PCA分析法的python主要代码 一 PCA分析法介绍可以理解为是一种降维的思想，将M列数据降维成对应的N列数据，用主要的几个字段解释整体方差变异也可以理解为一种低维度的映射，举例将三维的数据找到一个二维映射面，同时可以尽力解释出较多的信息来举例如下图所示：二 PCA分析法的基础步骤1.对数据求平均值，即求取对应的均值u=E(X)2.对特征数据进行去中心化处理，即X= X-E(X)=X-u3.对去中心化处理的特征矩阵求取协方差矩阵COV（X）4.对协方差矩阵求特征根和特征向量numta1,namuta2,numta3…及对

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支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】 主要介绍数学建模以及大数据比赛中常用的SVM支持向量机模型算法，并使用python实现实例二分类、多分类、可视化以及参数优化。

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【Python实战系列】串口实时接收数据并基于pyqtgraph绘图   串口数据图形化调试助手，这乍一听起来貌似还挺阔以的样子。那究竟是啥子呢？且听慢慢道来。事情的缘由是当前在做的一个项目中，在调试Mag(地磁)相关的Sensor。获取Mag的原始数据之后，首先要做的就是判断原始数据的质量如何，及是否是我们想要的数据，不仅要看数据是否在相应状况下处于合理的范围内，且数据的变化是否符合规律，所以呢需要一个能将原始数据实时绘制成图的工具。OK，那么来列举一下需求：串口通讯：串口打印是嵌入式开发时重要的调试手段，所以此处数据也通过串口传输给上位机；实时图表：将串口输出的数据

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适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程，从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集（Windows+conda+pycharm） yolov8源码下载地址：GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLiteyolov8使用文档： Home - Ultralytics YOLOv8 Docs教学视频参考： 包会！YOLOv8训练自己的数据集_哔哩哔哩_bilibili先用conda prompt创建一个虚拟环境，我的叫yolov8, python版本用3.10源码地址：GitHub - ul

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anaconda 换清华镜像源 windows 方法1Windows 下安装好Anaconda 应该会有如下这些应用，我们打开如下图anaconda Prompt(下面简称prompt)，(当然CMD也可以，只是我比较喜欢用prompt)打开如下图使用下面命令，即可以添加清华镜像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.

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Python：使用Scrapy框架的ImagesPipeline下载图片如何保持原图片名称呢？ 默认情况下，使用ImagePipeline组件下载图片的时候，图片名称是以图片URL的SHA1值进行保存的。如：图片URL:http://www.example.com/image.jpgSHA1结果：3afec3b4765f8f0a07b78f98c07b83f013567a0a则图片名称：3afec3b4765f8f0a07b78f98c07b83f013567a0a.jpg

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PyTorch官方安装方法下载太慢，直接用pip和conda命令安装，因为网络速度太慢，导致下载失败的解决的办法。 以划线部分的内容为例子，torch-1.13.1是pytorch的版本，cu117是cuda的版本，cp是python的版本，win是操作系统。PyTorch官方安装方法下载太慢，直接用pip和conda命令安装，因为网络速度太慢，导致下载失败的解决的办法。可能还会联网核对安装包，关于这一点，我没有验证，但是自己这样做的时候，速度接近离线安装，多个安装包自动同时安装，且一次性成功。打开pytorch的官方网站，找到官方安装方法的位置，找出官方包所在的网址。最后，结合别人的方法，我自己组合了一个解决的办法。

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使用Python写一个m3u8多线程下载器 python 多线程 下载m3u8文件

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opencv图像旋转和翻转，cv2.flip，cv2.rotate 目录翻转图像图像旋转翻转图像 opencv中使用cv2.filp可以实现图像翻转def flip(src, flipCode, dst=None)src：输入图像 flipCode：flipCode 一个标志来指定如何翻转数组；0表示上下翻转，正数表示左右翻转，负数表示上下左右都翻转。 dst：输出图像下面代码对图像进行不同旋转。import cv2import numpy as nplp = cv2.resize(cv2.imrea...

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python实现情感分析（Word2Vec） python实现情感分析（Word2Vec）** 前几天跟着老师做了几个项目，老师写的时候劈里啪啦一顿敲，写了个啥咱也布吉岛，线下自己就瞎琢磨，终于实现了一个最简单的项目。输入文本，然后分析情感，判断出是好感还是反感。看最终结果：↓↓↓↓↓↓12大概就是这样，接下来实现一下。实现步骤python实现情感分析（Word2Vec）•加载数据，预处理•切分训练集和测试集•词向量计算•训练SVM模型•预测•加载数据，预处理数据就是正反两类，保存在neg.xls和pos.xls文件中，数据内容类似

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入坑量化投资(一): qlib的使用 qlib的使用目录笔者炒股票至今也有6年，但一直都是凭借这个人的社会经验进行主观交易；偶然间发现了qlib这个开源的量投资库，于是按官方给的教程稍微梳理了一下。提示：本文只是按官方教程用自己的数据集走了一遍，但具体如何分析甚至按照程序的执行结果进行投资到现在还是很懵逼的，毕竟我刚接触这一行对很多概念都不懂（具体而言就是虽然我好像读懂了策略，但都找不到qlib在训练完了之后在每个时间段都帮我选了哪些股？？？就是一堆让我找不着北的曲线）；如果有读者对这也很感兴趣，或者解读其中结果的，可以评论或私信与我联

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openpyxl超详细笔记 python自动化之openpyxl模块处理Excel表格

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lstm 预测未来多天 前言： 由于原模型只能预测一天，不满足需求，所有在上篇的基础模型上进行修改，使原模型可以预测未来多天结果。 修改之后，新模型可以根据多天的数据预测未来多天的结果。应用范围广泛，可以用于，股票预测，汇率预测，安全仓库预测，电力负荷预测等各种实际的应用。可以根据数据集的不同，使用该模型解决各种实际的预测问题。 由于项目数据集不公开，本文使用公开数据集，Beijing PM2.5 Data Set进行仿真实验。具体来说，根据前五天的环境变量信息，预测未来五天的污染值。...

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机器学习经典算法详解及Python实现--元算法、AdaBoost AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoo

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在Python中使用pymongo操作mongodb 最近在学习Python爬虫，平常将爬取的数据都存入Excel表格中，但是当数据量大的时候存取和查、删、改就不方便了，这时数据库就是你很好的选择了（其实我就是觉得使用Excel好low而已），在学习的过程中开始接触mongodb这个数据库，mongodb是一种非关系型数据库，数据存取的形式与Python中的字典很相似，所以在Python中使用mongodb是一个不错的选择，废话不多说，下面总结一下我最

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python简单图片对比 两张图片比对，查看相似度。

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在Linux上配置PySpark 在Linux上配置PySpark2016-04-20 20:58:49配置环境系统：Debian - 8.3.0内核版本：3.16.0-4-amd64Python版本：2.7.9GCC版本：4.9.2JDK版本：1.8.0引言因为想要在OSX上面安装PySpark（Spark的Python版本），为了保证安装过程顺利，所以我决定现在Linux虚拟机里面安装一遍，了解一下过程和注意的问题。配置过程1.

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Python应用matplotlib.pyplot画图总结 日常写论文，有些数据需要可是化，现在将matplotlib.pyplot模块总结如下：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = plt.subplot(1,1,1)x = np.arange(0.,3.,0.1)#这里b表示blue，g表示green，r表示red，-表示连接线，--表示虚线链接a1 = a.plot(x, x,

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【用tk写小游戏系列】用tk自制小游戏【有奖问答】 程序效果如图。代码如下。# -*coding:UTF-8*-from tkinter import Tk,Button,Labelimport sysdef dui(): dui=Tk() dui.title("自制对话框") lable=Label(dui,text='恭喜你，答对了！') lable.pack() button3=Button(dui,text='好',command=bye) button3.pack() dui.m

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【peft】huggingface大模型加载多个LoRA并随时切换 peft加载多个lora模型并随时切换的方法

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上海交通大学在读博士，3d图像与目标检测方向
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18年深耕企业管理软件领域，精通 ABAP, Java, Javascript, Typescript, 精通 UI5, Fiori, Fiori Element, Angular, Kubernetes, SAP HANA, SAP BTP. 具有通过阅读 Github 上各种优秀的开源框架和工具源代码的习惯，对于我来说阅读源代码，就像阅读中国白话文一样轻松自然。
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本人目前是哈工大研二学生，主攻深度学习方向！曾获无人机遥感识别第二名，拥有多项大创项目和省级课题
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