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Pandas读写Excel的不同sheet的数据

读取指定sheet_nameimport pandas as pddf = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name = 'AAA')#指定sheet名读取写入writer = pd.ExcelWriter('test_excel.xlsx')A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])B = np.array([[10, 20, 30], [40

#python#pandas
各深度学习各主流框架介绍

前言深度学习神经网络正步入成熟,而深度学习框架目前众多,大都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等诸多领域大显身手。什么是深度学习框架?深度学习框架的出现降低了入门的门槛,你不需要从复杂的神经网络开始编代码,你可以根据需要选择已有的模型,通过训练得到模型参数,你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer,或者是在顶端选择自己需要的分类器和优化算法(比如常用的梯度下

#人工智能#深度学习#神经网络
网易云音乐api、QQ音乐api、黑马电商api、小说api、漫画api接口

网易云音乐接口文档基础访问地址(api的跟地址):https://autumnfish.cn/接口文档地址:https://binaryify.github.io/NeteaseCloudMusicApi/QQ音乐接口文档基础访问地址(api的跟地址):https://rain120.github.io/qq-music-api接口文档地址:https://rain120.github.io/qq

#爬虫#python#java
Linux小白运维手册

Linux的一些常见场景和常用命令

#linux#运维#服务器
【区块链杂谈】区块链的前世今生(今生)

在前面,我们回顾了区块链技术自诞生到野蛮生长的三个阶段,自某些不可抗因素主动干预之后,整个市场因为比特币价格的腰斩而萎靡不振,热衷于赚取热钱快钱的投机者逐渐退出,只留下了一片狼藉。在这样的背景下,,投机者的退出意味着留下的都是对区块链技术抱有信心的积极分子,他们推动着区块链技术继续向前,让区块链技术成为现在的样子。

#区块链
【区块链杂谈】区块链的前世今生(前世)

相信说起金融危机,你我都会谈虎色变。最近的一次世界级金融危机就在 2008 年,这次危机让很多先行者对现代金融体系逐渐失望。在这样的时代背景下,比特币应运而生。比特币的发明者中本聪敏锐地意识到,大部分的互联网贸易结算都依赖可信任的第三方金融机构处理,尽管在大多数时候这些系统的运转是足够好的。可是一旦遇上极端信任危机,信任关系的失衡就会导致现代金融体系的结构性塌陷。常规的思路几乎失灵,但中本聪却另辟

#区块链
idea集成tomcat报错:Application server libraries not found

原因和解决方式因为JDK版本和Tomcat版本不匹配,建议将Tomcat版本换成9下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-9/v9.0.44/bin/apache-tomcat-9.0.44-windows-x64.zip官网对照图

#tomcat#java#idea
修改IDEA的idea.vmoptions参数导致IDEA无法打开(ReservedCodeCacheSize)

Maven导依赖的时候OOM,因此怀疑是内存太小,尝试修改idea.vmoptions的参数,然后发现IDEA重启后打不开了,卸载重装后也无法打开。。。实际上如果导包爆出OOM的话应该调整下图参数,不过这都是后话了。

文章图片
#intellij-idea#java#ide
数据库文档自动生成工具

快要做数据库实习了,就想了解一下有没有数据库文档生成工具,可以将表结构导出,一查,诶,还真有,happy…导入依赖官网地址:https://gitee.com/leshalv/screw<dependency><groupId>cn.smallbun.screw</groupId><artifactId>screw-core</artifact

#big data#mysql#数据库
神经网络中的数据格式(很重要)

简介神经网络只能识别数字,即int或float,我们的文本啊,图片啊,语音啊都要转化为相应的数字才能处理,我们针对不同的载体,每种类型的数字格式是不同的数据格式现实生活中的数据格式:结构化数据(数据表(班级名单、股票价格))非结构化数据(序列(文本)、图片、视频)神经网络中可以使用的数据:数据表-2D——形状=(样本数、特征数)一般可以使用csv或者excel存储,样本数为行数,特征数为列数序列表

#神经网络#深度学习#人工智能
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