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pandas模块介绍pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构，其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组，DataFrame类似于多维表格数据结构。pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能:支持文件存取操作，支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。支持增删改查、切片、高阶函数、分组聚合等单表操作，以及和dict、list的互相转换。支持多表拼接合并操作。支持简单的绘图操作。支持

 学生成绩管理系统思路学生成绩管理系统，首先要初始化系统，开始一个新的学生成绩系统初始化记录学生姓名，学号，院系，然后输入学生各科成绩，数学，英语，语文成绩。记录完各课成绩以后，可查看学生平均成绩和是否及格，成绩查询其中有学号查询，姓名查询，院系查询，还有全部输出，可以清晰的看到及格人数，按照分数高低排列，最后还可以添加和删除学生成绩，或者更改学生成绩，避免人为录入成绩错误。基本函数1.结构体structStudent定义一个结构体struct ，结构体的关键字，students 定义的结构体对象。学号charID[20];姓名charName[10];各项成绩floatMark，总成绩floatAll 平均成绩floatAverage;2.录入（void

1.BP神经网络是什么        BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。请注意他不是时下流行的那一套深度学习。要训练深度学习level的网络你是不可以使用这种算法的。原因我们后面解释。而其实机器学习的bottleneck就是成功的突破了非常深的神经网络无法用BP算法来训练的问题。        那么反向传播的东西是什么呢？答案是：误差。就是在模拟过程中（这是一个循环，我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的）收集系统所产生的误差，并且返回这些误差到输出值，之后用这些误差来调整神经元的权重，这样生成一个可以模拟出原始问题的人工神经网络系统。2.神经网络基础架构       

Selenium可以驱动浏览器完成各种操作，比如模拟点击等。要想操作一个元素，首先应该识别这个元素。人有各种的特征（属性），我们可以通过其特征找到人，如通过身份证号、姓名、家庭住址。同理，一个元素会有各种的特征（属性），我们可以通过这个属性找到这对象。目录一、元素的概念（一）什么是元素？（二）查看元素信息二、元素定位方法（一）根据id定位（二）根据name定位（三）通过classname定位（四）根据tag定位（五）通过linktext定位（六）通过partiallinktext定位（七）根据XPath定位2.7.1绝对路径2.7.2相对路径（八）通过cssselector定位2.8.1id选择器2.8.2class选择器2.8.3标签选择

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