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搜索资源列表

  1. Python Cookbook

  2. 第1章 文本 1 引言 1 1.1 每次处理一个字符 6 1.2 字符和字符值之间的转换 7 1.3 测试一个对象是否是类字符串 8 1.4 字符串对齐 10 1.5 去除字符串两端的空格 11 1.6 合并字符串 11 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 14 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 15 1.9 简化字符串的translate方法的使用 18 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 20 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 23 1.12 控制大小写 25

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2013-07-31
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：winlrou

  1. Python.Cookbook(第2版)中文版

  2. 第1章 文本 引言 1 1.1 每次处理一个字符 1.2 字符和字符值之间的转换 1.3 测试一个对象是否是类字符串 1.4 字符串对齐 1.5 去除字符串两端的空格 1.6 合并字符串 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 1.9 简化字符串的translate方法的使用 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 1.12 控制大小写 1.13 访问子字符串 1.14 改变多行文本字符串的缩进 1.15

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-23
    • 文件大小：71303168
    • 提供者：lengwuqin

  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章：数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chengyulin888

  1. Python.Cookbook(第2版)中文版

  2. 第1章 文本 1 引言 1 1.1 每次处理一个字符 6 1.2 字符和字符值之间的转换 7 1.3 测试一个对象是否是类字符串 8 1.4 字符串对齐 10 1.5 去除字符串两端的空格 11 1.6 合并字符串 11 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 14 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 15 1.9 简化字符串的translate方法的使用 18 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 20 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 23 1.12 控制大小写 25

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-04-26
    • 文件大小：71303168
    • 提供者：skyfishsha

  1. 如何基于python生成list的所有的子集

  2. 主要介绍了如何基于python生成list的所有的子集,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,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38700240

  1. python中解析json格式文件的方法示例

  2. 前言 JSON(Javascr ipt Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于Javascr ipt（Standard ECMA-262 3rd Edition – December 1999）的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, Javascr ipt, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 本文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38692969

  1. python对json的相关操作实例详解

  2. 本文实例分析了python对json的相关操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 什么是json： JSON(Javascr ipt Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于Javascr ipt Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition – December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：129024
    • 提供者：weixin_38609128

  1. python生成n个元素的全组合方法

  2. 利用二进制反格雷码(bynary reflected Gray code)的方式生成n个元素的全组合，Cn1+Cn2+…+Cnn， 如在利用穷举方法解决背包问题时，就需要找出物品的所有组合的子集。如有物品1,2,3.我们就可以生成3个位串的格雷码，0表示不选择该物品，1表示选择该物品。 算法如下所示： import copy def brgd(n): ''' 递归生成n位的二进制反格雷码 :param n: :return: ''' if n==1: return ["0","

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38719702

  1. python读写json文件的简单实现

  2. JSON(Javascr ipt Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAscr ipt的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、Javascr ipt、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。 JSON在python中分别由list和dict组成。 这是用于序列化的两个模块： jso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38592848

  1. python中的json总结

  2. JSON(Javascr ipt Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAscr ipt (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 下面通过本文给大家介绍python中的json，一起看看吧 JSON JSON(Javascr ipt Object Nota

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38528680

  1. 详解Python使用simplejson模块解析JSON的方法

  2. 1，Json模块介绍 JSON(Javascr ipt Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于Javascr ipt Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition – December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, Javascr ipt, Perl, Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38591615

  1. 如何基于python生成list的所有的子集

  2. 这篇文章主要介绍了如何基于python生成list的所有的子集,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,需要的朋友可以参考下 不使用递归且不引入标准库，单纯用两个for循环即可得出一个list的所有子集 L = [1, 2, 3, 4] List = [[]] for i in range(len(L)): # 定长 for j in range(len(List)): # 变长 sub_List = List[j] + [L[i]]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38718434

  1. myjit:适用于Python的实验性JITAOT-源码

  2. 这是JIT / AOT框架的原型，该框架采用经过修饰的Python函数，该函数以Python语法的子集编写，但具有Python类型修饰，并生成本机二进制文件。 这是一个非常简单的概念证明。 它还没有做很多。 现在，它仅允许您对字节执行基本算术，将它们存储在变量中，然后返回结果。 它尚不可靠的陷阱类型错误或执行其他检查（尚未）。 demo.py文件还显示了一个简单的示例。 还有一个应通过完整功能集运行的测试套件（运行python .\tests\ ）。 最终可能会变成更大的东西，但是现在这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42153801

  1. miniparquet:读取Parquet文件子集的库-源码

  2. 迷你实木复合地板 miniparquet是Parquet文件常见子集的阅读器。 miniparquet仅支持矩形数据结构（无嵌套表），仅支持Snappy压缩方案。 miniparquet没有（零，无，0），并且非常轻巧。 它可以在几秒钟内编译为1 MB以下的二进制大小。 安装 Miniparquet是C ++库，一个Python包和一个R包。 像这样安装R软件包： devtools::install_github("hannesmuehleisen/miniparquet") 可以通过键入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_42136477

  1. multimodal-dataset:用于生成多模式CAFA基准测试集的代码和最少数据-源码

  2. 多峰数据集 代码，用于生成多模式基准测试集的最少数据。 1.选择样本进行培训，测试，验证 阈值序列同一性，以避免基于同源性的过度拟合。 为此，从获得.fasta格式的一组带注释的序列，并将其聚类（使用cdhit ），直到某个序列同一性阈值（例如40％）。 聚类后​​，由每个聚类中的质心组成的蛋白质集即为完整数据集。 这些蛋白质在.fasta的输出.fasta文件中cdhit 。 将该数据集适当地划分为训练集，验证集和保持集。 请记住，如果保持集是预先确定的，则必须删除其聚类中包含测试集成员的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42121272

  1. pyfpdf：用于Python的简单PDF生成（FPDF PHP端口）-源码

  2. pyfpdf：适用于Python的FPDF PyFPDF是从PHP移植而来的Python下生成PDF文档的库（请参阅 ：“免费” -PDF，这是众所周知的PDFlib扩展替换，其中包含许多示例，脚本和派生类）。 与其他PDF库相比，PyFPDF简单，小型和通用，具有先进的功能，并且易于学习，扩展和维护。 特征： Python 2.5至3.4支持 Unicode（UTF-8）TrueType字体子集嵌入 条形码I2of5和code39，QR码即将推出... 支持PNG，GIF和JPG（包括

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：610304
    • 提供者：weixin_42136477

  1. 子字体：生成子集的woffwoff2字体-源码

  2. 子字型 生成子集的woff / woff2字体。 要求 python 3.6或更高版本（带pip） 制备 git clone https://github.com/minacle/subfont.git cd subfont pip3.6 install -r requirements.txt python3.6 subfont.py --help 用法 usage: subfont.py [-F FILE...] [-T TAG...] [-I ID...] [-C CLASS...]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42103587

  1. 进化集成优化器：用于多个分类器系统的进化优化器，可从生成的合奏中找到分类器的最佳子集-源码

  2. 进化集成优化器 基于遗传算法技术的分类器集成优化器。 给定训练有素的分类器集合，进化集成分类器能够通过进化方法找到最佳和更准确的分类器子集。 用法 遗传优化操作的核心文件是文件。 文件有一个示例，说明如何通过带决策树的Bagging分类器使用系统。 要更改遗传算法参数，您需要打开并修改 。 为了运行系统： $ python bagging_example.py 依存关系 进化合奏优化器具有以下依赖性：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_42128963

  1. 使用Scikit-Learn-Python-3.x进行机器学习：通常，学习问题会考虑一组n个数据样本，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本都不止一个数字，例如是一个多维条目（又称多元数据），则称其具有多个属性或特征。 学习问题可分为以

  2. 使用Scikit学习Python-3.x进行机器学习 定义：机器学习是computer systems使用的algorithms和statistical models的科学研究，以便有效地执行specific task without using explicit instructions ，而是依靠模式和推理。 它被视为人工智能的子集。 将机器学习应用于现实世界数据时，该过程涉及很多步骤-从收集数据开始，到生成预测结束。 我们必须建立机器学习模型的步骤： 步骤1：收集数据在行业中，构建数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：weixin_42132598

  1. ShivyC：用Python创建的C编译器-源码

  2. ShivyC 一个用Python创建的业余C编译器。 ShivyC是一个用Python 3编写的爱好C编译器，它支持C11标准的子集，并生成相当有效的二进制文件，包括一些优化。 ShivyC还会生成有用的编译时错误消息。 这种是ShivyC今天可以编译的一个示例。 有关功能的更全面列表，请参见。 快速开始 x86-64 Linux ShivyC仅需要Python 3.6或更高版本来编译C代码。 组装和链接使用GNU binutils和glibc完成，您几乎肯定已经安装了它们。 要安装Sh

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_42172972
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