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装饰器是Python的重要组成部分。简单来说:它们是修改其它函数的函数。他们有助于使我们的代码更短,更Pythonic。大多数初学者不知道在哪里使用它们,所以本文将介绍一些常见需要使用装饰器的情况。

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我家养了一条拉布拉多,名字叫小黑,由于我常年不在家,都是我妈妈在养,每当我想要看看狗子,总是需要在我妈妈在家的时候,和我妈妈视频才能看到,因此,就想做一个本文的这个项目。

首先,给大家看下效果,B站直播房间号: https://live.bilibili.com/21172572

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1.基本语法

1.1 字体设置斜体,粗体,删除线

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*倾斜文字*
**加粗文字**
***倾斜加粗文字***
~~下划线文字~~
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粒子群算法的起源

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization[PSO])是一种基于群体智能的启发式全局搜索算法,因为我的毕业设计需要用到,学习整理一下。

求函数最优值的问题,即求函数的最大或者最小值。粒子群算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解,易实现,全局搜索能力强等特点,倍受科学与工程的领域的广泛关注,已经成为发展最快的智能优化算法之一。

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PYSWARMS是用python编写的一个可扩展的,用于研究粒子群算法(particle swarm optimization[PSO])的工具包。

它适用于群体智能研究人员,从业者,学生,因为PYSWARMS拥有完善的优秀的接口,非常容易在问题中实施PSO算法。

本项目解决的问题:

工业上光纤测温仪配有自带的桌面上位机,此上位机是用C++语言编写,在测温的过程中,温度数据会每隔一秒记录一次,写入TXT文件。本项目将此TXT文件中的数据通过Python发送到服务器,并且在服务器上建立WEB接口,使用户可以通过WEB访问。

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import pandas as pd
reviews = pd.read_csv("data/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)
pd.set_option("display.max_rows", 5)

能够选择一张表中的某些数据是一个极其重要的操作,如果你连这个都不会的话,后面的处理根本就不可能实现了。

Python语言自带的索引,切片方法

原生的Python提供了很多优秀的方法来索引数据,pandas继承了这些方法,考虑这个DataFrame

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在大多数数据分析项目中第一步往往是读取数据文件,在这个教程中,你将分别通过手动和读取数据文件来创建SeriesDataFrame对象。

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import pandas as pd

创建数据

pandas中有两个核心的对象: DataFrameSeries

一个DataFrame是一张表格,每个元素有行和列来确定

举例如下:是一个简单的DataFrame

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这篇文章用来记录使用linux时遇到的各种BUG与解决方案

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单变量线性回归——Pytorch实现

吴恩达老师机器学习课程中的线性回归采用的是Matlab编写的,我用Pytorch实现一遍。

x_train是房子大小

y_train是房子售价

最终目标是预测y_train

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