Python，批量删除txt文本指定行
本文解决问题：批量删除多行txt文本中的内容。思路：1.找出需要删除行的 id（就是需要删除那些行，把这是第几行给记录下来。）2.将原文本内容不需要删除的行 赋予到 新的列表。（以此达到删除指定行的效果）3.将 新列表 写入 一个新 txt文件。（可以自己手动创建一个新的txt）代码：#找出了删除行
Python注释符报错
又是一个小细节~
Python爬虫实战（01）—— Selenium及浏览器驱动安装教程
今天是一期selenium模块以及浏览器驱动的安装教程
Selenium操作已经打开的Chrome（只怪自己尝试的太迟）
完成以上操作后，以后selenium争对需要登陆的网址会变得友好多了。以后很多东西都能继续搞下去了😀😀😀，其使用频率就会上来了。
Python 解决百钱买百鸡问题
我国古代数学家张丘建在《算经》一书中曾提出过著名的“百钱买百鸡”问题，该问题叙述如下：鸡翁一，值钱五；鸡母一，值钱三；鸡雏三，值钱一；百钱买百鸡，则翁、母、雏各几何？翻译过来，意思是公鸡一个五块钱，母鸡一个三块钱，小鸡三个一块钱，现在要用一百块钱买一百只鸡，问公鸡、母鸡、小鸡各多少只？需要定义三个整
一文读懂机器学习分类全流程
🏆在本文中，作者将带你了解机器学习分类的全流程，从问题分析>数据预处理>分类器选择>模型构建>精度评价>模型发布为Web应用。从0带读者入门机器学习分类。
免费GPU：九天•毕昇平台使用教程
深度学习非常依赖设备，训练模型就类似在“炼丹”，没有好的炼丹炉，想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型，只能是“望洋兴叹”。那么对于缺乏设备的“穷人”来说，有没有办法去白嫖免费的算力资源呢？经过我的调研，基本有以下三种途径：谷歌的Colab谷歌的Colab可能不少人都用
python 导入txt文件并删除换行符并提取部分内容———MIMIC-IV/MIMIC-CXR文本报告预处理
首先看我们的txt数据：我想要将这篇报告中的findings提取成为一行字符串。像这样如果我们使用panda.read_table读取，将会变成这样的dataframe类型：下面放上我的代码，非常简单f = open(r"E:\MIMIC-IV\MIMIC-CXR\MIMIC-cxr-report\
Python环境搭建
1、进入官网 python.org 。鼠标放在（1）Downloads上，可直接下载(2)Python 3.10.1或者进入（3）View the full list of downloads.选择其他版本。2、下载完成后双击打开。选择自定义安装（不建议安装在C盘），注意勾选。next自选一个路径（
第一篇博客，与您共勉
第一篇博客，与您共勉，欢迎加入我们的编程大队，一起奔赴美好未来！
python的list合并
关于python的listpython合并两个列表的方法：1、使用append()向列表尾部追加一个列表元素；2、使用extend()向列表尾部追加一个列表；（修改的是原list）3、“+”，list3=lsit1+list2，产生新的list。4、使用“+=”向原列表追加一个新元素；（和exten
2022认证杯（小美赛）C题详细思路
目录C题问题背景：C题数据说明：C题任务：C题参考思路：问题一思路：问题二思路：问题三思路：C题完整思路获取：C题交流：人类行为理解的一个重要方面是对日常活动的识别和监控。 可穿戴活动识别系统可以改善许多关键领域的生活质量，例如动态监测、家庭康复和跌倒检测。 基于惯性传感器的活动识别系统被用于个人报
人工智能：通过Python实现语音合成的案例
今天给大家介绍一下基于百度的AI语音技术SDK实现语音合成的案例，编程语言采用Python，希望对大家能有所帮助！
python大数据之随机森林（回归与分类）
随机森林在大数据运用中非常的常见，它在预测和回归上相比于SVM，多元线性回归，逻辑回归，多项式回归这些，有着比较好的鲁棒性。随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。废话不多说，直接上干货。
Python 字符串的拼接
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Spring的RequestBodyAdvice拦截小细节浅析
背景因为项目接口需要进行解密,需要对数据进行统一处理,就使用了ReuqestBodyAdvice进行数据解密处理,但是偶然的发现supports方法会出现执行两次的情况,觉得有点奇异就进行了一次断点调试,然后就发现了执行两次的原因;过程1.默认supports方法返回false,表示不做任何处理:2
机器学习实战4：基于马尔科夫随机场的图像分割(附Python代码)
图像分割将原始冗余而繁杂的图像，转化为一种更具意义且简单紧凑的组织形式，具有重要应用价值。本文介绍如何应用机器学习方法——马尔科夫随机场实现图像分割，加深对概率图模型应用的理解
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计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例。计算两幅图MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。公式表示为：对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便
数据分析案例-大数据相关招聘岗位可视化分析
本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。
python with open使用方法(基础)
withwith就是一个相当于自动关闭你所打开的文件而已吧。其他的我也不知道open()open()函数需要传递至少两个参数路径读写方式路径其中路径又有相对路径和绝对路径绝对路径就是从D:/开始的路径相对路径就是直接写路径就可以，不用从D盘开始写。在程序所在路径下！读写方式非二进制读写r(只读)
