遇到的问题 1）TypeError: dump() missing 1 required positional argument: 'fp' 字典和json格式转换的时候遇到的，用法错误，需要用dumps 2）UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't enc ...
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2018-11-30 22:33:27
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"传送门" 很显然，除非白子和黑子相邻，否则必然是黑子获胜~~虽然我并没有看出来~~ 那么现在对黑子来说它要尽可能快的赢，对白子它要多苟一会儿 然后就是这个叫做对抗搜索的东西了 //minamoto include define fp(i,a,b) for(register int i=a,I=b+ ...
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2018-11-29 19:53:28
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define SIZE 1024*1024*10 int main() { FILE *fp_read, *fp_write; fp_read = fopen("E:\\CentO ...
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2018-11-25 12:01:54
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#include<stdio.h> /*产生一组连续的数字，并将其写到txt文档中*/ /*说明：本程序在在win10 系统64位下用Dev-C++ 5.11版本编译器编译的*/int main(){ int m=1; FILE *fp=NULL; fp=fopen("D:\\1.txt","w") ...
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2018-11-23 15:25:13
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```python # flask_返回字节流错误 def export_data(filename, fields, data, names=None, sheet='Sheet1'): # fields 为list data为dict fp = io.BytesIO() book = xlsxw... ...
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2018-11-21 12:23:16
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混淆矩阵 利用混淆矩阵可更好的分辨出分类中分错误的。 1. 数据集中的记录总数=TP+FP+FN+TN 2. 数据集中肯定记录数=TP+FN 3. 数据集中否定记录数=FP+TN 4. 分类模型作出阳性判断的记录数=TP+FP 5. 分类模型作出阴性判断的记录数=FN+TN 6. 分类模型作出正确分 ...
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2018-11-15 22:42:54
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FP-growth算法项目背景/目的对于广告投放而言,好的关联会一定程度上提高用户的点击以及后续的咨询成单对于产品而言,关联分析也是提高产品转化的重要手段,也是大多商家都在做的事情,尤其是电商平台曾经我用SPSSModeler做过Apriori关联分析模型,也能满足需求,但是效果自然是不及python了,这里分享一下操作流程还有一周就双十一了,那不妨去看看产品关联背后的原理项目原理步骤一数据处理1
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2018-11-07 20:43:42
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import json dic={'name':'wesley','age':12} res=json.dumps(dic) #序列化dict print(res) print(json.loads(res)) #反序列化json数据 fp=open('pjs.txt','w') #'w' json... ...
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2018-11-05 13:37:49
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//从一个文件中读取数据到内存，然后再把内存中的数据写入另外一个文件#include"stdafx.h"#include"stdlib.h"intmain(intargc,char*argv[]){FILE*fp;FILE*fp2;fp=fopen("C:/notepad.exe","rb");fp2=fopen("C:/aa.exe","wb");fsee
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2018-10-19 13:58:47
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轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP、True Positive 真阳性：预测为正，实际也为正 FP、False Positive 假阳性：预测为正，实际为负 FN、False Negati ...
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2018-10-19 00:00:25
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