python 翻转列表

list1 = [1, 2, 3]
print(list1[::-1]) # [3, 2, 1]

python zip()函数

example:
1.zip() 压缩(zip)
case 1:
list1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print([row for row in zip(list1)]) # ([1, 2, 3],), ([4, 5, 6],), ([7, 8, 9],)

case 2:
list1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
list2 = [[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]
print([row for row in zip(list1, list2)]) # [([1, 2, 3], [7, 8, 9]), ([4, 5, 6], [4, 5, 6]), ([7, 8, 9], [1, 2, 3])]

2.zip(*) 解压(unzip)
list1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print([row for row in zip(*list1)]) # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

python中的str对象

python中的str对象是不可变对象，因此不存在修改字符串这一说法。
即：在s = ‘test’后写 s = ‘test1’

Python中解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow._api’问题

点击这里查看问题解决方法

本地与服务器互传文件

命令安装：yum install lrzsz

从服务器发送文件到客户端： sz filename

从客户端上传文件到服务端： rz

pycharm同步代码到远程服务器

1.在pycharm菜单栏点Tools–>Deployment–>Configuration
如果显示Please add a web server to configure,点+增加一个要配置的web服务器，传输协议选择SFTP，并输入新服务器的名称。
2.在connection选项中选择或输入对应信息
Type:SFTP
Host:服务器ip地址 Port:22(默认为22)
Username:
Authentication:Password
Password:
3.点Test Connection测试是否成功连接服务器
4.在Mappings选项中选择 Deployment path(将项目/文件部署到服务器的哪个路径下)
5.Tools–>start SSH session
6.Tools–>Deployment–>upload to 刚刚输入的新服务器名称

ERROR: Access denied for user ‘root’@’localhost’

在安装mysql时，安装过程中没有提示输入密码，安装完成之后，在终端输入mysql报错Access denied for ‘root’@’localhost’,但是使用sudo mysql可以进入。

Solution:

1.在终端输：sudo mysql 进入mysql
2.mysql> use mysql
3.mysql> alter user ‘root’@’localhost’ identified with mysql_native_password by ‘your password’

AdaBoost

集成方法

集成方法(ensemble method)/元算法(meta-algorithm):将不同的分类器组合起来的组合结果

集成方法的多种形式：
1.不同算法的集成
2.同一种算法在不同设置下的集成
3.数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成

基分类器一般采用的是弱可学习（weakly learnable）分类器，通过集成方法，组合成一个强可学习（strongly learnable）分类器

弱可学习：
是指学习的正确率仅略优于随机猜测的多项式学习算法

强可学习：
指正确率较高的多项式学习算法。

集成学习的泛化能力一般比单一的基分类器要好，这是因为大部分基分类器都分类错误的概率远低于单一基分类器的。

集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法，即将弱分类器组装成强分类器的方法。

Bagging

Boosting

Bagging、boosting二者之间的区别

总结

AdaBoost

分类器性能评价

总结

脑电数据集下载网站

网站1

网站2

django开发流程

1.安装虚拟环境
conda create -n python27 python==2.7
2..安装django
pip install django==1.8.2
3.创建项目
django-adming startproject project_name
4.创建应用
python manage.py startapp app_name
5.将app应用加入到installed_apps中
6.app_name/models.py中定义模型类
6.数据库配置(settings.py-DATABASES)
7.生成迁移文件
python manage.py makemigrations
8.执行迁移
python manage.py migrate
9.开启服务器
python manage.py runserver ip:port
10.创建管理员用户
python manage.py createsuperuser，按提示输入用户名、邮箱、密码
11.向admin注册app_name的模型
app_name/admin.py
admin.site.register(BookInfo)

注：
python shell—python manage.py shell