在Python中，变量是用来存储数据的容器。与其他编程语言不同，Python中的变量不需要声明类型，可以直接赋值使用。Python的变量赋值是动态的，即可以在程序运行时根据赋予的值确定变量的类型。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
实际上，在Python里面，两个字符串之间如果只有 空格或者 空格+换行符，那么Python会自动把这两个字符串拼成一个，例如：
code就是一种语言，一种计算机能读懂的语言。计算机是一个傻逼，他理解不了默认两可的任何东西。比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之，你给他钱，他就给你买回来让你吃到爽的西瓜。但是，你想让计算机买一个西瓜？你要告诉他：去门口的鲜丰水果店买，买沙瓤无子西瓜，若旁边的店打折，就去旁边的店买。总之，你不能让计算机做任何决定，你要清楚的告诉他所有情况下的所有的行为。而code，就是你和计算机交流的语言，或者说是对计算机的命令。
原本只是想简单的聊一下代码格式化的问题，无奈本文拖沓了很久，在此期间，我又思考了很多，我越来越觉得代码格式化是一门艺术。为了衬托“艺术”二字，可能叫“代码美化”更贴切一点，但是本文的深度远没有标题那么宏大。
但是这个方案有个弊端，本来是一行字符串，结果变成了多行，而且如果有缩进的话，本来表示缩进的空格，也作为字符串的一部分了。跟我们实际想要的并不一致。
什么是code? code就就是一种语言，一种计算机能读懂的语言。计算机是一个傻逼，他理解不了默认两可的任何东西。比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之
code就就是一种语言，一种计算机能读懂的语言。计算机是一个傻逼，他理解不了默认两可的任何东西。比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之，你给他钱，他就给你买回来让你吃到爽的西瓜。但是，你想让计算机买一个西瓜？你要告诉他：去门口的鲜丰水果店买，买沙瓤无子西瓜，若旁边的店打折，就去旁边的店买。总之，你不能让计算机做任何决定，你要清楚的告诉他所有情况下的所有的行为。而code，就是你和计算机交流的语言，或者说是对计算机的命令。
来源：代码湾 什么是code? code就就是一种语言，一种计算机能读懂的语言。计算机是一个傻*，他理解不了默认两可的任何东西。比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活
code就就是一种语言，一种计算机能读懂的语言。计算机是一个傻*，他理解不了默认两可的任何东西。比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之，你给他钱，他就给你买回来让你吃到爽的西瓜。但是，你想让计算机买一个西瓜？你要告诉他：去门口的鲜丰水果店买，买沙瓤无子西瓜，若旁边的店打折，就去旁边的店买。总之，你不能让计算机做任何决定，你要清楚的告诉他所有情况下的所有的行为。而code，就是你和计算机交流的语言，或者说是对计算机的命令。
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Vim 的配置不太容易，它有自己的语法，许许多多的命令。我总是记不清楚，所以就整理了下面这篇文章，列出主要配置项的含义。
前几天给大家分享了如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化，利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例，以及利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化，感兴趣的小伙伴可以点击进去看看详情，内容方面不是很难，即使你是小白，也可以通过代码进行实现抓取。今天，小编继续给大家分享如何利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示，具体的教程如下所示。
本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备的过程中如何避免数据泄露。
有三个数字：1、2、3，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？ 思路：用for循环嵌套和range函数结合取出三位数所有可能的结果，再用if判断符合条件的可能性
第一行：每个人拥有的优惠券数量（数量取值范围为[0, 10]），按满减、打折、无门槛的顺序输入。 第二行：表示购物的人数n（1 <= n <= 10000）。
Vundle 是 Vim bundle 的简称,使用git来管理vim插件，有了它，安装其它插件就方便很多。
本文结构： 什么是交叉验证法？ 为什么用交叉验证法？ 主要有哪些方法？优缺点？ 各方法应用举例？ ---- 什么是交叉验证法？ 它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。 ---- 为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 ---- 主要有哪些方法？ 1. 留出法 （holdout cross validation）
用vim来写python程序，所需要设置的地方 下载插件： 1 git clone https://github.com/VundleVim/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim 配置参考 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
今天总结一下爬虫在互联网中的具体应用，个人认为有四点： 1，比价网站的应用。如今各大电商平台为了活跃用户进行各种秒杀活动，还有优惠券等。同样的一个商品可能在不同网购平台价格不一样，这就催生了。返利网，
你的书架，由我承包 盆友们，周五啦！来一起搞事情吧！ 回血赠书第8期带着Python入门书单来啦！ Python作为一门举足轻重的编程语言，同时也是新手入门非常理想的一门语言。 新年伊始，苦于入门的小伙伴不要错过，博文菌带来的全是干货，跟着书单学起来！ -------------- 本次赠书活动将产生10位同学，可从书单中任选一本带回家，快拉上你的小伙伴们参与进来吧！ 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ""" 1 《疯狂Python讲义》 2 《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（
(1) 基本逻辑控制举例和编码风格规范 1.while死循环 2.for循环 3.if，elif，else分支判断 4.编码风格（官方建议） 版本：Python3.4 1.while死循环 #function: endless loop import time i = 0 while 1: i += 1 print(i) time.sleep(3) 执行效果： >>> import time >>> i = 0 >>> while 1: ... i += 1 ...
所以这个教程既不是python入门，也不是机器学习入门。而是引导你从一个机器学习初级开发者，到能够基于python生态开展机器学习项目的专业开发者。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 小伙伴们，五一假期快乐呀！ 五月，是个适合通过假期读书来开启的月份~~ 五一小长假，不管是宅在家里，还是去旅行，带上一本书看看总是一种充满智慧的选择 …… 所以，快来看看五月有哪些新鲜出炉的好书吧！ 带上你感兴趣的书，让这个假期充实起来 ~~ 01 《计算机底层的秘密》 陆小风（@码农的荒岛求生）著 扫码查看本书详情！ 限量签名版，限时五折 京东一线专家实战心经 揭示编程高手心智模型与计算机系统底层奥秘 让你对写下的每一行代码将对系统产生
这个插件非常有用，我们做数据分析EDA或者特征工程时经常要各种尝试，而不是要真正的运行cell代码。
今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」，作者：小F。 学习编程是一个比较枯燥的过程，所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在，已经更新接近 百篇原创 文章。 主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容，非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 这里精选了50个Python数据分析实战案例，不仅包含源码，还有使用教程。 50+的Python实战案例及使用教程，可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取～ 点击关注 回
上半部分是用一个基础模型进行5折交叉验证，如：用XGBoost作为基础模型Model1，5折交叉验证就是先拿出四折作为training data，另外一折作为testing data。注意：在stacking中此部分数据会用到整个traing set。如：假设我们整个training set包含10000行数据，testing set包含2500行数据，那么每一次交叉验证其实就是对training set进行划分，在每一次的交叉验证中training data将会是8000行，testing data是2000行。
在 IntelliJ IDEA 第一次导入的时候在文档的最上面有一个提示为是否启用 Soft-wrap。
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你好，程序员。 多少个清晨，你让阳光肆无忌惮地穿透你精心搭配的格子衬衫；多少个白天，你在疯狂体会需求和 bug ；多少个午夜，你任凭无法止步的代码，收割着你的头发······ 在忙碌焦虑中自我否定变成了常态，时间久了，你也许对这样的生活也谈不上热爱或者讨厌了。 或许，你还记得曾经那个总在憧憬，要改变世界的自己吗？ 作为一个程序员，你执着于技术，很少思考你们的世界。 一万个人眼里，程序员有一万种贡献。治愈残破代码，创造精彩世界。世界上每一个人美丽的梦都离不开程序员的点缀。 所以，有困难别再一个人纠结
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。在本文中，我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法，并使用Python来实现这些方法，并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
前言 最近开学季，各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折，三本书仅需98.9，也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的，平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折，但是有满100-50活动，相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺，自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的，也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版，本来是彩色的图书，盗版是黑白的，会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
正文之前 果然，上一篇文章结尾的预言果然一语成谶，2016-09-4我果然没做出来。没错，昨晚到现在都没有做出来，当然，也是我做了一晚上心灰意冷，然后去欺负本文的CCF 2016 - 04 去了 bu
今天，想跟大家聊聊 Python 能力的提升。 结合我最近这些年的Python学习、开发经验，发现 90% 的人在学Python时都会遇到下面这些问题： 1.想学Python，但应用方向太多了，没编程经验根本不知道该怎么学... 2.基础入门看似简单，一旦将理论落地到实际的项目编码中，就举步维艰... 3.学了不少课程，但一面试就被别人说基础差，甚至开始怀疑自己不适合开发... 那么，真的是我们能力差、学不懂吗？只能跟Python说再见吗？ 01 超95405人选择的 Python 学习方法 其实我
最近在完善一篇学术论文，格式要用到LaTeX，LaTeX比较庞大，只能装在电脑上面，本人经常奔波于宿舍、教室、图书馆和实验室之间，电脑真的很沉。疫情原因必须按照学校规划的路径走，没有代步工具，距离还很远。每次背着电脑跑一趟都要累的休息一会，很影响创作。有时候灵感一来还要打开电脑再记录，可能这个时间灵感都散掉了。今天偶然和朋友抱怨了一下，朋友马上给我推荐了一个方案，就是上次的在线VScose加上LaTeX，这两个完全开源，且搭配起来非常好用，简直神器，那我们接下来赶紧开整吧！
交叉验证（也称为“过采样”技术）是数据科学项目的基本要素。它是一种重采样过程，用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。
给定n个整数表示一个商店连续n天的销售量。如果某天之前销售量在增长，而后一天销售量减少，则称这一天为折点，反过来如果之前销售量减少而后一天销售量增长，也称这一天为折点。其他的天都不是折点。如下图中，第3天和第6天是折点。
一、 购物单 小明刚刚找到工作，老板人很好，只是老板夫人很爱购物。老板忙的时候经常让小明帮忙到商场代为购物。小明很厌烦，但又不好推辞。 这不，XX大促销又来了！老板夫人开出了长长的购物单，都是有打折优惠的。 小明也有个怪癖，不到万不得已，从不刷卡，直接现金搞定。 现在小明很心烦，请你帮他计算一下，需要从取款机上取多少现金，才能搞定这次购物。 取款机只能提供100元面额的纸币。小明想尽可能少取些现金，够用就行了。 你的任务是计算出，小明最少需要取多少现金。 以下是让人头疼的购
这是「进击的Coder」的第 633 篇技术分享 整理：一行（一行玩 Python） 来源：blog.csdn.net/daocaokafei/article/details/120733959 “ 阅读本文大概需要 4 分钟。 ” 在某些时候，垃圾代码发生在我们所有人身上。你产生了你并不感到自豪的代码。这些代码让你怀疑，"我怎么会写出这样的东西？"这没什么好羞愧的。我们只是人类。有时候，我们就是没有做到最好。 它发生在我身上，发生在你身上，但它也发生在其他开发者身上。我花了点时间，收集了我能找到的最糟
它的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域皇冠上的“明珠”，其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
在我们的日常生活中，很多时候都会遇到超市打折，通过python可以很快的计算打折后应付多少钱。即可以帮助消费者快速知道打折带来的优惠力度，又可以提高收营员的效率。
在最开始的时候我们介绍了一些vim中的motion 包括如何在字符间、单词间、行间以及多行间移动。·但是motion中的内容可远不止我们介绍的这些，平时用到的也远不止之间介绍的那些。 之所以没有一次介绍完，主要是不想搞那么复杂，一次性全都介绍完那么篇幅会显得很长，而且显的很复杂。vim入门最重要的一步就是用起来，如果初学者因为看到入门类的文章出现一堆不知道什么意思的操作命令，肯定会被吓跑的，也就无法体会到vim的魅力了。像这种进阶类的内容我想将它们放到后面，等各位小伙伴能熟练使用vim完成编辑任务之后再来考虑通过进阶内容进一步提高使用效率。
就是有时候代码过长，我们会折行增加可读性，最简单的一个例子就是 object builder 设置值。奇葩的要求是这个代码必须要放在一行上上面。
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