环境： python3.4 64bit pycharm2018社区版 64bit Oracle 11 64bit SQLServer· Mysql 其中三种不同的数据库安装在不同的服务器上，通过局域网相连 步骤1：在pycharm上安装相应的包，可通过pip或者其他方式 步骤2：import这些包 import pymysql,pymssql,cx_Oracle #导入数据库相关包 步骤3： db_sqls = pymssql.connect(host='192.168.10.172',port='1433',user='sa',password='evias',database='evia

1、安装PyInstaller PyInstaller的作用如标题所说，首先需要下载PyInstaller和UPX，UPX是用来压缩exe的，点击超链接下载吧，目前稳定版本是1.3，注意选择你使用的操作系统。如在Windows下，将下载解压后的upx.exe放到PyInstaller解压后的文件夹内。设PyInstaller的文件夹为D:\PyInstaller，下同。命令行下进入D:\PyInstaller，运行Configure.py，应该看到如下信息： I: computing EXE_dependencies I: Finding TCL/TK… I: found TCL/TK ve

本节主要介绍Bootstrap的后台数据绑定、特殊列处理及列的排序功能 1.数据绑定  一般做程序设计，很少是使用json文件直接绑定数据。基本上我们都是使用编程语言进行数据获取，并做数据绑定。 放置一个Table控件 调用javascript的代码 [removed] $('#table').bootstrapTable({ url: 'tablejson.jsp', //数据绑定，后台的数据从jsp代码 search:true, uniqueId:Id, pageSize:5, pageNumber

PyTorch中还单独提供了一个sampler模块，用来对数据进行采样。常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。默认的是采用SequentialSampler，它会按顺序一个一个进行采样。这里介绍另外一个很有用的采样方法： WeightedRandomSampler，它会根据每个样本的权重选取数据，在样本比例不均衡的问题中，可用它来进行重采样。 构建WeightedRandomSampler时需提供两个参数：每个样本的权重weights、共选取的样本总数num_samples，以及一个可选参

1. 基本环境 安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php 安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可 参考blog ： https://www.jb51.net/article/169878.htm 官网技术文档 ： http:

交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用 什么是交叉验证 交叉验证原理 交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估 交叉验证：评估估算器的表现 在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。 交叉验证的作用 交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。 交叉验证评估： 针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但

前言 在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的，初学时对这几个概念也是经常混淆，现在是时候把这几个概念搞清楚了。 0x00 可迭代(Iterable) 简单的说，一个对象(在Python里面一切都是对象)只要实现了只要实现了__iter__()方法，那么用isinstance()函数检查就是Iterable对象； 例如 class IterObj: def __iter__(self): # 这里简单地返回自身 # 但实际情况可能不会这么写 # 而是通过内置的可迭代对象来实现 # 下文

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ # 利用sklearn自建评价函数 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from keras.callbacks import Callback class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(self, validation_data=(), interval=1): super(Callback, self).__init__() self.i

C++中的new 和delete 是操作符，new 分配对象时候会自动调用构造函数，delete对象时候，会自动调用析构函数，而C语言中 malloc（） 和 free（） 是函数。 理论上malloc free 和 new 、delete 可以混搭用，但是好不要这样用，也不能保证程序正确运行。 　　C++中new 和delete的语法格式如下： #include "stdlib.h" #include "stdio.h" #include "string.h" #include using namespace std; //new 和delete是

例如，在运行这段代码时 from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file=’images/model_mnist.png’, show_shapes=True, show_layer_names=True) 会报错 In [8]: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘images/model_mnist.png’ 此时运行的py文件名称为 temp.py 要导入的文件在temp.py的同级的目录images文件夹下那么应该保证要导入的文件