Luzem0319的博客

原创 自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。# 生成数据# 可视化数据plt.show()

原创 使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。# 创建自定义数据集# 生成特征数据# 将数据转换为DataFrame以便查看# 可视化数据集plt.show()在这个数据集中，Feature1和Feature2是特征。使用K均值算法对这些数据点进行聚类。

原创 使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

首先，需要一个自定义数据集来进行分类。创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。# 创建自定义数据集# 生成特征数据# 生成标签数据（0或1）# 将数据转换为DataFrame以便查看在这个数据集中，Feature1和Feature2是特征，Label是类别标签（0或1）。

原创 使用PyTorch实现逻辑回归：从训练到模型保存与性能评估

假设有一个CSV文件，其中包含特征（自变量）和标签（因变量）。我们使用pandas来加载数据，并进行预处理。# 加载自定义数据集# 假设数据集中有多列特征和一个二分类标签X = data.iloc[:, :-1].values.astype(np.float32) # 特征y = data.iloc[:, -1].values.astype(np.float32) # 标签# 将标签转换为0和1我们使用二元交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器。# 定义损失函数和优化器。

原创 使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

假设有一个CSV文件，其中包含特征（自变量）和标签（因变量）。使用pandas来加载数据，并进行预处理。# 加载自定义数据集# 假设数据集中有多列特征和一个二分类标签X = data.iloc[:, :-1].values.astype(np.float32) # 特征y = data.iloc[:, -1].values.astype(np.float32) # 标签# 将标签转换为0和1使用二元交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器。# 定义损失函数和优化器。

原创 使用TensorFlow实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

假设有一个CSV文件。

原创 使用PyTorch实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

有一个CSV文件。

原创 使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

假设有一个CSV文件，其中包含特征（自变量）和标签（因变量）。使用pandas来加载数据。# 加载自定义数据集# 假设数据集中有两列：'feature'为特征，'target'为标签X = data[['feature']].values # 特征需要是二维数组y = data['target'].values # 标签3. 数据集划分为了评估模型的性能，需要将数据集划分为训练集和测试集。这样可以确保模型在未见过的数据上进行测试，从而评估其泛化能力。# 将数据集分为训练集和测试集。

原创 使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

假设有一个CSV文件。

原创 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

如果有一个自定义的数据集，可以按照以下步骤进行操作。假设有一个CSV文件。

原创 pyQT + OpenCV 的三个练习

【代码】pyQT + OpenCV 的三个练习。

原创 OpenCV函数脑图

原创 opencv-python的简单练习

在一家生产彩色玩具的工厂中，需要检测产品是否按照正确的颜色进行生产。请设计一个使用OpenCV的自动化检测系统，该系统能够识别并报告不符合颜色标准的产品。你正在开发一个自动驾驶系统，需要识别交通信号灯的颜色（红、黄、绿）。请设计一个简化的流程，说明如何使用OpenCV来识别交通信号灯的颜色。编写程序，读取一张彩色图像【flower.png】，将其转换为灰度图，然后进行二值化处理。接着，对二值化后的图像执行腐蚀和膨胀操作，并显示处理前后的图像。题目1：二值化与形态学操作‌。题目2：图像变换与颜色识别‌。

原创 OpenCV中的边缘检测和轮廓处理

功能：Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度，梯度越大越有可能是边缘。参数src：输入图像。ddepth：输出图像的深度，-1表示与原始图像一样。dx：x轴方向上的导数阶数。dy：y轴方向上的导数阶数。ksize：Sobel算子的大小，通常为1、3、5或7。返回值：处理后的图像，其中包含了边缘信息。应用：Sobel算子常用于边缘检测，特别是在需要检测图像中的细微变化时。

原创 Opencv识别图片颜色并绘制轮廓

通过颜色识别，我们可以从图像中提取出特定颜色的区域，进而对这些区域进行分析、处理或标记。本实验利用OpenCV库，通过转换颜色空间、设定颜色范围、滤波、形态学变换以及寻找轮廓等步骤，实现了对图像中特定颜色（本例为黄色）的识别，并在识别到的区域上绘制轮廓。通过调整颜色范围、滤波参数和轮廓筛选条件，可以对不同颜色和形状的物体进行识别与轮廓绘制。：遍历所有找到的轮廓，根据轮廓的面积筛选出符合条件的轮廓，并在原图像的副本上绘制这些轮廓。：在HSV颜色空间中，设定要识别的颜色的HSV范围，并利用。

原创 OpenCV图片添加水印

图片添加水印的基本原理是将一个较小的图像（水印）嵌入到另一个较大的图像（原图）中。

原创 OpenCV图片矫正

图片矫正主要依赖于透视变换（Perspective Transformation）。透视变换是一种几何变换，可以将图像中的一个四边形区域映射到另一个四边形区域。这在处理如拍摄角度不正导致的图像扭曲时非常有用。

原创 OpenCV中的图像处理函数详解

二值化函数（）用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中，每个像素只有两种可能的值（通常是0和255），分别代表黑色和白色。

原创 Qt事件机制与绘图思维导图+相关练习

【代码】Qt事件机制与绘图思维导图+相关练习。

原创 PyQt6 对话框与文件读写思维脑图

【代码】PyQt6 对话框与文件读写思维脑图。

原创 信号和槽思维脑图+相关练习

将登录按钮使用信号和槽连接到自定义的槽函数中，在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为"admin"，密码是否为"123456",如果账号密码匹配成功，当前界面关闭，另一个界面展开。如果匹配失败，则输出登录失败，并将密码框和账号框中的内容清空。将登录框中的取消按钮使用信号和槽的机制，关闭界面。

原创 PyQt6 GUI开发

【代码】PyQt6 GUI开发。

原创 思维导图+实现一个登录窗口界面

【代码】思维导图+实现一个登录窗口界面。

原创 数据结构排序算法

冒泡排序（Bubble Sort）

原创 算法与排序思维脑图

原创 完成链式栈的：- 创建一个空栈- 添加数据- 遍历栈- 弹出栈顶元素（删除）- 返回栈顶元素- 判空- 栈的大小

【代码】完成链式栈的：- 创建一个空栈- 添加数据- 遍历栈- 弹出栈顶元素（删除）- 返回栈顶元素- 判空- 栈的大小。

原创 双向循环链表的判空、尾插、遍历、尾删操作

【代码】双向循环链表的判空、尾插、遍历、尾删操作。

原创 链表和栈的思维脑图

原创 单向链表的操作

【代码】单向链表的操作。

原创 链表的思维导图

原创 一个存储学生信息的顺序表

【代码】一个存储学生信息的顺序表。

原创 数据结构基础思维导图

原创 Python简单爬虫实现：博客园超链接文字内容读取

生产者函数。

原创 Python中的模块、迭代器与生成器、正则表达式

模块是Python中组织代码的基本方式。它允许你将代码分割成可重用的单元。一个模块可以包含函数、类和变量的定义，以及可执行的代码。模块使得代码更具可读性和维护性，同时也方便了代码的重用。迭代器是一种使得我们可以遍历容器对象的方式。它是一个对象，能够让代码在处理序列时，避免使用难以维护的索引变量。迭代器提供了一种逐个访问容器中元素的方法，可以遍历一个容器，访问其中的每个元素。

原创 Python文件操作测试试卷

如果文件已存在，则将字符串追加到文件末尾。列出并解释Python中打开文件的几种常见模式（如'r', 'w', 'a', 'r+', 'w+', 'a+'等）。编写一个Python脚本，读取一个文本文件的内容，并将其打印到控制台。函数打开文件时，如果不指定编码方式，Python默认使用哪种编码读取文本文件？若要以追加模式打开一个文件，并允许读写操作，应使用哪种模式？当你尝试打开一个不存在的文件以读取模式时，会发生什么？若要检查文件是否成功打开，可以在打开文件后使用。方法移动文件指针，并给出一个简单的示例。

原创 Python异常处理测试试卷

编写一个Python程序，该程序要求用户输入一个整数，并计算其平方根。如果输入的不是整数或计算平方根时发生错误，则捕获异常并给出相应的错误消息。当你想要捕获特定类型的异常并处理，同时还想捕获所有其他类型的异常时，应该如何组织。块中的代码可能引发多种异常，如果你希望捕获所有异常，应该使用哪个异常类？，用于表示年龄输入无效（例如，年龄小于0或大于120）。异常，给出相应的提示。给出一个自定义异常的示例，并解释其用途。结构中每个部分的作用，并给出一个实际应用的例子。要自定义一个异常类，你应该继承哪个类？

原创 Python文件简单操作

定义一个自定义异常类。

原创 Python异常处理机制

异常是程序执行过程中发生的错误或意外情况，它们会中断程序的正常执行。异常在 Python 中是对象，表示一个错误。当 Python 脚本发生异常时，我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。从异常的来源的角度，可以把异常分为内置异常和用户自定义异常。从异常的严重程度，可以把异常分为非致命性异常和致命性异常。可以自定义异常类，并在 try-except 语句中捕获和处理这些自定义异常。passtry:raise MyCustomException("这是一个自定义异常")

原创 Python面向对象编程详解

面向对象编程是一种程序设计范式，它将程序看作是由多个对象组成的，每个对象都是类的实例。对象之间通过消息传递进行通信，从而实现程序的功能。面向对象编程的三大特性是封装、继承和多态。多态性指的是能够使用统一的接口来调用不同类型的对象上的方法，并且这些方法会根据对象的实际类型来表现出不同的行为。在面向对象编程中，这通常是通过继承和接口来实现的。

原创 python基础考试编程题

首先，我们检查列表是否为空return None, None # 如果列表为空，则返回None对# 初始化最大值和最小值为列表的第一个元素# 遍历列表中的每一个元素for num in numbers[1:]: # 从第二个元素开始遍历# 如果当前元素比当前最大值大，则更新最大值# 如果当前元素比当前最小值小，则更新最小值# 返回找到的最大值和最小值# 测试这个函数print(f"最大值: {max_val}, 最小值: {min_val}")# 遍历列表中的每一个元素及其对应的下标。