- 博客(18)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 从入门到实战：Python 工程师的机器学习之路
机器学习（Machine Learning）本质上是让计算机从数据中自主学习规律，并利用这些规律对未来数据进行预测的技术。它模仿人类通过经验归纳规律的过程 —— 就像我们通过多次下雨总结 “乌云密布可能下雨” 的规律一样，机器学习模型通过分析历史数据找到特征与结果的关联。
2025-08-06 18:10:13
1554
原创 机器学习入门指南：从理论到Scikit-learn实战
机器学习（Machine Learning）的核心是让计算机系统能够从数据中自动学习规律，并基于这些规律对新数据进行预测。这本质上模拟了人类的学习过程：通过经验归纳总结规律，进而预测未来情况。
2025-07-31 16:50:32
1984
原创 OpenCV 图像梯度、边缘检测与轮廓提取全解析
卷积是图像处理中的基本操作之一，可通过自定义核实现特定方向的边缘提取。# 模拟一张图像，灰度图# 定义Sobel卷积核（检测水平方向）# 应用滤波器（二维卷积）OpenCV 提供了丰富的图像梯度与边缘检测函数，从简单的卷积核操作到高级的 Canny 算子都可以方便地实现。结合轮廓查找与几何分析（如凸包、外接矩形），可以为图像理解和目标定位提供坚实的基础。
2025-07-25 18:10:54
399
原创 OpenCV 图像处理实战：插值方法、透视变换、水印添加与噪点去除
各类插值方法适用于不同图像几何变换；透视变换校正图像角度；掩膜与 HSV 提取目标区域；图像颜色替换与水印融合；多种滤波方式有效消除图像噪点。
2025-07-24 18:56:31
543
原创 OpenCV 图像处理实战：图像操作、颜色空间、灰度化与几何变换
本文展示了 OpenCV 图像处理的一整套操作，包括加法、颜色转换、灰度化、阈值化、几何变换与镜像翻转。掌握这些基础是进一步进行图像识别、目标检测、图像增强等高级任务的前提。
2025-07-24 11:47:41
336
原创 图像处理OpenCV
OpenCV 是一个功能强大的图像处理工具库，适合用于从最基础的图像操作到复杂的深度学习集成项目。熟练掌握图像读取与显示。学习图像基本处理方法（灰度、模糊、边缘检测）。掌握图像几何变换与形态学操作。进阶学习轮廓、特征提取、对象检测等。学习与深度学习模型（如 TensorFlow、PyTorch）的集成。官方文档：https://docs.opencv.org/
2025-07-23 18:32:41
467
原创 Python数据分析与可视化入门：NumPy、Pandas与Matplotlib详解与练习
NumPy是Python中进行科学计算的核心库，提供了高性能多维数组对象ndarray，以及丰富的数学函数。Pandas是基于NumPy构建的强大数据分析库，核心数据结构是Series和DataFrame。
2025-07-23 17:33:48
703
原创 Python 正则表达式
正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便地检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python 的re模块提供了正则表达式功能。
2025-07-23 17:27:04
216
原创 Python 模块化编程：模块、包与高效代码组织
模块（Module） 是 Python 中代码组织的基本单位，简单来说，每个以.py为扩展名的 Python 文件都是一个模块。避免代码重复，提高复用性将功能相关的代码集中管理，便于维护控制变量作用域，避免命名冲突utils.pymain.py模块：单.py文件，封装特定功能包：含的目录，组织多个模块导入机制：合理使用import与提升可读性pip：高效安装、管理第三方模块。
2025-07-18 19:33:38
1875
原创 迭代器与生成器详解
_iter__()：返回迭代器本身。__next__()：返回下一个值，如果没有更多元素，抛出异常。当你需要完全控制迭代逻辑时，可以通过定义一个类手动实现__iter__()和__next__()return self # 返回自身作为迭代器else:# 使用自定义迭代器解释：MyIterator能逐个输出列表中的元素，每次迭代内部索引递增。当超出范围时，会自动终止迭代。生成器是使用yield的函数或表达式，具有迭代器所有功能，同时具有更简洁的语法。场景推荐方式原因自定义复杂遍历逻辑。
2025-07-17 17:14:33
666
原创 深入理解 Python 面向对象编程
类（Class）：是对一类事物的抽象，比如“人类”、“汽车”、“字符串”等。对象（Object）：是类的具体实例，比如“张三”、“特斯拉Model S”、“Hello”。return f"我是{self.username}，出生于{self.birthday1}，性别{self.gender}"p1 = Human("小张", "2000-01-01", "男")class str:方法类型是否访问实例属性是否访问类属性使用场景实例方法✅❌操作具体对象类方法❌。
2025-07-16 18:52:57
647
原创 Python 中的递归函数与装饰器详解
递归是一种在函数内部调用自身的编程技术。它特别适用于具有“自相似”结构的问题，例如树形结构遍历、数学上的阶乘、斐波那契数列等。基准条件（Base Case）：停止递归的条件；递归步骤（Recursive Step）：函数调用自身以简化问题。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数作为参数并返回一个新的函数。日志记录性能监控权限验证输入输出处理✅ 装饰器是 Python 面向切面编程（AOP）的核心实现手段之一。技术特点推荐使用场景递归函数结构清晰，符合人类思维习惯。
2025-07-15 15:38:06
437
原创 Python.函数的位置传参、关键词传参及其可变性和解包操作
位置传参：按顺序将实参传入函数，是最基础也最常见的方式；可变位置参数（*args：可接收任意数量的位置参数，形成一个元组；关键字传参：通过指定参数名赋值，提高代码的可读性和灵活性；可变关键字参数（**kwargs：接收任意数量的关键字参数，并将其封装为字典；参数可变性：理解可变类型与不可变类型的传参差异，有助于避免函数副作用；参数解包：使用和**进行序列或字典的拆包传参，提升函数调用的灵活性。掌握这些内容，可以让你在日常编程中更高效地定义和调用函数，写出更灵活、更可维护的 Python 代码。
2025-07-14 16:56:27
717
原创 Python 推导式、常见语句与内置函数全解析
x = 10if x > 0:print("正数")print("零")else:print("负数")# 输出: 正数print(len([1,2,3])) # 输出: 3print(type(3.14)) # 输出: <class 'float'>print(list(range(3))) # 输出: [0, 1, 2]print(list(enumerate(['a','b'])))# 输出: [(0, 'a'), (1, 'b')]
2025-07-11 17:06:04
397
原创 Python中复合类型之list、tuple、dict、range、set\frozenset
元组是不可变序列，不能进行增删改可以用多种方式构建元组：使用一对圆括号来表示空元组:()使用一个后缀的逗号来表示单元组:a,或(a,)使用以逗号分隔的多个项:a, b, cor(a, b, c)使用内置的tuple()或字典是可变容器，可存储任意类型对象字典以键(key)-值(value)对的形式进行映射，键值对用冒号分割，对之间用逗号分割字典的数据是无序的字典的键只能用不可变类型，且不能重复字典的数据用键进行索引，不能用整数进行索引'age':20,'gender':'男',
2025-07-10 11:44:18
821
原创 Python的基础变量类型之字符串和数字类型
1.1 变量是代数的思想，是用来引用数据和功能占位的，具备动态性和可变性；1.2 使用的变量必须声明，在声明变量时不需要指定变量类型。- 单引号: '允许包含有 "双" 引号'- 双引号: "允许嵌入 '单' 引号"- 三重引号: '''三重单引号''', """三重双引号"""
2025-07-09 11:08:17
655
原创 人工智能Python基础
【conda环境配置及IDE（vsCode、PyCharm、Jupyter）开发环境配置】完成后发链接到群，可以用课件配图，最好自己做配图。
2025-07-08 18:05:38
725
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人