美国队长盾牌-精致版 Steven Rogers： A strong man who has known power all his life,they lose respect for that power.But a weak man who values of strength & loves ,compassion. 注：百度图片 文章目录美国队长盾牌-精致版一些步骤的说明详细代码涂色小游戏 一些步骤的说明 1.from turtle import* 这一步是为了偷懒 防止你的屏幕上到处都是小海龟 2.mainloop() 这个是保留画布，以便仔细观赏 不多bb,直接上代码 详细代码

说起爬虫一般想到的情况是，使用 python 中都通过 requests 库获取网页内容，然后通过 beautifulSoup 进行筛选文档中的标签和内容。但是这样有个问题就是，容易被反扒机制所拦住。 反扒机制有很多种，例如知乎：刚开始只加载几个问题，当你往下滚动时才会继续往下面加载，而且在往下滚动一段距离时就会出来一个登陆的弹框。 这样的机制对于通过获取服务器返回内容的爬虫方式进行了限制，我们只能获得前几个回答，而没办法或许后面的回答。 所以需要使用 selenium 模拟真实浏览器进行操作。 最终实现效果如下： 前提是需要自行搜索教程安装： chromeDriver selen

华硕主板P8Z77-V-LE-PLUS-ASUS-0910已添加NVME，有不懂的朋友可交流

Problem-based+Learning(问题学习法)

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华硕P8B75-M-LE老主板加持NVMe SSD bios，内包括官方过度低级固件及已修改最新固件。请使用AISuite_II_XPVistaWin7-8-8-1_P9X79-LE_VER20401先刷新过度固件降级。然后再用替换法刷新最新修改固件。

sklearn中api介绍 常用的api有 accuracy_score precision_score recall_score f1_score 分别是: ​ 正确率 ​ 准确率 P ​ 召回率 R ​ f1-score 其具体的计算方式: accuracy_score 只有一种计算方式,就是对所有的预测结果 判对的个数/总数 sklearn具有多种的计算方式,其中每一种模式的说明如下: 具有不同的模式 ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’ ``'binary'``: 只适用于二分类问题,需要pos_label指定以哪一个作为正例

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前言: 本文就不介绍基础了 需要具备 M-V-D的知识 model view delegate 不清楚 mvd 结构的 建议先去了解一下 否则看起来比较吃力 项目结构比较简单清晰 一个小demo github 源码地址 main 函数 manwindow 主界面 progressbardelegate 自定义的进度条委托 我们自定义委托 直接上代码吧 我们这个小demo 只需要 重写基类的 paint 就行 如果有其他需要 可以看基类的 成员函数 这里就不多说了 paint 的实现 首先 只有第2列的 单元格的内容才变为进度条 所以 我们上面的判断条件 是 index.colu

PCA简介 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。 基本步骤： 具体实现 我们通过Python的sklearn库来实现鸢尾花数据进行降维，数据本身是4维的降维后变成2维，可以在平面中画出样本点的分布。样本数据结构如下图： 其中样本总数为150，鸢尾花的类别有三种，分别标记为0，1，2 代码 import matplotlib.py