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RSS订阅原创 人工智能基础——opencv2
在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理是一个重要的步骤，它能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。OpenCV 提供了许多图像预处理的函数和方法，以下是一些常见的图像预处理操作：图像空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学。
2024-11-01 17:04:34
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原创 人工智能基础——opencv1
是 OpenCV 提供的一个非常有用的函数，它允许用户定义一个回调函数，当鼠标事件发生时（如点击、释放、移动等），该回调函数会被调用。是 OpenCV 库中的一个函数，用于创建一个命名窗口，以便在该窗口中显示图像或进行其他图形操作。这个函数在处理图像和视频时非常有用，尤其是在开发基于图像处理的应用程序时。是 OpenCV 库中的一个函数，用于创建一个命名窗口，以便在该窗口中显示图像或进行其他图形操作。: 直线的颜色，对于 BGR 图像，这应该是一个包含三个整数的元组，分别对应蓝色、绿色和红色的强度（例如。
2024-10-31 20:43:33
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原创 数据结构基础2
定义：树是一种层次结构的数据结构，由节点（或称为顶点）和边组成。每个节点有一个父节点和零个或多个子节点，节点之间不能形成环路。特点每个节点有零个或多个子节点。没有父节点的节点称为根节点。每一个非根节点有且只有一个父节点。除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
2024-10-29 18:55:44
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原创 数据结构基础1
数据结构是计算机科学中的一个核心概念，它是指数据的组织、管理和存储方式，以及数据元素之间的关系。数据结构通常用于允许高效的数据插入、删除和搜索操作。线性结构：数组、链表、栈、队列等。非线性结构：树、二叉树、堆、图等。散列：哈希表。索引：B树、B+树等。
2024-10-28 19:19:52
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原创 Python包——pandas3
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是一种常见的文本文件格式，它以简单的格式存储表格数据。以下是对CSV文件的详细解释：CSV文件是一种纯文本文件，其中数据的每个部分都由逗号分隔。这种格式的文件通常用于数据导入和导出，与电子表格和数据库软件兼容。 方法用于将 DataFrame 对象导出为 CSV（逗号分隔值）文件。这个方法非常有用，因为它允许你将数据以标准的文本格式保存，便于在其他程序或系统中进行后续的数据处理或分析。Pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的
2024-10-28 18:57:54
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原创 Python包——pandas2
重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。如果在重新索引的过程中，新的索引与原始索引不完全匹配，那么不匹配的位置将会被填充为 NaN 值。你可以对单列进行排序，也可以对多列进行层级排序（即先按一列排序，如果这一列中有相同的值，则再按另一列排序，依此类推）。方法返回一个迭代器，该迭代器生成（索引，Series）对，其中索引是行的索引，而Series是包含该行数据的Series对象。
2024-10-25 19:31:30
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原创 Python包——pandas1
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
2024-10-24 19:01:35
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原创 Python包——Matplotlib
Matplotlib 是 Python 中一个广泛使用的绘图库，它能够生成高质量的图表和图形。它提供了一个类似于 MATLAB 的绘图框架，使得数据可视化变得简单和直观。下面是一些关于如何使用 Matplotlib 的基础知识和示例。
2024-10-23 19:39:56
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原创 Python包——numpy2
nditer 是 NumPy 中的一个强大的迭代器对象，用于高效地遍历多维数组。nditer 提供了多种选项和控制参数，使得数组的迭代更加灵活和高效。nditer 提供了多种控制参数，用于控制迭代的行为。
2024-10-22 19:37:55
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原创 Python包---numpy1
NumPy 的全称是“ Numeric Python”，它是 Python 的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组在数组算术计算方面， NumPy 提供了大量的数学函数NumPy 的底层主要用 C语言编写，因此它能够高速地执行数值计算NumPy 还提供了多种数据结构，这些数据结构能够非常契合的应用在数组和矩阵的运算上。
2024-10-21 18:48:55
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原创 Python进阶3
你可以通过定义一个类并实现这两个方法来创建自己的迭代器。return numelse:# 使用自定义迭代器print(num)
2024-10-20 20:53:02
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原创 Python进阶知识
类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。类中定义的函数。类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
2024-10-17 20:15:32
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原创 线性代数基本知识
伴随矩阵是将原矩阵的每个元素替换为其代数余子式，然后对这些代数余子式进行转置得到的矩阵。对于一个n阶方阵A，其伴随矩阵记作adj(A)或A*。代数余子式是指将矩阵A中第i行第j列元素aij去掉后，剩余部分形成的(n-1)阶子矩阵的行列式，再乘以(-1)的i+j次幂。逆矩阵是指对于一个n阶方阵A，如果存在另一个n阶方阵B，使得AB=BA=E（E为单位矩阵），则称A可逆，B即为A的逆矩阵。逆矩阵通常用A^(-1)表示，其中A为原矩阵。
2024-10-14 17:09:41
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原创 线性代数基础知识
定义：克莱姆法则是用于求解变量和方程数目相等的线性方程组的一种方法。它利用系数矩阵的行列式来计算方程组的解。背景：该法则由瑞士数学家克莱姆（Gabriel Cramer）于1750年首次发表在他的《线性代数分析导言》中。克莱姆法则是线性代数中一个关于求解线性方程组的基本定理。定义：矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，通常用大写字母表示，如A、B、C等。矩阵中的元素则用小写字母表示，如a_ij，其中i和j分别代表元素的行号和列号。基本性质。
2024-10-12 18:42:02
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原创 概率论基本知识
随机变量是定义在样本空间上的实值函数，它将样本空间中的每一个样本点映射到一个实数上。通常用大写字母（如X、Y）表示随机变量，而小写字母（如x、y）表示随机变量的取值。
2024-10-12 08:57:00
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原创 概率论基本知识
条件概率描述了在一个事件已经发生的背景下，另一个事件发生的可能性。它用P(A|B)来表示，读作“在B的条件下A的概率”。如果事件A的发生与否不影响事件B的发生概率，即P(B|A) = P(B)，且事件B的发生与否也不影响事件A的发生概率，即P(A|B) = P(A)，则称事件A与事件B是相互独立的。从更一般的角度来看，如果两个事件A和B同时发生的概率P(AB)等于它们各自发生概率的乘积P(A)P(B)，那么这两个事件也是相互独立的。
2024-10-10 19:54:50
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原创 高等数学基本知识
设D为一个非空的n元有序数组的集合，f为某一确定的对应规则。若对于每一个有序数组(x₁,x₂,…,xₙ)∈D，通过对应规则f，都有唯一确定的实数y与之对应，则称对应规则f为定义在D上的n元函数。记为y=f(x₁,x₂,…,xₙ)，其中(x₁,x₂,…,xₙ)∈D。变量x₁,x₂,…,xₙ称为自变量，y称为因变量。当n=1时，为一元函数；当n=2时，为二元函数；当n≥2时，n元函数泛称为多元函数。设D为一个非空的n元有序数组的集合，f为某一确定的对应规则。
2024-10-09 19:58:01
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原创 高等数学基本知识
连续性这意味着当 x 接近 a 时，函数值 f(x)也接近 f(a)。换句话说，函数在点 x=a处没有跳跃或断裂。可导性这意味着函数在点 x=a 处的变化率是有限的，并且有一个确定的值。所以从连续和可导定义看出，可导的条件比连续的条件更严格。微分是函数在某个变化过程中的改变量的线性主要部分。若函数y=f(x)在点x处有导数f'(x)存在，则y因x的变化量△x所引起的改变量可以表示为其中o(△x)是△x的高阶无穷小，即当△x趋于0时，o(△x)相对于△x趋于0的速度更快。因此，
2024-10-08 19:59:51
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原创 Python基础语法知识5
Python 字典是一种用于存储键值对的数据结构。每个键（key）都是唯一的，并且与一个值（value）相关联。字典是 Python 中非常强大和灵活的数据类型，常用于需要快速查找、插入和删除操作的场景。
2024-10-03 10:50:59
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原创 Python基础语法知识4
Python中的列表是一种非常灵活且功能强大的数据结构，它提供了许多内置的方法（API）来执行各种操作，如添加、删除、修改元素，以及查询和遍历列表等。：由于元组是不可变的，因此它们可以用作字典（dict）的键或集合（set）的元素，因为Python要求字典的键和集合的元素必须是可哈希的（hashable），而不可变类型是可哈希的。外层的列表代表学生列表，内层的第一个元素是学生的名字，第二个元素是该学生的成绩列表。索引是从0开始的，即列表中的第一个元素的索引是0，第二个元素的索引是1，依此类推。
2024-09-29 19:31:30
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原创 Python基础语法知识2
这个模块提供了一系列函数来生成各种类型的随机数，包括整数、浮点数、序列中的随机元素等。要使用随机数，需先导入它的包。python中的位运算符主要用于处理整数类型的二进制位操作。和其他编程语言不同的是，python没有 a++、 a-- 这种自增自减运算符。：对于每一位，如果a和b的相应位都是1，则结果位为1，否则为0。：对操作数a的每一个二进制位进行取反，即将1变为0，0变为1。在Python中，生成随机数主要依赖于。同样在使用时需要先导入该包。在Python中，三角函数主要通过。
2024-09-26 23:14:14
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原创 python基础语法知识1
变量是用来存储数据值的容器。Python是一种动态类型语言，这意味着你不需要在声明变量时指定变量的类型；变量的类型会根据赋给它的值自动确定。
2024-09-25 19:26:47
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原创 通过Anaconda来安装python(新手）
此时我们看到解释器类型有三种，因为我们下载了Anaconda，我们选择基础conda这个解释器类型，此时会出现的conda默认路径，这就是我们在安装Anaconda时就是默认计算机的路径，我们不需要更改直接点击右下角创建即可。然后我们看到左边有五个选项，我们选择conda环境，同样如果安装Anaconda时没有更改路径，这里也不需要选择路径，然后我们选择使用现有环境，因为我们在安装Anaconda时新建了一个虚拟环境名为Learning，我们选择它。待配置完成，Anaconda安装我们就完成了。
2024-09-24 18:58:34
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