近期基于python开发调试股票分析系统，需要用到python的资源包TA-lib，talib，但是尝试了很多次未能成功，总结原因为版本不兼容问题，本人系统win10+X64+python3.5，花费一定的时间精力，从相关站点获取到符合要求的wheel文件，需要的朋友可以来下载、获取。

原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入

（续）Python3.x+Pyqt5实现主窗体（QMainWindow类）里的分割器QSplitter动态载入子窗体（QWidget类），还实现了导航栏抽屉效果。

nlp_windows_exe_ui 介绍 python3.6-制作一个包含NLP基本功能系统（Windows exe）自然语言处理系统。系统功能：分词，词性标注，关键字提取，文本分类；由于要打包成exe的关系，我将原本的项目的多一个文件的集成到一个python文件（合并文件）里，只保留了使用该系统所需要的函数，方便打包，通俗地讲就是，生成生成词向量过程，装袋过程，模型训练过程的，以及一些中间步骤的程序代码，这些有些涉及很多库的，这些打包进去。但是整个项目里的东西是完整的（包括数据） 运行这个系统需要数据支持，所以请合并像我这样将所要使用的数据跟exe放在同一个文件夹下，否则运行不了。 软件架构 系统实现： 分词：使用jieba中文分词（去中断词，精确模式）； 词性标注：使用jieba库里的posseg包进行词性标注； 关键词：基于lda模型结合tfidf的最合适的前六个词； 文本分类：给

自己尝试在本地搭建了 Django 项目后，想部署到自己云服务器上，经常多次尝试和多次踩坑（捂脸），总结如下： 环境：ubuntu14, django2.0, apache2。 1.首先安装需要的库包，在 ubuntu 下执行如下指令，为了能顺利安装建议使用 root 用户登录 Ubuntu 或在 apt-get 前加上 sudo ： 安装 Apache2 apt-get update #获取更新列表 apt-get install apache2 #安装 Apache2apt-get install libapache2-mod-wsgi-py3　　#让 Apache2识别 Pytho

主要为大家详细介绍了python3.5 cv2 获取视频特定帧生成jpg图片，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文是对《Python Qt GUI快速编程》的第9章的堆叠窗口例子Vehicle Rental用Python3+PyQt5+Qt Designer进行改写。 第一部分无借用Qt Designer，完全用代码实现。 第二部分则借用Qt Designer，快速实现。 第一部分： import sys from PyQt5.QtCore import (Qt) from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QComboBox, QDialog, QDialogButtonBox, QFrame, QGridLayout, QHBoxLayout, Q

请先看下环境配置：https://blog.csdn.net/heivy/article/details/81634187

ad-xolib（C ++和Python中的OpenScenario和OpenDrive解析器） C ++库，用于使用Python绑定为3. +解析OpenScenario（1.0.0）和OpenDrive格式文件（1.6） 介绍 该存储库提供了一个用于读取ASAM的OpenStandards OpenScenario和OpenDrive数据文件的库，其解析符合 执照 该软件库是根据MIT开源许可证提供的： : 。 灵感 入门 该项目使用启用了c ++ 11的编译器进行编译，请相应地选择您的堆栈。 **与GCC相关的错误已解决。 从源构建 git clone https://github.com/javedulu/ad-xolib.git git submodule update --init --recursive mkdir build cd build cmake .

主要介绍了Python3+selenium实现cookie免密登录的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧