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原创 腾讯推出AI神器「ima知识库」接入DeepSeek大模型,打工人效率革命2.0
🔥从公众号刷屏到十页PDF文献,从灵感乍现到工作总结——随手截图但永远忘记整理?别再让零散的资料吃灰了!腾讯最新推出的AI工具「ima」,集搜索、阅读、写作、知识管理于一身,让你拥有私人专属的“第二大脑”。最关键的是,它完全免费!
2025-02-15 01:03:12
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原创 字符串朴素匹配法(Naive matching):Python代码实现
它的基本思想是从主串的第一个字符开始,依次与模式串的第一个字符、第二个字符、第三个字符……在比较过程中,如果发现某个字符不匹配,则将主串的指针移动到下一个位置,重新开始比较,直到匹配成功或者主串的指针移到最后一个位置。字符串匹配是一种常见的字符串操作,常用于从文本中查找特定的模式串或者字符串。在实际的程序开发中,我们经常需要对字符串进行匹配操作,从而找到其中的特定模式或者子字符串。朴素匹配法(Naive matching)是一种简单而有效的字符串匹配算法,本文就对其进行详细的介绍。
2023-04-01 12:45:48
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原创 文本深度学习向量化——Word2Vec、Doc2Vec
首先,需要引入jieba库,并定义get_stopwords和preprocess两个函数。get_stopwords函数用于读取停用词表,preprocess函数用于分词并去除停用词。其中jieba库是中文分词的工具库,stopwords是指需要过滤掉的无意义词汇,如“的”、“了”等。分词后,只有长度大于1的单词才会被保留,其余都被过滤掉。接下来,从home_work.txt文件中读取文本,并对每个文本进行预处理。
2023-03-28 14:11:41
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原创 基于主成分分析和神经网络的人脸识别研究
人脸识别是模式识别和人工智能领域的研究热点之一。它涉及图像处理、生理学、心理学、认知科学等诸多学科领域,且在各种有效证件的核对、安全监控和罪犯捕获等方面有着广阔的应用前景。本文使用主成分分析法对人脸特征进行提取将原始图片、提取特征后的图片和特征矩阵分别放入 BP 神经网络和经典的卷积神经网络 LeNet 中,对比网络的收敛速度和准确率。通过实验证明,经过主成分分析提取特征后的图片放入网络中,可以使网络训练时的收敛速度更快,并且准确率更高。收敛周期和准确率分别为 15 个训练周期和 95.83% 的准确率。
2023-03-26 19:31:04
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原创 Python实现逻辑回归(使用梯度下降算法)
本文通过建立逻辑斯蒂分类模型,使用梯度下降法和批量梯度下降法对模型参数进行求解,最终在测试集上的准确率达到了 94.56% 和 94.48%,效果非常好。同时也探究了两种迭代方法在本案例中的优劣。
2023-03-23 14:36:15
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原创 用Python实现TF-IDF算法:从原理到实现
在本篇博客中,我们介绍了TF-IDF算法的原理和Python实现代码。TF-IDF算法是一种用于衡量单词在文本中重要性的算法,常用于文本处理和信息检索等领域。TF-IDF算法的核心思想是将每个单词都赋予一个权重,该权重由该单词在文本中的频率(TF)和在整个文本集合中的频率(IDF)共同决定。TF值表示单词在文本中出现的频率,IDF值表示单词在整个文本集合中出现的频率。TF-IDF值通过将TF和IDF相乘来计算,用于衡量单词在文本中的重要性。
2023-03-13 19:05:43
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原创 使用Python对心脏病影响因素数据可视化分析(seaborn+matplotlib)
如今,心血管疾病(CVD) 是全球第一大死因,估计每年夺走 1790 万人的生命,占全球所有死亡人数的 31%。五分之四的心血管疾病死亡是由心脏病发作和中风引起的其中三分之一的死亡过早发生在 70 岁以下的人群中。心力衰竭是由 CVD 引起的常见事件。本文通过收集调查 28-77 岁的人群中可能有关患心脏病的特征属性来进行数据分析。通过分析,我们认为静息血压,静息心电图结果和是否患心脏病关系不大。
2023-03-13 08:30:00
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原创 OpenCV获取手机摄像头并执行录屏操作
1、下载手机软件在手机上需要下载IP摄像头软件,可以通过内置RTSP和HTTP服务器把手机设备变成包含双向音频支持的无线IP摄像头并用于安全监控,你可以使用电脑上的浏览器查看,在这里我用OpenCV读取视频流并进行录屏操作2、获取视频流地址打开下好的软件,点击“打开IP摄像头服务器”,可以获得在当前内网下,视频流的地址,在这里我选择第一个RTSP协议的视频流,访问时需要输入账号密码,默认都为admin3、代码编写3.1 读取视频流新建VideoCapture对象,读取视频流cap = cv2
2022-02-25 21:34:21
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原创 判断任意数字是否为回文数(要求使用for循环跟字符串索引)
整体思路:将字符串翻转之后与原字符串对比,如果与原字符串相等则为回文数,反之则不是回文数a = input("请输入一个数")b = ''for i in range(len(a)): #遍历输入的字符串 b = a[i-len(a)] + b #将字符串翻转if b == a: #判断是否与原字符串相同 print(a+"是一个回文数")else: print(a+"不是一个回文数")...
2021-10-07 20:52:54
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空空如也
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