Flask 小而精 三方组件全 稳定性相对较差 1.启动： from flask import Flask app = Flask(__name__) app.run("0.0.0.0",5000,debug=True) 2.加入路由...
前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用，本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景。卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将以VGG16预训练模型为例子，从人脸识别、预训练模...
原文地址 NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。 Numpy库中的...
最近在学习Python的微信处理相关，因wxpy库中的微信客户端需要接收二维码需要安装pillow，如下 class wxpy.Bot(cache_path=None, console_qr=False, qr_path=None, qr_callback=None, login_callback=None, logout_callback=None)[源...
就库的范围，个人认为网络爬虫必备库知识包括urllib、requests、re、BeautifulSoup、concurrent.futures，接下来将结对requests库的使用方法进行总结 1. requests库简介 官方中文文档：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickst...
1.空值 1.1 有两种丢失数据： None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算，但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.nan + 2 # 值仍然是nan 1.2 np.nan（NaN） 数组直接运算会得到nan，但可以使用np.nansum()函数来计算nan，此时视...
一、pd.read_html 参数 函数参数 pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=',', encoding=None, decim...
Flask0.Flask简介 Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架，开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借...