仪器科学与传感技术博士-优快云博客

原创通过python程序将实时监测数据写入excel软件进行保存是常用和非常实用的功能，本文教会大家怎么去搞定此功能

本文介绍了一个实时数据记录方案，可将传感器等数据源持续写入Excel文件。方案包含以下核心功能：1.自动初始化Excel文件和表头；2.模拟数据生成（可替换为真实数据源）；3.定时采集并追加数据；4.支持安全中断。程序采用Pandas和openpyxl库实现，提供5秒间隔的示例运行模式。针对实际应用建议：高频数据采集时应批量写入，大数据量场景推荐使用数据库存储，长期运行需考虑文件分割。该方案适用于中小规模实时监测数据的存储需求。

2025-08-24 18:22:30 841

原创 PyInstaller将.py文件转为exe,执行文件在不同的电脑出现字体大小不一致问题原因分析及解决办法

摘要：PyInstaller打包的exe文件在不同电脑运行时，常出现字体大小不一致的问题。主要原因包括系统DPI设置差异、默认字体可用性、GUI框架特性等。解决方案包括：显式设置字体和DPI感知、使用相对尺寸、建立字体回退机制，以及针对PyQt应用的特殊处理。这些方法能有效提升跨设备字体显示一致性，改善用户体验。

2025-08-23 18:12:25 309

原创 python的spyder开发环境打开后，长时间无法连接到内核的问题的解决方案

Spyder无法连接内核问题的解决方法：首先查看内部控制台的错误信息（如win32api、zmq相关错误或路径问题），针对性修复。通用排查步骤包括：重启内核、重置Spyder设置、检查Python解释器路径、手动指定内核启动方式。核心解决方案是重装关键通信库（pyzmq、ipython、jupyter_client等），基本能解决依赖混乱导致的问题。最后给出了终极方法。

2025-08-21 11:42:20 841

原创 PyInstaller将.py文件转为exe后，点击exe显示failed to execute script ‘pyi_rth_win32comgenpy‘ 终极解决方法

本文分享了作者在将抽水实验控制软件用PyInstaller打包时遇到failed to execute script 'pyi_rth_win32comgenpy' due to unhandled exception错误，经过多次尝试后发现是PyInstaller未能正确处理win32com和pywin32模块。最终通过调整打包命令成功解决问题。

2025-08-21 10:40:28 372

原创 Matplotlib库：Python数据可视化的基石，发现它的美

Matplotlib是Python数据可视化的核心库，提供丰富的图表类型和高度定制化功能。摘要涵盖其核心模块：基础绘图（线图、散点图等）、图表美化（标题、标签、样式）、子图系统、3D可视化及高级功能（动画、交互控件）。文章介绍了Matplotlib的标准工作流程，从数据准备到图表保存/显示，并演示了多子图布局的综合示例代码。作为科学计算和数据分析的基础工具，Matplotlib支持创建出版级图表，并与Python数据科学生态无缝集成。虽然学习曲线较陡，但掌握Matplotlib是使用高级可视化库的重要前提。

2025-08-08 08:18:59 838

原创 python：秒懂聚类算法，用K均值聚类算法演示聚类效果，给出实际应用建议

本文介绍了聚类这一无监督学习方法，重点讲解了K均值算法及其应用。文章首先通过生活化比喻说明聚类的概念。随后详细展示了K-Means算法的Python实现过程，包括数据生成、模型训练和结果可视化。文章还对比了不同聚类算法（K-Means、DBSCAN、层次聚类等）的特点和适用场景，并给出选型建议。最后强调了数据预处理、参数调优和结果评估等实际应用中的注意事项，帮助读者理解聚类技术的核心思想与实际应用要点。

2025-08-08 07:16:14 928

原创 python:数据分析的利器pandas库，我们把它的功能好好总结一下，发现它的美

摘要：Pandas是Python核心数据分析库，提供DataFrame和Series数据结构，支持高效数据处理与分析。其优势包括：灵活的数据操作、强大的时间序列支持、30+种数据格式I/O功能，以及与其他科学计算库的无缝集成。核心功能涵盖数据清洗（缺失值处理、去重）、转换（合并、分组）、分析（统计计算）及可视化。主要操作包括数据结构创建、行列选择、数据聚合、时间序列处理等。Pandas的简洁API使其成为数据科学领域必备工具，掌握它是进入数据分析领域的基础。

2025-08-07 15:58:31 1119

原创 python:一文读懂什么是数据降维，PCA主成分分析降维后的原特征与主成分的关系，以人脸识别为例演示如何使用PCA，都是干货

本文介绍了数据降维的概念、作用及常用方法。重点讲解了PCA（主成分分析）方法，通过正交变换提取数据主要特征，并演示了PCA在三维数据降维和人脸识别中的应用。文章还对比了PCA、t-SNE、LDA、UMAP和Autoencoder等降维方法的优缺点及适用场景，建议80%场景优先使用PCA，复杂数据再尝试非线性方法。最后给出了不同任务下的降维方法选择指南。

2025-08-07 15:47:52 913

原创 python:非常流行和重要的Python机器学习库scikit-learn 介绍

scikit-learn 库是Python 机器学习的瑞士军刀，我们单独对它进行一些介绍。scikit- learn 包含众多顶级机器学习算法，它主要有六大类的基本功能，分别是分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。文章对各类功能进行了分类统计，供大家选择使用。

2025-08-06 12:29:12 697

原创 python:机器学习数据预处理结果对比及常用四种预处理方法对比介绍，为您的人工模型算法加油助力

数据预处理是机器学习的关键步骤，能显著提升模型性能。本文通过程序对比了预处理前后的效果。详解四种常用预处理方法：StandardScaler标准化（消除量纲）、MinMaxScaler归一化（压缩范围）、RobustScaler抗异常值、Normalizer向量归一化，并通过可视化对比其处理效果。

2025-08-06 12:10:09 1798

原创 python：今天讲讲如何入门学好用好机器学习算法

机器学习入门建议：1.从Python编程语言开始学习；2.掌握机器学习基本概念；3.了解常见算法原理；4.学习数据处理技巧；5.注重动手实践操作。建议初学者按步骤系统学习，坚持实操练习，循序渐进掌握机器学习技能。

2025-08-05 16:47:25 324

原创 python:随机森林算法解读，一定能然你明白

随机森林是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并综合其预测结果来降低过拟合风险。相比单一决策树，它具有抗过拟合、处理高维数据、鲁棒性强等优势，适用于医疗诊断、金融风控等场景。文中以鸢尾花分类为例，展示了Python实现过程，包括数据加载、模型训练和评估（测试集准确率和特征重要性分析）。随机森林适合结构化数据分类问题，但不适用于图像识别等复杂任务。关键参数包括树的数量(n_estimators)和最大深度(max_depth)，可通过袋外误差(OOB Score)进行无偏评估。

2025-08-05 16:27:09 399

原创 python:机器学习中的分类与回归怎么理解

分类和回归是有监督学习中两个最常见的方法。对于分类来说，机器学习的目标是对样本的类标签进行预测，判断样本属于哪一个分类，结果是离散的数值。而对于回归分析来说，其目标是要预测一个连续的数值或者是范围。分类：预测的是离散的类别标签（比如：是/否，猫/狗/鸟，A/B/C/D等级）。用生活中的例子来比喻：分类就像“分门别类”，回归就像“估算数值”。回归：预测的是连续的数值（比如：房价、温度、销售额）。

2025-08-04 09:28:48 280

原创 python:讲懂决策树，为理解随机森林算法做准备，以示例带学习，通俗易懂，容易理解和掌握

决策树是一种直观易懂的机器学习算法。本文介绍了决策树的基本原理（通过if/else判断实现决策），并以识别名人和鸢尾花分类为例进行说明。重点演示了Python实现中max_depth参数对模型复杂度、准确率的影响：深度增加会提高准确率（如深度3达98%），但过深会导致过拟合。建议根据业务需求选择合适深度（解释性场景≤3，精度优先5-8），并配合交叉验证调参。决策树是理解更复杂模型的基础，具有重要的学习价值。

2025-08-04 09:09:29 1291

原创 python:机器学习中，有监督学习与无监督学习的概念、区别与联系

本文对比了有监督学习和无监督学习两种机器学习方法。有监督学习通过带标签的训练数据建立模型，用于分类或回归分析。无监督学习则对无标签数据进行模式发现，如聚类分析。文章通过形象比喻说明了两者的核心区别：有监督学习像老师指导学生，无监督学习则让学生自主探索。最后总结了两种方法的特点和应用场景。

2025-08-03 10:26:14 177

原创 python：形象说明什么是L2正则化，程序对比展示正则化的效果，介绍实际中正则化的常用方法

本文系统介绍了机器学习中的正则化技术，重点解析了L2正则化原理及其作用。通过跳舞和学习认动物两个生动比喻，形象说明了正则化防止过拟合的机制。文章提供了Python代码展示正则化前后的模型效果差异。最后给出实用建议：优先使用L2正则化、注意数据标准化、关注训练/验证误差差距等。

2025-08-03 10:10:11 958

原创 python：如何调节机器学习算法的鲁棒性，以支持向量机SVM为例，让伙伴们看的更明白

本文介绍了机器学习模型鲁棒性的评估与优化方法。通过对比实验展示了正则化参数C、核函数选择等对模型抗干扰能力的影响：高C值RBF核模型对噪声敏感（精度下降12.9%），而低C值线性核模型表现出更强鲁棒性（精度仅下降3.5%）。文章提供了完整的Python实现代码，包括数据加噪、模型训练和可视化分析。

2025-08-02 16:53:35 1322

原创 python：以支持向量机（SVM）为例，通过调整正则化参数C和核函数类型来控制欠拟合和过拟合

本文介绍了如何通过调整支持向量机（SVM）参数来控制机器学习中的欠拟合和过拟合问题。文章提供了完整的Python代码示例，通过对比四种参数组合（线性核+C小、线性核+C大、RBF核+C小、RBF核+C大+高gamma）在测试数据集上的表现，直观展示了不同情况下准确率差异。

2025-08-02 16:12:25 917

原创 python：前馈人工神经网络算法之实战篇，以示例带学，弄明白神经网络算法应用的思路、方法与注意事项等

本文通过桥梁缺陷诊断实例演示前馈神经网络的实战应用。文章详细介绍了从数据生成、预处理到模型构建（使用MLPClassifier）、训练评估的全流程，重点分析了训练损失变化特征及异常情况调试方法。最后总结了神经网络在工程实践中的优势，并建议通过增加特征、优化结构等进一步提升模型性能。该实战案例帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。

2025-08-01 20:00:40 1428

原创 python：人工神经网络算法总结，对所有的人工神经网络算法从优缺点、应用侧重点等方面做一个总结，方面伙伴们高效地选择使用

本文对比分析了常见人工神经网络算法及其适用场景。前馈神经网络(FNN)结构简单适用于基础任务，卷积神经网络(CNN)擅长图像处理，循环神经网络(RNN)及其变体LSTM适合时序数据，生成对抗网络(GAN)用于生成任务，Transformer在文本处理中表现优异。文章提供了算法选择建议：基础任务用FNN，图像处理选CNN，时序数据用LSTM，生成任务选GAN，文本处理使用Transformer。建议初学者从FNN入手，逐步学习更复杂算法，80%实际问题可通过FNN/CNN/LSTM解决。

2025-08-01 16:15:38 513

原创 python:人工神经网络算法之参数调节，实例感受参数变化之美，为应用人工神经网络算法做到心中有数

本文介绍了使用Python的scikit-learn库实现人工神经网络的方法，重点探讨了不同参数设置对模型性能的影响。最后总结出四种关键调参方法：调节隐藏层节点数、层数、激活函数类型以及正则化程度，为神经网络应用提供了实用指导。

2025-07-31 09:47:35 1421

原创 python:人工神经网络学习算法-基础篇，看这一篇就够啦

本文介绍了神经网络的基本原理，阐述了神经网络的工作机制。文章指出，神经网络是在线性模型基础上增加了隐藏层，通过加权求和计算隐藏节点，并进行非线性处理（如ReLU或tanh），最终输出结果。文中强调，神经网络通过设置隐藏层节点数量或增加隐藏层层数来处理不同复杂度的问题。。

2025-07-30 17:29:26 693

原创 python机器学习：评价智能学习算法性能与效果的常见术语：不收敛、过拟合、欠拟合、泛化能力、鲁棒性一句话、一张图给您说明白，机器学习算法搞的明明白白的

机器学习中的关键概念解析，理解这些概念有助于优化算法设计和应用效果：不收敛指算法无法找到最优解，表现为损失函数持续波动或发散；欠拟合是模型过于简单，未能捕获数据规律；过拟合则是模型过度记忆训练数据，泛化能力差。泛化能力衡量模型在新数据上的表现，而鲁棒性则评估模型对数据干扰的抵抗能力。提高模型性能需针对不同问题采取相应策略：调整学习率、优化算法、正则化、数据增强等方法可改善不收敛和过拟合问题；增加训练数据、使用交叉验证能提升泛化能力；对抗训练和鲁棒损失函数则有助于增强鲁棒性。

2025-07-29 17:07:32 1431

原创 python:使用支持向量机SVM预测工业轴承故障-实战篇，让您更加清楚了解支持向量机在实际应用中到底能干啥，怎么干

本文介绍了支持向量机(SVM)在工业轴承故障预测中的实战应用。程序通过模拟轴承振动数据，以均方根、峰值因子和峭度等为特征因子，构建SVM分类模型预测轴承状态。文章给出了程序设计流程图和注释清楚的python源代码，运行结果显示模型准确率达98%以上，能有效区分正常与故障轴承。文章强调特征工程的重要性，并提供了参数调优建议，为初学者展示了SVM解决实际问题的完整实现路径。

2025-07-28 18:40:10 1098

原创 python：支持向量机SVM的分类、回归、预测python程序设计-应用篇。一次给你讲清楚、讲通透

本文是支持向量机(SVM)应用篇，详细介绍了Python实现SVM的编程流程和具体应用。主要内容包括：1) SVM标准编程流程，涵盖数据预处理、训练集划分、模型训练与评估等步骤；2) 分类程序设计示例，使用模拟数据进行二分类并可视化结果；3) 回归程序设计示例，演示三次多项式回归实现过程；4) 预测程序设计示例，展示非线性数据分类预测。所有示例代码均配有详细注释，适合初学者学习。

2025-07-27 11:57:44 1301

原创 python:支持向量机SVM最通俗白话讲解，专治看不懂，不会用-基础篇

本文以通俗易懂的方式讲解了支持向量机(SVM)的基础原理与应用。文章首先直观解释了线性可分与不可分问题的区别，并说明SVM通过核函数将低维不可分问题转化为高维可分问题。重点介绍了SVM的核心概念，以及三种主要核函数(线性、RBF、多项式)的特点和适用场景。通过Python代码示例展示了不同核函数的分类效果对比。

2025-07-26 16:18:46 950

转载基于深度学习的语音情感识别系统的设计与实现【BiLSTM、多层感知神经网络、Emotion2Vec、与CustomFeature】（转载文章）

本文介绍了一个基于深度学习的语音情感识别系统，该系统集成了训练好的BiLSTM、多层感知神经网络等模型，通过Flask框架实现在线预测功能。系统支持用户管理（注册/登录/信息修改）和音频文件上传识别，管理员可查看使用统计、活跃趋势和识别结果可视化。同时提供模型评估与调用日志分析功能，实现了从用户交互到后台管理的完整流程。详细技术方案可参考相关优快云博客文章。

2025-07-26 08:43:59 71

原创 python：使用QTdesigner中的OpenGLWidget 控件实现监测数据曲线的动态实时显示

本文介绍了一种基于PyQt5和matplotlib的实时数据曲线动态显示方法，解决了因兼容性问题无法使用pyqtgraph库的困扰。文章提供了完整的Python代码实现，每条语句均有详细注释，特别适合初学者学习使用。程序具有较强移植性和兼容性，可根据实际需求进行修改。该方案为数据可视化提供了一种可靠的替代。

2025-07-24 10:54:35 485

原创 python：将使用python和QTdesigner设计的GUI界面程序生成.exe可执行文件的简便方法

摘要：本文介绍了如何将Python和QTdesigner设计的GUI程序打包成.exe可执行文件。文章以带自动滑条的文本框程序为例，演示了具体操作流程，方便用户在没有Python环境的设备上运行程序。该方法简单实用，适合快速部署Python应用程序。

2025-07-14 16:23:14 248

原创 python:使用spyder和QTdesigner设计一个带自动滑条的文本框内容显示程序，里面包含自动获取电脑时间的方法

本文介绍了使用QT Designer和Spyder实现文本框自动滚动功能的开发方法。该方法简单实用，适合界面程序开发，文中详细展示了从界面设计到功能实现的完整步骤，包括关键代码和属性设置，可供开发者收藏参考。

2025-07-12 07:46:46 328

原创 python避雷:TypeError: crc() takes 1 positional argument but 2 were given错误。如何在class类内定义、调用带参数的函数

在Spyder开发环境中编写modbus2.py程序时，出现TypeError错误，提示函数参数数量不匹配。原因是类方法默认传递self参数导致。解决方案有两种：1)在方法定义中添加self参数；2)将方法改为模块级函数调用。文章详细演示了两种修改方式，并成功计算出CRC校验码D153，同时解释了类方法与普通函数的调用区别。通过实例分析帮助读者理解Python类和函数的调用规则。

2025-07-07 17:40:22 380

原创 python:使用spyder和QTdesigner进行界面程序开发中，使用一个按键实现两种响应功能的编程方法。超级实用，伙伴们赶紧点赞收藏吧！

一个按键实现两种响应功能。具体为：一个按键分别命名为“打开”和“关闭”，当按下“打开”时，文本框中显示“已打开”，同时“打开”按钮名称自动变为“关闭”。当按下“关闭”时，文本框显示“已关闭”，同时“关闭”按钮名称自动变为“打开”。可循环操作。

2025-07-06 16:48:45 472

原创【python：使用spyder和QTdesigner构建最简单的图形界面程序，快速帮助初学者入门，掌握基本的程序设计步骤】

本文介绍了使用Python的Spyder和QT Designer开发GUI界面程序的方法。通过两个示例详细说明了从界面设计到功能实现的完整流程，初学者能够轻松掌握。

2025-07-03 22:02:22 701

原创【博士和从事科学研究发表SCI论文高效路径分享】

本文分享了高效发表SCI论文的经验方法：首先介绍了WOS、IEEE等核心数据库的精准检索技巧；其次提出三阶段文献阅读法：通过摘要筛选、引言分析确定精读/略读文献，重点关注转折词后的创新点；最后强调从模仿到创新的写作路径。作者在博士2年间发表3篇高水平SCI论文的经验表明，发表SCI论文不仅是专业知识与技术的问题，更是方法与技巧。文章为科研工作者提供了可操作的SCI发表策略。

2025-06-29 14:36:36 519 1

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