7P(128G)     6616          29      iphone6(16G)         3

方法1： #参数k表示从多少开始，如k=0表示输出n以内的偶数，k=1表示输出n以内的奇数 def generateList(k,n): L=[] while(k<n): L.append(k) k=k+2 print (L) generateList(0,100) #[0, 2, 4, 6, 8, 10...98] generateList(1,100) #[1, 3, 5, 7, 9, 11...99] 方法2： print(list(range(1,50,2)))  #输出50以内的奇数 [1, 3, 5, 7, 9, 11,

我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下： MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2 最初麻烦的写法 # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num) all_sum = sum(in_bracket) MSE = all

本文实例讲述了Python实现简单的文本相似度分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 学习目标： 1.利用gensim包分析文档相似度 2.使用jieba进行中文分词 3.了解TF-IDF模型 环境： Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit) 工具： jupyter notebook 注：为了简化问题，本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。 首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim import jieba from gensim import corpora,models,similarities 以下

本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。分享给大家供大家参考，具体如下： Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言，具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。 pyCUDA特点 CUDA完全的python实现 编码更为灵活、迅速、自适应调节代码 更好的鲁棒性，自动管理目标生命周期和错误检测 包含易用的工具包，包括基于GP

1摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。 本文的基于传统的机器学习SVM的源码共享：https://github.com/zhengwh/captcha-svm 2关键词 关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。 本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余

本文实例讲述了Python查找函数f（x）=0根的解决方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： ''' root = ridder(f,a,b,tol=1.0e-9). Finds a root of f(x) = 0 with Ridder's method. The root must be bracketed in (a,b). ''' import error from math import sqrt def ridder(f,a,b,tol=1.0e-9): fa = f(a) if fa == 0.0: return a fb = f(b) if

python 线程 暂停, 恢复, 退出 我们都知道python中可以是threading模块实现多线程, 但是模块并没有提供暂停, 恢复和停止线程的方法, 一旦线程对象调用start方法后, 只能等到对应的方法函数运行完毕. 也就是说一旦start后, 线程就属于失控状态. 不过, 我们可以自己实现这些. 一般的方法就是循环地判断一个标志位, 一旦标志位到达到预定的值, 就退出循环. 这样就能做到退出线程了. 但暂停和恢复线程就有点难了, 我一直也不清除有什么好的方法, 直到我看到threading中Event对象的wait方法的描述时. wait([timeout]) Block u

我们平常上网处处可见需要输入验证码的地方，利用Python的random()模块，其实我们只用简单20行代码就能实现。下为效果图，能识别是否正确： 其中也没有复杂的函数嵌套、函数递归，逻辑也比较简单，主要只用到了for循环、和if语句，输入部分用一个while无限循环而已。下面附上源码，逻辑很简单，相信大家不难理解。 import random #生成一个4位的包含字母和数字的随机字符串 def check_code(): checkcode = '' for i in range(4): current = random.randrange(0,4) #一

IDE：Pycharm sever.py #!/bin/python #-*- coding: UTF-8 -*- #文件名：server.py #create by wzh 2017/10/26 import socket #导入socket模块 import re from multiprocessing import Process #导入进程模块 #设置静态文件根目录 HTML_ROOT_DIR='./html' def handle_client(client_socket): """处理客户端连接请求""" request_data=client_socket.recv(10