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使用 Python 在 Linux 上实现一键回归测试
测试人员从代码库（例如 CVS ）迁出代码的过程中，需要手动输入访问密码，而 Python 提供了 Pexpect 模块则能够将手动输入密码这一过程自动化。当然 Pexpect 也可以用来和 ssh、ftp、passwd、telnet 等命令行进行自动化交互。这里我们以 CVS 为例展示如何利用 Pexpect 从代码库迁出代码。...
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使用 MPI for Python 并行化遗传算法
本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速。并对加速效果进行了简单测试。
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基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
1. 概述2. 贝叶斯理论 & 条件概率我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示的类别）的概率，用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 2（图中三角形表示的类别）的概率，那么对于一个新数据点 (x,y)，可以用下面的规则来...
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Python 中的实用数据挖掘
本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念。该笔记中用具体的代码来做演示，大家可以在自己的电脑上运行（需要安装 IPython，如下所示）。本次讲座的听众需要了解一些基础的编程（不一定是 Python），并拥有一点基本的数据挖掘背景。本次讲座不是机器学习专家的“高级演讲”。这些代码实...
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遗传算法框架GAFT优化小记
前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的效果，但是跑起来效率很慢，因为适应度函数需要调用多次力场程序计算能量，但是还是比我预想中的慢我也没有及时对程序进行profiling和优化。直到放假前在github有个使用gaft做SVM参数优化的童鞋开了个issue中说道在gaft优化的过程中会大量调用适应度函数，...
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遗传算法中适值函数的标定与大变异算法
本文尝试对遗传算法中不同适值函数的标定(Scaling)方法进行下总结，并针对常用的线性标定和动态线性标定进行了Python实现，以装饰器的形式添加到遗传算法框架GAFT中，这样在使用GAFT运行遗传算法迭代的时候可以更加Pythonic的给自定义的适值函数进行标定。最后针对能够防止早熟情况的大变异算法进行了相应的实现。...
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遗传算法中几种不同选择算子及Python实现
本文对遗传算法中的几种选择策略进行了总结, 其中包括:对于每种选择策略我都使用Python进行了相应的实现并以内置插件的形式整合进了本人所写的遗传算法框架GAFT中。对需要使用遗传算法优化问题以及学习遗传算法的童鞋可以作为参考.GitHub: https://github.com/PytLab/gaftPyPI: https://pypi...
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用 Scikit-Learn 和 Pandas 学习线性回归
2. 整理数据下载后的数据可以发现是一个压缩文件，解压后可以看到里面有一个xlsx文件，我们先用excel把它打开，接着“另存为“”csv格式，保存下来，后面我们就用这个csv来运行线性回归。打开这个csv可以发现数据已经整理好，没有非法数据，因此不需要做预处理。但是这些数据并没有归一化，也就是转化为...
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利用 Python 练习数据挖掘
数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。? 导入和可视化数据? 使用回归分析和相关测量法发现数据之间的关系? 分析结构化数据通常，数据分析的第一步由获取数据和导入数据到我们的工作环境组成。我们可以使用以下的Python代码简单...
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用 Python 3 的 async / await 做异步编程
在接着写下去之前，我先列举一些 PEPs 以供参考：从这些 PEPs 中可以看出 Python 生成器 / 协程的发展历程：先是 PEP 255 引入了简单的生成器；接着 PEP 342 赋予了生成器 send() 方法，使其可以传递数据，协程也就有了实际意义；接下来，PEP 380 增加了 yield from 语法，简化了调用子生成器的...
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Python爬虫入门（6）：Cookie的使用
为什么要使用Cookie呢？比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前，你想抓取某个页面内容是不允许的。那么我们可以利用Urllib2库保存我们登录的Cookie，然后再抓取其他页面就达到目的了。(厦门电动叉车 python support)1.Opener如果我们需要用到Cookie，只用这个opener是不能达到目的的，所以我...
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Python爬虫入门（1）：综述
学习Python期间也遇到一些问题，获得了一些经验，在此将自己的学习系统地整理下来，如果大家有兴趣学习爬虫的话，可以将这些文章作为参考，也欢迎大家一共分享学习经验。
