Python ValueError: could not convert string to float: '-' [问题点数:50分,结帖人iwangzhengchao]

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红花 2017年10月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2017年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
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ValueError: could not convert string to float: 'NONE'解决方案
<em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em>: ‘NONE’解决方案出现该错误的原因是数据里面存在字符串,使用Ctrl+F在数据文件里进行全局搜索相应字符串,进行替换即可。
Python的报错:Value error:could not convert string to float,跪求大神指点
PYTHON报错:Value error:could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em> TXT文件 TXT文件读取的代码: txt = np.loadtxt(‘E:\DataSet\CCTSDB\GroundTruth\GroundTruth.txt’) txtDF = pd.DataFrame(txt) txtDF.to_csv(‘file1.csv’, index=Fa...
ValueError: could not convert string to float: '\ufeff6'错误解决(UTF-8和UTF-8-sig的区别)
1 解决方案 载入csv文件,代码如下 def loadCsv(filename): lines = csv.reader(open(filename, "rt", encoding="UTF-8")) dataset = list(lines) for i in range(len(dataset)): dataset[i] = [<em>float</em>(...
ValueError: could not convert string to float的处理方式
平台:PyCharm 遇到如下问题:     data.append([<em>float</em>(tk) for tk in tokens[:-1]]) <em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em> 原因:很可能是你的数据中含有\t,即退格键 解决办法: 1、选择任意两个数据之间间隙 2、CTRL+R 3、替换为一个空
ValueError: could not convert string to float: 'LTC-USDT'(已解决)
问题背景 将dict{‘key1’:‘10’,‘key2’:‘ltc-usdt’}转变成dataframe,并让value值从字符串转变为<em>float</em>型。 df = pd.DataFrame(dict,dtype='<em>float</em>') 问题原因 如果key对应的是数字的字符串,是可以转换成<em>float</em>的,但是如果对应的value是其他字符,就不能转换了 问题解决 部分key:va...
python中ValueError: could not convert string to float:如何修改?
原因在于文本中的数字间不是一个空格,可能是一个“tab"或多个空格;建议用正则表达式拆分:
python 报错ValueError: could not convert string to float: "0.0000"
代码如下
ValueError: could not convert string to float: '\ufeff50'及ValueError: Cannot feed value of shape错误
(作者:陈玓玏) 一、 <em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em>: '\ufeff50’错误 错误场景:使用tensorflow的tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_without_header读取csv文件时,出现错误**<em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to f...
ValueError: could not convert string to float
<em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em> from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
ValueError: could not convert string to float:
将读入的txt文件中的矩阵由 -0.017612,14.053064, -1.395634,4.662541, -0.752157,6.538620, -1.322371,7.152853, 形式改为 -0.017612 14.053064 -1.395634 4.662541 -0.752157 6.538620 -1.322371 7.152853 ...
ValueError: could not convert string to float: 'Q'
可能是特征中有字符串类型,需要将特征转换成int 或<em>float</em> 就好了
Python 中出现ValueError: could not convert string to float的解决方法
x_data[i][j] = <em>float</em>(x_data_1[i][j]) # 前60个特征值 网上有人说看看数组x_data_1中是不是<em>string</em>,本人确定不是之后发现还是出现这个错误。最后的解决方法其实很简单,就是把原先的数据复制,然后选择性黏贴–黏贴值和数字格式。 ...
Python error 积累
python error: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em> 大概率是因为,文本格式错误. 1. 请检查空格是否只有一个,且不是‘\t’ ; 2. notebook打开切换为‘utf-8’ ,不是‘ANSI’ python error:Fatal <em>Python</em> error : Py_Initialize : unable to load the fi...
python出现 ValueError: could not convert string to float: '75,871.62' 字符中间带逗号如何转换为浮点型
&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;a='75,871.62' &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;b=a.replace(',','') &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;b '75871.62' &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;int(b) 75871 此外,所有带特殊符号的浮点型。比如¥12,232,323.67,转换的时候,只要将特殊符号转化为&quot;&quot;既可。 ...
ValueError: could not convert string to float:
python2.7的代码在python3.6的环境下运行,报错。temp=<em>float</em>(lis) * 60.。十分确定<em>float</em>()函数里的值为数字。请问大神们,我应该怎么修改代码。
使用python中的numpy模块遇到could not convert string to float
在使用python读取csv文件时接触到了numpy模块 需要下载对应的版本的numpy模块进行安装 你可以在如果import numpy 不成功 可以去观察一下<em>Python</em>27\Lib\site-packages下是否有numpy文件 成功安装完成以后我谢了个测试文件 import numpy my_csv=numpy.loadtxt(open("test.csv","rb"),del
python ValueError: could not convert string to float: ? 该怎么解决
#coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import IsolationForest ilf = IsolationForest(n_estimators=100, n_jobs=-1, # 使用全部cpu ...
could not convert string to float解决savetxt()数据导出的问题
import numpy as np import pandas as pd from numpy import loadtxt from sklearn.feature_selection import RFECV import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklear...
could not convert string to float: '\ufeff0'
open(&quot;C:\\Users\zhaozz\\Desktop\\plsa-标题x10和摘要-20主题.txt&quot;,encoding='utf-8-sig',errors=&quot;ignore&quot;)   将encoding 变为utf-8-sig  
loadtxt()读取数据类型转换/string转换float/ValueError: could not convert string to float:
Traceback (most recent call last): File "C:/Users/JZ/PycharmProjects/Test/test.py", line 4, in data1=np.loadtxt("Train.csv", delimiter=',') File "C:\Users\JZ\AppData\Local\Programs\<em>Python</em>\<em>Python</em>35\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", lin
ValueError: could not convert string to float: '?'
昨儿个想处理一个百万数据量的时间序列数据,本来单纯的以为数据都是可以用<em>float</em>()转换的str,可是在执行下面代码时就会报错: power = household_power.Global_active_power[6838:6840].apply(lambda x: <em>float</em>(x) if type(x)==str else 0) 于是怀疑自己的lambda是不是写错了,还是apply函数用...
pandas ValueError: could not convert string to float: (dataframe stringfloat)(object 转 float
搞了一下午,终于把字符串转化成了数值 灵感来源:https://vimsky.com/article/3694.html 顺便提一下,Google搜索就是比baidu有效率! 问题:pandas 导入 csv文件之后,有部分列是空的,列的类型为object格式,列中单元格存的是<em>string</em>格式 需求:把空的列(object)转化成浮点类型(<em>float</em>) 方法: # 读取文件 d...
python string to float问题,不要看着这么简单,请入内
现在要做一个转换,把<em>string</em>类型转为<em>float</em> 其实<em>float</em>()功能是可以转换的, 但是如果<em>string</em> 为 "00123.456" 或".123456" 或 "0012.3645"的情况先,f
python placeholder函数的问题
import tensorflow as tf b=tf.Variable(tf.zeros([100])) w=tf.Variable(tf.random_uniform([784,100],-1,1)) x=tf.placeholder(name="x") 出现如下错误: TypeError: placeholder() takes at least 1 argument (1 given) 请教如何解决
tensorflow,python运行时报错在reshape上,求大神解答
代码来自于一篇博客,用tensorflow判断拨号图标和短信图标的分类,训练已经成功运行,以下为测试代码,错误出现在38行 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 我的测试图片是256*256的,也测试了48*48的 ``` #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2018/3/31 0031 17:50 # @Author : scw # @File : main.py # 进行图片预测方法调用的文件 import numpy as np from PIL import Image import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from shenjingwangluomodel import inference # 定义需要进行分类的种类,这里我是进行分两种,因为一种为是拨号键,另一种就是非拨号键 CallPhoneStyle = 2 # 进行测试的操作处理========================== # 加载要进行测试的图片 def get_one_image(img_dir): image = Image.open(img_dir) # Image.open() # 好像一次只能打开一张图片,不能一次打开一个文件夹,这里大家可以去搜索一下 plt.imshow(image) image = image.resize([208, 208]) image_arr = np.array(image) return image_arr # 进行测试处理------------------------------------------------------- def test(test_file): # 设置加载训练结果的文件目录(这个是需要之前就已经训练好的,别忘记) log_dir = '/home/administrator/test_system/calldata2/' # 打开要进行测试的图片 image_arr = get_one_image(test_file) with tf.Graph().as_default(): # 把要进行测试的图片转为tensorflow所支持的格式 image = tf.cast(image_arr, tf.<em>float</em>32) # 将图片进行格式化的处理 image = tf.image.per_image_standardization(image) # 将tensorflow的图片的格式参数,转变为shape格式的,好像就是去掉-1这样的列表 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) # print(image.shape) # 参数CallPhoneStyle:表示的是分为两类 p = inference(image, 1, CallPhoneStyle) # 这是训练出一个神经网络的模型 # 这里用到了softmax这个逻辑回归模型的处理 logits = tf.nn.softmax(p) x = tf.placeholder(tf.<em>float</em>32, shape=[208, 208, 3]) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # 对tensorflow的训练参数进行初始化,使用默认的方式 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 判断是否有进行训练模型的设置,所以一定要之前就进行了模型的训练 ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(log_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: # global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split(<em>'-'</em>)[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) # 调用saver.restore()函数,加载训练好的网络模型 print('Loading success') else: print('No checkpoint') prediction = sess.run(logits, feed_dict={x: image_arr}) max_index = np.argmax(prediction) print('预测的标签为:') if max_index == 0: print("是拨号键图片") else: print("是短信图片") # print(max_index) print('预测的分类结果每种的概率为:') print(prediction) # 我用0,1表示两种分类,这也是我在训练的时候就设置好的 if max_index == 0: print('图片是拨号键图标的概率为 %.6f' %prediction[:, 0]) elif max_index == 1: print('图片是短信它图标的概率为 %.6f' %prediction[:, 1]) # 进行图片预测 test('/home/administrator/Downloads/def.png') ''' # 测试自己的训练集的图片是不是已经加载成功(因为这个是进行训练的第一步) train_dir = 'E:/tensorflowdata/calldata/' BATCH_SIZE = 5 # 生成批次队列中的容量缓存的大小 CAPACITY = 256 # 设置我自己要对图片进行统一大小的高和宽 IMG_W = 208 IMG_H = 208 image_list,label_list = get_files(train_dir) # 加载训练集的图片和对应的标签 image_batch,label_batch = get_batch(image_list,label_list,IMG_W,IMG_H,BATCH_SIZE,CAPACITY) # 进行批次图片加载到内存中 # 这是打开一个session,主要是用于进行图片的显示效果的测试 with tf.Session() as sess: i = 0 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) try: while not coord.should_stop() and i < 2: # 提取出两个batch的图片并可视化。 img, label = sess.run([image_batch, label_batch]) for j in np.arange(BATCH_SIZE): print('label: %d' % label[j]) plt.imshow(img[j, :, :, :]) plt.show() i += 1 except tf.errors.OutOfRangeError: print('done!') finally: coord.request_stop() coord.join(threads) ''' ```
python 读excel数值为浮点型问题
#读入no data = xlrd.open_workbook("no.xlsx") #打开excel table = data.sheet_by_name("Sheet1") #读sheet nrows = table.nrows cols = table.ncols nos = [] for i in range(1,nrows): #指定从1开始,到最后一列,跳过表头 for j
could not convert string to int
试过好多次。。。网上说什么正则表达式的。。。然后缩进什么的。。。 import pickle import nester new_man= try: with open('man_data.txt',
新手求助,为什么总提示could not convert string to float
这个到底是哪里有问题
Python 中将整数转换为字符串?
I want to <em>convert</em> an integer to a <em>string</em> in <em>Python</em>. I am typecasting it in vain: d = 15 d.str() When I try to <em>convert</em> it to <em>string</em>, it's showing an error like int doesn't have any attribute called str. 转载于:https://stackoverflow.com/questions/961632/<em>convert</em>ing-integer-to-<em>string</em>-in-python
ValueError: could not convert string to float 解决方法
加载自定义词向量的时候出现这个问题 因为词向量是utf-8编码,加载的时候改为ANSI格式的,说我有部分内容会损坏,我点了确定 加载的时候确实出现了错误 之后查看我的词向量,有三处错误 1、每个词向量前后都有空格,使用strip(),没有解决。使用excel,全选会弹出一个错误的提示,选择清除前后空格 2、词向量是300维的,但是有一部分不够300,我直接删掉了 3、因为编码方式改变,...
builtins.ValueError: could not convert string to float:的问题
builtins.<em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em>:
Python读取csv文件后str转换为float
-------------------------------------------code--------------------------------- #coding:utf-8 import csv import xlwt #新建excel文件 myexcel = xlwt.Workbook() #新建sheet页 mysheet = myexcel.add_sheet("testsheet") csvfile = open("data.csv","r") #读取文件信息 reader = csv.reader(csvfile) l = 0 #通过循环获取单行信息 for line in reader: r = 0 #通过双重循环获取单个单元信息 for i in line: #通过双重循环写入excel表格 x=0 #将第六行第二列的str转换为<em>float</em> if l > 6: if r >= 1: #x=<em>float</em>(i) x = <em>float</em>(i) #print(i) if x > 160: print(l,r) mysheet.write(l,r,"high") else: mysheet.write(l,r,i) r=r+1 l=l+1 #最后保存到excel myexcel.save("myexcel.xls") -------------------------------------------code--------------------------------- 如上,x=<em>float</em>(i)处报错<em>ValueError</em>:could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em>: <em>'-'</em> 此处数据类似 16.02 如何解决。
Python利用Gui做简单计算器出现could not convert string to float怎么弄
用UI做出来了一个计算器,按键也都设置好了,什么布局都弄好了,然后再文件夹里新建一个文件,引用UI,想弹出一个计算器来,但点击弹出来的计算器就会could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em>这个错误 代码:# 系统包 import sys from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets # 项目包 from Ui_MainWindow import Ui_MainWindow class CMainWindow(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent = None): super(CMainWindow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) # 主窗体设置 self.setFixedSize(self.width(), self.height()) self.show() def AddNumber(self, number): if number == ".": if self.txtDisplay.text().find(".") == -1: self.txtDisplay.setText(self.txtDisplay.text() + number) else: if self.txtDisplay.text().find(".") == -1: if <em>float</em>(self.txtDisplay.text()) == 0: self.txtDisplay.setText("") self.txtDisplay.setText(self.txtDisplay.text() + number) if <em>float</em>(self.txtDisplay.text()) == 0: self.txtDisplay.setText("0") else: self.txtDisplay.setText(self.txtDisplay.text() + number) def Push00(self): self.AddNumber("00") def Push0(self): self.AddNumber("0") def Push1(self): self.AddNumber("1") def Push2(self): self.AddNumber("2") def Push3(self): self.AddNumber("3") def Push4(self): self.AddNumber("4") def Push5(self): self.AddNumber("5") def Push6(self): self.AddNumber("6") def Push7(self): self.AddNumber("7") def Push8(self): self.AddNumber("8") def Push9(self): self.AddNumber("9") def PushDot(self): self.AddNumber(".") def PushClr(self): self.txtDisplay.setText("0") def PushAdd(self): pass def PushSub(self): pass def PushMul(self): pass def PushDiv(self): pass def PushEqr(self): pass if __name__ == '__main__': app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) MainWindow = CMainWindow() sys.exit(app.exec_()) ```
Python float()函数
<em>Python</em> <em>float</em>()函数的介绍、使用方法和注意事项。
求大佬解决could not convert string to float问题
``` def loadDataSet(fileName): dataSet = [] f = open(fileName) for line in f.readlines(): curLine = line.strip().split(' ') # 这里","表示以文件中数据之间的分隔符","分割字符串 row = [] for item in curLine: row.append(<em>float</em>(item)) dataSet.append(row) return mat(dataSet) ``` ``` Traceback (most recent call last): File "C:/Users/han_ven72/Desktop/new 1.py", line 101, in data = loadDataSet("test.txt") File "C:/Users/han_ven72/Desktop/new 1.py", line 11, in loadDataSet row.append(<em>float</em>(item)) <em>ValueError</em>: could not <em>convert</em> <em>string</em> to <em>float</em>: ```
【Pandas ERROR】 ValueError: cannot convert float NaN to integer
  报错语句 data['col'] = data['col'].apply(int)   报错提示 <em>ValueError</em>: cannot <em>convert</em> <em>float</em> NaN to integer   报错原因 因为字段中存在NaN值,所以无法转换为指定类型   解决办法 剔除该字段中的NaN值所在的行   具体可参考(需要科学上网):https://stackover...
cannot convert float to float in initialization
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201607/08/1467966446_269540.png)
python爬虫中,出现ValueError: can only parse strings该如何解决?
如题,本人用<em>Python</em>爬取内容时,出现了<em>ValueError</em>: can only parse <em>string</em>s这个错误,该如何解决? 源代码如下: #-*-coding:utf8-*- from lx
新人求助!!
大家好,我刚接触python这一块,主要是想用它做一些生信分析。现在遇到这样的一个问题。 ,我想请教大家一个问题 就是,我想用seaborn做一个热力图,我导入的数据是这样的, 代码参考的是这样的,但
Could not convert string to unicode: 如何处理????
最近网上弄了一个 利用jmail 组件 发送邮件的 代码,执行后, $jmail->body中文内容变成乱码了,并提示 warming:Could not <em>convert</em> <em>string</em> to unic
Python:检查数字列表里是否有空值
数字列表是否有空值 :u''
算法预测实例——预测年收入[特征选取/数据转换str->int]
1、预测年收入是否大于50K美元 读取adult.txt文件,最后一列是年收入,并使用KNN算法训练模型,然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50 导包 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # fit-----&amp;gt;train训练 # predict ----&amp;gt;test测试预测 from sklearn...
Python Pandas数据处理入门(Kaggle Titanic竞赛数据)
Kaggle数据竞赛是学习ML的一种有效途径。
使用python np.loadtxt出现 con't convert string to float:'R' 如何解决?
我从uci上抓取的数据集如下: 代码如下: import urllib.request import numpy as np target_url=("http://archive.ics.uci.e
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'
如图 练习格式化输出时出现错误TypeError: can't multiply sequence by non-int of type '<em>float</em>' 对输出进行修改,100×r加上数据类型<em>float</em>就可以正常输出。
问题:cannot find reference 'array' in '__init__.py' more...
测试 numpy 深拷贝、浅拷贝时遇到以下问题 cannot find reference ‘array’ in ‘init.py’ more… 这是因为pip install numpy 包时pycharm还没有刷新,只要重开一下IDE就好了。 找了许久的原因,完全是庸人自扰,果然还是经验太浅啊。 ...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 free -m 其中:m表示兆,也可以用g,注意都要小写 Men:表示物理内存统计 total:表示物理内存总数(total=used+free) use...
比特币原理详解
一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
<em>Python</em> 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 <em>Python</em> 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 <em>Python</em> 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
数据库优化 - SQL优化
以实际SQL入手,带你一步一步走上SQL优化之路!
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
将代码部署服务器,每日早上定时获取到天气数据,并发送到邮箱。 也可以说是一个小型人工智障。 知识可以运用在不同地方,不一定非是天气预报。
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
英特尔不为人知的 B 面
从 PC 时代至今,众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中,英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围,且在不断的成长进化中,成为全球知名的半导体公司。殊不知,在「刚硬」的背后,英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑,并持续发挥独特的生态价值,推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面,很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀,虽低调,但是影响力却不容小觑。 那么,在...
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹...
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
干货,2019 RESTful最贱实践
刷了几千道算法题,这些我私藏的刷题网站都在这里了!
遥想当年,机缘巧合入了 ACM 的坑,周边巨擘林立,从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁,我可是死狗中的战斗鸡,智力不够那刷题来凑,开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子,从此"读题与提交齐飞, AC 与 WA 一色 ",我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感,那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享,经过激烈的颅内斗争,我决定把我私藏的十几个 T 的,阿不,十几个刷题网...
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...
白话阿里巴巴Java开发手册高级篇
不久前,阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》,总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范,这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量,通过在时间中总结模式,并推广给广大开发人员,来避免研发人员在实践中容易犯的错误,确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶,笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范,并在实际工作中进行...
SQL-小白最佳入门sql查询一
不要偷偷的查询我的个人资料,即使你再喜欢我,也不要这样,真的不好;
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Nginx 原理和架构
Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
【图解经典算法题】如何用一行代码解决约瑟夫环问题
约瑟夫环问题算是很经典的题了,估计大家都听说过,然后我就在一次笔试中遇到了,下面我就用 3 种方法来详细讲解一下这道题,最后一种方法学了之后保证让你可以让你装逼。 问题描述:编号为 1-N 的 N 个士兵围坐在一起形成一个圆圈,从编号为 1 的士兵开始依次报数(1,2,3…这样依次报),数到 m 的 士兵会被杀死出列,之后的士兵再从 1 开始报数。直到最后剩下一士兵,求这个士兵的编号。 1、方...
吐血推荐珍藏的Visual Studio Code插件
作为一名Java工程师,由于工作需要,最近一个月一直在写NodeJS,这种经历可以说是一部辛酸史了。好在有神器Visual Studio Code陪伴,让我的这段经历没有更加困难。眼看这段经历要告一段落了,今天就来给大家分享一下我常用的一些VSC的插件。 VSC的插件安装方法很简单,只需要点击左侧最下方的插件栏选项,然后就可以搜索你想要的插件了。 下面我们进入正题 Material Theme ...
如何防止抄袭PCB电路板
目录 1、抄板是什么 2、抄板是否属于侵权 3、如何防止抄板 1、抄板是什么 抄板也叫克隆或仿制,是对设计出来的PCB板进行反向技术研究;目前全新的定义:从狭义上来说,抄板仅指对电子产品电路板PCB文件的提取还原和利用文件进行电路板克隆的过程;从广义上来说,抄板不仅包括对电路板文件提取、电路板克隆、电路板仿制等技术过程,而且包括对电路板文件进行修改(即改板)、对电子产品外形模具进行三维...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
Python 植物大战僵尸代码实现(2):植物卡片选择和种植
这篇文章要介绍的是: - 上方植物卡片栏的实现。 - 点击植物卡片,鼠标切换为植物图片。 - 鼠标移动时,判断当前在哪个方格中,并显示半透明的植物作为提示。
Java世界最常用的工具类库
Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下...
为什么要学数据结构?
一、前言 在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件: 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中,后两个条件比较容易实现,而第一个...
金山办公上市,雷军心愿了却!
作者 | 胡巍巍 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 11月17日,大周末的,雷军微博发了个重磅消息: “明天将是里程碑式的一天,金山办公终于成功在科创板挂牌上市了! 从1988年金山创办到今天,WPS走了整整31年。 从1999年以金山办公为主体准备上市算起,这一天,我们等了20年。 WPS和金山的历程,这是一个坚持梦想并最终取得胜利的励志故事。期待大家的祝福!”...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常成年人有多少根头发?这类估算问题,被称为费米问题,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢?这类问题能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人,擅长赞叹和模糊想象,它主要依靠的是人的第一反应和直觉,比如小孩...
17张图带你解析红黑树的原理!保证你能看懂!
二叉查找树 由于红黑树本质上就是一棵二叉查找树,所以在了解红黑树之前,咱们先来看下二叉查找树。 二叉查找树(Binary Search Tree),也称有序二叉树(ordered binary tree),排序二叉树(sorted binary tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 若任意结点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若任意结点的...
so easy! 10行代码写个"狗屁不通"文章生成器
前几天,GitHub 有个开源项目特别火,只要输入标题就可以生成一篇长长的文章。 背后实现代码一定很复杂吧,里面一定有很多高深莫测的机器学习等复杂算法 不过,当我看了源代码之后 这程序不到50行 尽管我有多年的<em>Python</em>经验,但我竟然一时也没有看懂 当然啦,原作者也说了,这个代码也是在无聊中诞生的,平时撸码是不写中文变量名的, 中文...
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品?(整理自本人原创回答)
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品? 在知乎上,有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品(在 GitHub 等社区受欢迎度较好的)?” 事实上,还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的回答,对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下: 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalking,作者吴晟、刘浩杨 等等 仓库地址: apache/skywalking 更...
MySQL数据库总结
一、数据库简介 数据库(Database,DB)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的仓库。 典型特征:数据的结构化、数据间的共享、减少数据的冗余度,数据的独立性。 关系型数据库:使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。 主流的关系型数据库产品:Oracle(Oracle)、DB2(IBM)、SQL Server(MS)、MySQL(Oracle)。 数据表:数...
记一次腾讯面试:进程之间究竟有哪些通信方式?如何通信? ---- 告别死记硬背
有一次面试的时候,被问到进程之间有哪些通信方式,不过由于之前没深入思考且整理过,说的并不好。想必大家也都知道进程有哪些通信方式,可是我猜很多人都是靠着”背“来记忆的,所以今天的这篇文章,讲给大家详细着讲解他们是如何通信的,让大家尽量能够理解他们之间的区别、优缺点等,这样的话,以后面试官让你举例子,你也能够顺手拈来。 1、管道 我们来看一条 Linux 的语句 netstat -tulnp | gr...
20行Python代码爬取王者荣耀全英雄皮肤
引言 王者荣耀大家都玩过吧,没玩过的也应该听说过,作为时下最火的手机MOBA游戏,咳咳,好像跑题了。我们今天的重点是爬取王者荣耀所有英雄的所有皮肤,而且仅仅使用20行<em>Python</em>代码即可完成。 准备工作 爬取皮肤本身并不难,难点在于分析,我们首先得得到皮肤图片的url地址,话不多说,我们马上来到王者荣耀的官网: 我们点击英雄资料,然后随意地选择一位英雄,接着F12打开调试台,找到英雄原皮肤的图片...
张小龙-年薪近3亿的微信之父,他是如何做到的?
张小龙生于湖南邵东魏家桥镇, 家庭主要特点:穷。 不仅自己穷,亲戚也都很穷,可以说穷以类聚。爷爷做过铜匠,总的来说,标准的劳动阶级出身。 家有兄弟两人, 一个小龙,一个小虎。 小虎好动,与邻里打成一片, 小龙好静,喜好读书。 “文静的像个妹子。”张小龙的表哥如是说。 穷文富武,做个读书郎是个不错的选择。 87年至94年, 华中科技大学本硕连读。 本科就读电信系, 不喜欢上课...
阿里靠什么武功秘籍渡过“双十一“的天量冲击
双十一大概会产生多大的数据量呢,可能大家没概念,举个例子央视拍了这么多年电视新闻节目,几十年下来他存了大概80P的数据。而今年双11一天,阿里要处理970P的数据,做为一个IT人,笔者认为今年”双十一“阿里最大的技术看点有有以下两个: 阿里的数据库,也就是刚刚拿下TPC冠军的OcceanBase,处理峰值也达到了骇人听闻的6100万次/秒, 阿里核心系统百分百上云了。 如果把信息系统比做一个武...
西游记团队中如果需要裁掉一个人,会先裁掉谁?
2019年互联网寒冬,大批企业开始裁员,下图是网上流传的一张截图: 裁员不可避免,那如何才能做到不管大环境如何变化,自身不受影响呢? 我们先来看一个有意思的故事,如果西游记取经团队需要裁员一名,会裁掉谁呢,为什么? 西游记团队组成: 1.唐僧 作为团队teamleader,有很坚韧的品性和极高的原则性,不达目的不罢休,遇到任何问题,都没有退缩过,又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命,既给袈...
iOS Bug 太多,苹果终于坐不住了!
开源的 Android 和闭源的 iOS,作为用户的你,更偏向哪一个呢? 整理 | 屠敏 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 毋庸置疑,当前移动设备操作系统市场中,Android 和 iOS 作为两大阵营,在相互竞争的同时不断演进。不过一直以来,开源的 Android 吸引了无数的手机厂商涌入其中,为其生态带来了百花齐放的盛景,但和神秘且闭源的 iOS 系统相比,不少网友...
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观...
图片压缩工具下载
图片压缩像素大小工具,在保证图片质量的前提下同时压缩图片尺寸和像素的大下 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cindy000001/7844615?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cindy000001/7844615?utm_source=bbsseo[/url]
MongoDB Definitive Guide 2nd 权威指南下载
MongoDB Definitive Guide 第二版(2013)英文版 MongoDB Definitive Guide 第一版(权威指南)(2010)中文版 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/rommelliang/9367524?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/rommelliang/9367524?utm_source=bbsseo[/url]
《测试驱动的面向对象软件开发》迷你电子书下载
《测试驱动的面向对象软件开发》采用通俗易懂的比喻,众所周知的编程语言,短小精悍的工作实例,深入浅出的分析处理——仿佛在和几位世界级的编程高手一边喝茶,一边聊天,循序渐进地让读者在不知不觉中进入编程的最高境界。即使是刚刚入门的初学者,也会从中找到读书的乐趣,因为可以从一开始就找到开启面向对象开发大门的钥匙;随着经验的积累,编程水平的提高,再来看这本书,用不同的视角重新审视程序,又会体会到更深层的编程哲学。 本书是编程爱好者的启蒙指南,更是系统分析人员、测试人员、程序设计人员、软件开发人员以及面向对象程序研究人员等专业人士革新编程思想的必备手册。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hzbooks/2580569?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hzbooks/2580569?utm_source=bbsseo[/url]
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