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python3--函数名本质,函数嵌套,闭包,装饰器

fl     argv()        # 3 所以变成f1(), 执行f1()函数     return argv   # 5 返回argv,即调用者,也就是funcl(fl)这个整体,等于f1...f = funcl(fl)     # 1 先算等号右边funcl(f1),执行funcl函数,把f1参数,传给argv                   # 6 在算等号左边的,也就是 f = f1...python装饰器 什么是装饰器? 装饰器本质上就是一个python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下,增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。...这样还是有点麻烦,因为这些函数的函数名可能是不相同,有funcl,func2,graph等,所以更简单的方法,python给你提供了,那就是语法。...= time.time()         print('|| 此程序执行总时间:{}秒'.format(end_time - start_time))     return inner '''语法,

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    联邦学习(Federated Learning)详解以及示例代码

    随着公众和政策制定者越来越意识到隐私的重要性,数据实践中对保护隐私的机器学习的需求也正在上升,对于数据的访问受到越来越多的审查,对联邦学习等尊重隐私的工具的研究也越来越活跃。...在 Unix 命令行上: virtualenv flower_env python==python3 source flower_env/bin/activate pip install flwr==0.17.0...从 nn.Module 继承意味着我们必须确保使用 super 命令从 nn.Module 调用 init,但是如果您忘记这样做,Python 会立即通知你。...def get_data(split="all"): x, y = sklearn.datasets.load_iris(return_X_y=True) np.random.seed(42);...python -m pt_server -r 40 接下来打开一个新的终端,用“alice”训练分组启动你的第一个客户端: python -m pt_client -s alice 启动“bob”训练分组的第二个客户端

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    网络爬虫与数据抓取的艺术-用Python开启数据之旅

    创建股票价格的分布图:import seaborn as sns# 示例数据prices = [100, 110, 105, 115, 120]# 绘制分布图sns.histplot(prices, kde=True...6.1 尊重网站的Robots.txt文件Robots.txt是网站所有者用来指示搜索引擎爬虫哪些页面可以被抓取的文件。在进行网络爬虫之前,务必查看网站的Robots.txt文件,并遵守其中的规则。...尊重网站的Robots.txt文件可以避免触发反爬虫措施,保护自己和其他用户的权益。6.2 设置适当的爬取速率过于频繁的爬取请求可能会对网站的服务器造成负担,甚至导致服务器崩溃。...确保您的行为符合法律要求,并尊重数据所有者的权利和隐私。7. 实践建议:保持学习和更新网络爬虫和数据抓取是一个不断发展的领域,新的技术和工具不断涌现。...基于机器学习的内容解析技术可以更灵活地识别和提取网页中的信息,不受网页结构变化的影响,从而提高数据抓取的稳定性和可靠性。

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    Matplotlib 可视化最有价值的 14 个图表(附完整 Python 源代码)

    本文来源 | 公众号 Python数据之道 翻译 | Lemon 作者 | Machine Learning Plus 本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的 50 个图形,...这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。 但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 图5 6....棒棒图 (Lollipop Chart) 棒棒图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。...图14 以上 14 种可视化图表都可以通过 Python 来实现,甚至还可以完成更多类型的,包含 Matplotlib、Seaborn、Plotnine、Plotly 等。

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    超详细讲解命令执行漏洞

    )) JAVA中的命令执行漏洞(struts2/ElasticsearchGroovy等) ThinkPHP命令执行 命令执行与代码执行的区别 代码执行:执行效果完全依赖于语言本身 命令执行:执行效果不受语言本身...代码执行 exec(string) # Python代码的动态执行 eval(string) # 返回表达式或代码对象的值 execfile(string) # 从一个文件中读取和执行Python...p = subprocess.Popen(cmd,stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE,shell=True,close_fds=True)...IFS, IFS 9 利用重定向符< ,+过滤 对于 ,+ 等 符号的过滤 , PS2变量为, PS4变量则为+ 关键词绕过 通过拆分命令达到绕过的效果:a=l;b=s;ab- 空变量绕过:cat fl...""ag cat fl''ag cat "fl""ag"- 反斜杠绕过:ca\t flag l\s 空变量 *和 @, x(x 代表 1-9), {x}(x=10):比如ca${21}t a.txt

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    【JS 口袋书】第 5 章:JS 对象生命周期的秘密

    其它语言也有“一切皆对象”之说,如Python。 但是Python中的对象不仅仅是像JS对象这样的存放值和值的容器。 Python中的对象是一个类。...请考虑Python中的示例。...现在,咱们可以使用isinstance方法检查tom是否是Person的实例 isinstance(tom, Person) // Output: True Tom也是Python中“object”的一个实例...保护对象不受操纵 大多数情况下,JS 对象“可扩展”是必要的,这样咱们可以向对象添加新属性。 但有些情况下,我们希望对象不受进一步操纵。...新的JS版本是向后兼容的,这意味着在现有功能的基础上添加了新功能,这些新功能中的大多数都是遗留代码的语法。 总结 JS中的几乎所有东西都是一个对象。 从字面上看。

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    DAX - 正确地提出好问题 - 你真的理解SUM吗

    这显示了该伙伴非常珍惜和尊重别人的时间,因此,将自己能做的极限全部呈现,并最大程度地锁定了问题的范围,更进一步的,将自己的分析和探索实验的差异以及困惑的问题点全部高量出来。...问题分析 在这么清晰的问题描述下,老师几乎可以 1 秒锁定问题并节省了 99.99% 的理解问题的时间,可以被得到这样的尊重,那么,你必然会得到你绝对满意的回答。...会得到所有客户,并进行迭代,但由于 SUMX 中的第一个参数'订单' 所处于的筛选上下文正是矩阵中当前行,注意:不是 FILTER 迭代 ALL (' 客户 ') 的行上下文,在行上下文中'订单' 是不受影响的...FILTER 的 ALL (' 客户 ') 全部都会返回 FALSE 导致得到空表;而如果对应的订单的数量是满足 FILTER 条件的,那么 FILTER 的 ALL (' 客户 ') 全部都会返回 TRUE...但对于应用开发者,应该使用 C#,Java,Python 等面向应用的设计语言,而屏蔽底层的复杂性。 DAX 是一门非常有特点的函数。

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    绘制持仓榜单的“棒棒图”

    这种图就是棒棒图。也就是我们今天文章的目标: 绘制出期货持仓榜单的棒棒图 图中线的两端是圆点或者菱形,旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数,且左右线颜色不同。...Dash Dash 是用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。...这个框架对 python 程序员特别友好,只需要写 python 代码,不需要写 JS 代码,直接拖拽控件来用即可。感兴趣的童鞋可以去 Dash 的官方文档多多了解一下。...可以将 Dash 应用程序部署到服务器,然后通过 URL 共享它们,不受平台和环境的限制。 4. 安装 在画图之前,我们需要装一下 Dash、plotly 相关包。...)), style={"text-align": "center"}) ]) if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True

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    大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Conor Dewey 编译 | 竹子,徐凌霄,Aileen 导读:半路出山想迅速上手Python做机器学习?这篇文章就是你需要的实用指南。...线性回归 讲解 线性回归应该是机器学习原理中最流行也是最不受重视的算法了。在比较模型表现时,许多数据科学家总是会忽略这一事实,即比起复杂更应该选择简单的方法。...可视化 sns.set_context(“notebook”, font_scale=1.1) sns.set_style(“ticks”) sns.lmplot(‘X1’,’X2', scatter=True...让我们在Python中实现一下它的算法。...可视化 sns.set_context(“notebook”, font_scale=1.1) sns.set_style(“ticks”) sns.lmplot(‘X1’,’X2', scatter=True

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