Markdown提供了一个特殊符号 > 用于段首进行强调，被强调的文字部分将会高亮显示
大家好，我是小小明，今天我要给大家分享的是两个word文档处理的案例，核心是读取excel的数据，按照指定的规则写入到word中。
matplotlib在公式书写上面跟latex很相似，接下来我们就特殊符号，上标下标来具体展示一下。
提起Markdown，对我来说是毕设、是项目、是不可多得的助手。 Markdown 是一种轻量级的”标记语言”，优点在于 （1）可以更加专注文章内容而不是排版样式。 （2）轻松的导出 HTML 和本身的 .md 文件。 （3）纯文本内容，兼容所有的文本编辑器与字处理软件。 （4）可读，直观。适合所有人的写作语言。 查资料了解到，Hexo下使用的MarkDown为Github的 GFM ，风格很漂亮，简洁美观大方。但是GFM 的MarkDown语法和标准的MarkDown稍有不同，使用过程中需要注意一些，在下面的介绍中我会进行说明的请放心。
它是一个类似于MarkDown的标记语言，具体可参考这里：http://zh.wikipedia.org/wiki/ReStructuredText, 手册在这里：http://sphinx-doc-zh.readthedocs.org/en/latest/rest.html 下面用几个例子来说明这个东西怎么用
封面图片：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社
据了解，2020年春运将于1月10日开始，为期40天。从铁路部门12月11日发布的统计数据显示，今年铁路春运预计4.4亿人次，将同比去年增加3257万人次，增长8.0%。
1、赋值运算符用=表示，=左边是变量，=右边是对象。赋值运算符左右两边的元素个数必须是相同的，否则会抛出ValueError。
a)#→宫格建→加输入内容→回车键，其中#表示标题一，##表示标题二以此类推至######为止
✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib，直接在pycharm终端pip install matplotlib即可
参考一：https://www.cnblogs.com/monsteryang/p/6558904.html 参考二：https://blog.csdn.net/yingshukun/article/details/53983812 参考三：https://blog.csdn.net/C_Creator/article/details/52383334
Notepad++获取方式如下： 官网获取 小蓝枣的资源仓库获取，提取码：cu89 安装简单，选择简体中文安装就好了，中间会有个配置安装路径，想改的话可以改。 接下来我们来配置一下
上面那个小游戏教程写不下去了，以后再写吧，今天学点新东西，了解的越多，发现python越强大啊！ 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。 最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库，我们将使用它来制作简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。我们还将使用Pygal包，它专注
众所周知，从面向对象程序设计角度来讲，在Python语言中，不管类的名字是什么，构造方法的名字统一为__init__()，在创建对象时自动调用，用来对数据成员进行初始化；析构方法的名字统一为__del__()，用来释放对象占用的内存空间，在删除对象时自动调用。
pytest可以支持对用例自定义标记， 可以把用例按自己的需要归类标记，比如按用例优秀级，标记一些smoke冒烟测试用例。
现在AI绘画还是挺火，Midjourney虽然不错，但是对于我来说还是挺贵的。今天我就来安一下开源的AI绘画stable-diffusion,它的缺点就是对电脑的要求比较高，尤其是显卡。 话不多说开搞。
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真
我们平常用的浏览器自动化工具是什么？比较出名的是 Selenium，用过的大家应该知道。另外还有一个比较出名的是 PhantomJS，针对的是无界面的浏览器。这类工具能够通过代码的形式，控制浏览器自动完成一系列操作，不过是用来做爬虫或者是自动化的测试，都非常的方便。今天要推荐一个类似的工具，Playwright for Python，它是由微软开源的，毕竟大厂出品，我们一起来看看它有什么神奇的地方。首先 Playwright 支持以下类型的浏览器，主流的基本都覆盖了。Playwright 使用上非常简单，而且代码也很简洁，目前支持同步和异步调用两种方式。 同步方式：异步方式： 最后介绍一下 Playwright 最牛逼的一个功能，它能够自动根据你在浏览器上的操作生成对应的代码，简直不要太好用。以下是一个示例： 大厂出品就是不一样，从我整体的使用来看，Playwright 使用上要比 Selenium 和 PhantomJS 更简单的多，下次工作可以考虑使用 Playwright 了。目前，playwright-python985k430已经在Github上标星5K+，累计分支 430 个。 end
以上这篇python输出数学符号实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、垃圾邮件分类 垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理 这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性
matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，用于数据可视化。它可以函数的方式操作各个绘图命令（类似Matlab软件，Matplotlib名字的含义就是Matlab风格的绘图库），也可以以面向对象的方式。
题目 给定一个字符串，验证其是否为数字。 样例 "0" => true " 0.1 " => true "abc" => false "1 a" => false "2e10" => true 思路 看起来很简单，仔细一分析妈的好难。 在网上学习一些大神的思路，使用DFA来解题。 DFA是什么 DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，
既然学习一段时间python了，那么得拿些好玩的东西练练手，这里通过加载几万局的吃鸡数据，来对吃鸡胜率进行可视化分析。 通过绘制击杀地图和被击杀地图查找LYB的藏身之地
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 ge
网上有这样一张图片，信息量很大，通常会被配上标题“一张图让你学会Python”：
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
承自上一篇中的函数图形，有人问，能不能别把画个图搞那么复杂，我说当然，只要你有一台mac。 话说出来很潇洒的样子，充斥着一股迷之自信。 可能这就是mac用户典型的特征，尽管也许并没有那么值得骄傲。 其实在上一篇中我见到照片的时候就看出来用的是什么软件了，mac内置的grapher。grapher的诞生还有一段荡气回肠的“硅谷往事”，是一个令我汗颜而又激励我努力的故事。故事英文原文请看：http://www.PacificT.com/Story/，中文译文的网址打不开了，这里有个转载：https:
Python系列写完后，想趁热打铁将爬虫系列也写了，这样大家以后也可以爬爬图片，音乐，视频啥的也方便，小**的视频也可哦
如果使用Python做大型海量数据批量任务时，并且backend用mongodb做数据储存时，常常面临大量读写数据库的情况。尤其是大量更新任务，由于不能批量操作，我们知道pymongo是同步任务机制，相当耗时。
现阶段，基本所有有关OpenCV的资料都是英文，所以博主准备将OpenCV的官方文档学习一遍，尽量将自己的心得用大家理解的语言解释出来。供大家一起学习。
在使用matplotlib可视化时，title()、xlabel()、ylabel()、xticks()、yticks()或类似的函数和方法中的字符串首尾加符号“$”，可以调用matplotlib内嵌的Latex引擎进行渲染，例如：
视频创作者通常需要从大量的素材中找到自己需要的片段来剪辑，可真是心累。作为 Up 主的王德福抓住这一需求和他的小伙伴 Arthur，使用 Jina 搭建起一个跨模态视频搜索引擎，轻松实现输入描述文本，即可得到对应视频片段。
一是软件易得。随便下载个rar压缩包，解压即可打开fc模型。软件也不大，几百M而已。因为开源和免费，各建设方打开模型都不存在软件障碍，不需要转换格式。
要了解pyplot中所有的颜色映射，请访问http://matplotlib.org/，单击Examples，向下滚动 到Color Examples，再单击colormaps_reference。
1.什么是爬虫 爬虫，即网络爬虫，大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛，互联网就比作一张大网，而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯，如果它遇到资源，那么它就会抓取下来。想抓取什么？这个由你来控制它咯。 比如它在抓取一个网页，在这个网中他发现了一条道路，其实就是指向网页的超链接，那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样，整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及，分分钟爬下来不是事儿。 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中，我们可能会看到许多好看的图片，比如 http://image.baidu.com
对于我来说，学习编程最简单也是最有效的方式就是写代码。所以去年我在学习python的时候，就从最基本的爬虫入手。快速过了网上的视频，之后就动手写代码。完成这个需求前前后后大约用了两个月，你说我现在精通python吗？屁，啥也不是，但是我现在还是能写代码。我还是一直表达的个人的观点：眼过千遍，不如手过一遍。
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真正的神经网络模型的学习。
对于使用过智能手机的你，WiFi 万能钥匙，很多人想必都不陌生，可能还曾使用过或正在使用。官方是介绍的：
本文只针对特殊上标情况，上下角标可由符号“^”或者“_”实现，故不在本文讨论范围之内，特殊上标的示例如下图所示。
除了常用的26个字母和10个数字字符之外，在 unicode 中还有一些上标数字，下标数字，以及上标字母，这些特殊的字符如果用的好的话，可以给我们生活增色不少，今天就将如何使用这些字符。
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。 (1).引用计数 PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是作为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少。引用计数为0时，该对象的生命就结合了。 优点：简单，实时性 缺点：维护引用计数消耗资源，循环引用 (2).标记-清除机制 基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点，以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一边内存空间，把所有没有标记的对象释放。 (3).分代技术 分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存根据其存活时间划分不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着代的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用几次垃圾回收来度量。 python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。 举例： 当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是一种用户态的轻量级线程。
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
A^2 展示效果 : A 2 A^2 A2
Hello，小伙伴们，我是 ZOE。 这次给大家带来的是全新改版的 Python 思维导图——核心知识体系 （第三版）。距离我上次发布的 2.0 版本已经过去10个月，这段时间对旧版思维导图大量内容进行了修改，尤其是最近制定了思维导图规则，便于未来整合到完整的知识体系中。 ▍更新内容 ❥ 思维导图由 14 幅增加至 17（知识）+1（目录） 幅。 ❥ 重新修订了上一版的诸多问题（包括手误错拼，编排问题，网友反馈的内容错误及内容改进）； ❥ 调整了内容排布架构，使其对初学者更加友好：绿色主题表示基础篇，需重点
Python数据分析pandas之series初识
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