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Python进阶(二十三)-Django使用pymysql连接MySQL数据库做增删改查

Python进阶(二十三)-Django使用pymysql连接MySQL数据库做增删改...  注:Django1.10默认使用的是mysqlDB模块来操作数据库,而该模块已不支持Python3,所以需要其他的方式连接数据库。   本文选择使用pymysql连接组

Python进阶(五十二)-Flask使用pymysql连接MySQL数据库

Pymysql:0.7.10 MySQL:5.5 前言  之前在做Python Web开发时,选择的是Django框架,后台的自动化实现着实十分方便。相关博文参见《Python进阶(三十六)-Web框架Django项目搭建全过程》、《 Python进阶

.net中使用ODP.net访问Oracle数据库(无客户端部署方法)

ODP.net是Oracle提供的数据库访问类库,其功能和效率上都有所保证,它还有一个非常方便特性:在客户端上,可以不用安装Oracle客户端,直接拷贝即可使用。 ... 由于微软在.net framework4中会将System.Data.Oracle...

springcloud gateway代理get正常、post请求报错的问题

在上一篇时,我们在使用gateway的反向代理功能时,发现了一个很严重的问题,那就是通过gateway去访问后端服务时,如果发起的是Get请求,就一切正常,如果是Post请求,就会报错。无论是使用什么filter。...

React Native第一个Demo(1)

django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.4.0 or newer is required;...

背景 django 3.1,Python3.8.2 启动项目报错如下: django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.4.0 or newer is required; you have 0.10.1. 解决 项目的__init__文件加如下内容 ...

Anaconda 安装第三方库失败的解决办法

本地环境: Windows 10,Anaconda Python 3.6.3  一般,对于 Python中安装第三方库:若Python是通过...有一些库不论conda和pip都无法直接安装,只能下载whl文件再安装了。 今天安装Scrapy遇到的情况: 1:...

CDH集群上部署Python3环境及运行Pyspark作业

如何使用python来读取数据库(MySQL)数据?

转自:...amp;app=news_article&share_ansid=6591280609824342286&app_id=13&tt_from=mobile_qq&utm_source=mobile_qq&...utm_medi...

Ubuntu18.04下安装深度学习框架Pytorch(GPU加速)

前面我们已经在windows10环境下成功安装了CPU版本的Pytorch,推荐的是利用Anaconda安装。 经过接近一天的奋战,博主成功在linux系统安装GPU加速的pytorch,博主使用的发行版是Ubuntu18.04。 ...

nginx各版本变化说明

使用nginx cache,想要配置cache数据自动清理时间,发现一个参数 clean_time ,但发现很早这个参数就从稳定版本中 清除了。目前来看,只能用purge指令控制。 以下是 nginx 各个版本的 changes 说明。...

'conda' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

win10在更新Anaconda时,更新失败了,然后输入conda命令时就报错: 'conda' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。 查了一下网上资料,都说是环境变量没有添加或者添加少了,于是就去看了一下,...

Ambari学习16_使用Ambari安装Hive的注意事项

安装Hive前,需要安装Mysql,如图安装Hive的步骤如下: http://blog.csdn.net/wang_zhenwei/article/details/50563718 使用Ambari安装Hive的过程时,需要先在机器上安装好Mysql,安装过程如下: ...#

Python进阶(三十六)-Web框架Django项目搭建全过程

Pymysql:0.7.10 Mysql:5.5   Django 是由 Python 开发的一个免费的开源网站框架,可以用于快速搭建高性能,优雅的网站!Django 特点 强大的数据库功能 用python的类继承,几行代码就可以拥有一个丰富,动态的...

也晒一下我的Linux玩具清单

也晒一下我的Linux玩具清单 By: 吴垠 Date: 2008-01-31 Homepage: http://blog.cs

【OpenStack】在OpenStack上搭建OpenStack UT环境

声明: 本博客欢迎转发,但请保留原作者信息! 新浪微博:@孔令贤HW; ... 内容系本人学习、研究和总结,如有雷同,实属荣幸!...1、在OpenStack上创建Ubuntu虚拟机,注入SSH,绑定floatingip,安全组允许22端口和icmp...

Anaconda使用总结

https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451 http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24664358 http://blog.csdn.net/Yushl_sirius/article/details/778664

一、python3 爬虫环境搭建之 Anaconda 和 Scrapy

python3 只是爬虫开发的编程语言,开发爬虫还需要很多其他环境,比如 IDE 工具,常用库等等. 根据我的使用体验,推荐如下环境搭建步骤,桌面环境为 Windows 10. 安装 AnacondaAnaconda 是一个集成度很高的基于 ...

React Native 一:开发环境搭建

在学习React Native的过程中,相信对于一个App开发工程师,没有充分的学习过前端开发技术的同学来说,顺利的搭建好开发环境还是比较纠结的。下面,我就根据我自己学习过程中的总结,跟大家讲解讲解如何从零开始顺利...

Client使用c#和odp.net连接server oracle

由于微软在.net framework4中会将System.Data.OracleClient.dll deprecated,而且就访问效率和速度而言,System.Data.OracleClient.dll与Oracle.DataAccess.dll相比,微软的确实没有oracle提供的类库有优势,所以我...

alembic 使用

使用Alembic迁移数据库 Alembic是SQLAlchemy作者编写的Python数据库迁移工具。我打算用它实现模型类和数据库的同步更新,就先看了些资料,学习如何实现该功能。 1. 安装 我在virtualenv下直接通过pip安装,会...

在Deepin系统下安装Anaconda

bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh 安装具体步骤 在执行上一步骤之后会出现以下: Welcome to Anaconda3 5.0.1 In order to continue the installation process, please review the ...

RedHat Enterprise 5 升级firefox

一开始的时候总是无法升级firefox XPCOMGlueLoad error for file /opt/firefox/libxpcom.so: libxul.so: cannot open shared object file: No such file or directory Couldn't load XPCOM. ...

Anaconda简介及CentOS下的安装及使用

一、Anaconda简介  Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。...

Python

Python进阶(一)-初识Python数据元素:列表&元组   毕业论文已完成,下面就是等待盲审结果了。在此期间,已感觉论文无从看起。就学习一下Python吧,听说这是一门很神奇的语言。下面言归正传~  ...

Oracle ORA-600[4193] 解决方法 说明

ORA-600[41XX] 这种错误基本都于UNDO 有关系。关于ORA-600参数的更多说明,参考我的Blog:ORA-600 各个参数含义说明http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/6645809 ORA-... 一.MOS说明 1.1 ORA-600

React Native 十三:植入原生应用

由于React并没有假设你其余部分的技术栈—它通常只作为MVC模型中的V存在—它也很容易嵌入到一个并非由React Native开发的应用中。 一、需求 1.一个已有的、基于gradle构建的Android应用; 2.Node.js;

Anaconda Distribution :流行的Python数据科学平台

Anaconda Distribution 开源软件Anaconda Distribution是使用python进行ML的工具之一,可以轻松地安装在Windows/Linux/Mac上,已有超过600万的用户。由于其集成了大量的用于数学计算的库,同时集成了诸如tensorflow...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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