qq_37879432的博客

设置一下 ：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

import requestsimport jsonaddress = input('请输入地点：')par = {'address': address, 'key': 'cb649a25c1f81c1451adbeca73623251'}url = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo'res = requests.get(url,

在使用OpenCV，进行人脸识别的时候，有部分的人脸无法识别出来，另外识别侧脸时识别精度较低。而Dlib相对OpenCV的精度有所提高。Dlib是一个现代的C ++工具包，包含了用C ++创建复杂软件来解决实际问题的机器学习算法和工具。它被广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，手机以及大型高性能计算环境。Dlib的开源许可 允许您在任何应用程序中免费使用它。以上是Dlib官

python处理xml报错:xml.etree.ElementTree.ParseError: not well-formed (invalid token):查询得知xml有不支持的字符范围出现这个错误的原因是,xml文件中含有非法字符,是一个bad xml,即不符合xml规范的.由于xml文件是第三方提供,只能自己这里处理掉xml中的非法字符python过滤方法:

将Django和Keras结合时，可能回报出ValueError: Tensor Tensor(“Placeholder:0”, shape=(3, 3, 1, 32), dtype=float32) is no an element of this graph这样的错。 来看一个例子： 当我第一次使用Django上传图片，并把这张照片传入Keras搭建的神经网络进行处理。 一些都正

from django.urls import reverse

执行conda install pip 就能解决问题

python3中已经没有raw_input，你只需要从input替换就行。

1.Code [python] view plain copy import os import numpy as np import sys import cv2 import time import random def detect(imgPath, imgLabel): # Read Image frame = cv2.imread(imgPath)

一：下载所需要的库1：pdfminer安装库命令pip install pdfminer3k pdfminer3k是pdfminer的Python 3端口.PDFMiner是从PDF文档中提取信息的工具。与其他PDF相关的工具不同，它完全专注于获取和分析文本数据.PDFMiner允许获取页面中文本的确切位置，以及其他信息，如字体或线条。它包含一个PDF转换器，可以将PDF文件转换为其他文本格式（如...

a.pyimport torchimport numpy as np#生成一个五行四列的二维矩阵print(torch.Tensor(5, 4))# 返回的数组大小是5x4的矩阵，初始化是0~1的均匀分布x=torch.rand(5, 4)print(torch.randn(5, 4))print(x)#查看x的形状print(x.size())# numpy 类似的返回5x...

(1) 首先想到pandasimport pandas as pdconfig_path =pd.read_json('/Users/dudu/Desktop/keras1/config.json')print(config_path)如下图所示：很多属性读成了NAN (二) python自带的json包import jsonwith open("config.j...

遗传算法 建立GeneticAlgorithm.pyimport numpy as npfrom GAIndividual import GAIndividualimport randomimport copyimport matplotlib.pyplot as pltclass GeneticAlgorithm: ''' The class for...

一：构建生成器判别器class NetG(nn.Module): ''' 生成器定义 ''' def __init__(self, opt): super(NetG, self).__init__() ngf = opt.ngf # 生成器feature map数 self.maina = nn.Sequ...

打开python>>> import imageio>>> imageio.plugins.ffmpeg.download()

1.1. SVM介绍1.2. 工作原理1.2.1. 几何间隔和函数间隔1.2.2. 最大化间隔1.3. 软间隔1.4. SMO算法1.5. 核函数1.6. 实例1.1. SVM介绍SVM（Support Vector Machines）——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮，最准确的方法之一，它属于二分类算法，可以支持线性和非线性的分类。发展到今天，SVM已经

#encoding=utf-8import jieba.analyse"""jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())sentence 为待提取的文本topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 F

在收集Collecting setuptools>=34.0.0 pip install --upgrade setuptoolspip install ez_setup就可以了

"""This script produces a video analysis proving for the first time in historythat bacterial populations grow exponentially. See the result here:http://i.imgur.com/uoITKiA.gifWe proceed as follow

mac系统下只要在一个终端下敲：xcode-select --install

import pymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()import MySQLdbconn = MySQLdb.Connection( host = 'localhost', user = 'root', password = 'root', port = 3306, database = 'test', cha

# ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入所需的第三方包import datetimeimport calendarimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as

SVM（support vector machine）支持向量机：注意：本文不准备提到数学证明的过程，一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好：http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837，另一方面是因为我只是个程序员，不是搞数学的（主要是因为数学不好。），主要目的是将SVM以最通俗易懂，简单粗暴的方式解释清楚。

在终端执行：python -m spacy download en 即可

spacy是一个工业强度的自然语言处理的工具包。import spacyfrom spacy import displacynlp = spacy.load('en')doc = nlp(u'Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion')"""Doc被处理 - 例如分成单独的单词和注释 - 它仍然保留原始文本的所有

#FFT(Fast Fourier transform 快速傅里叶变换)是一种高效计算DFT(离散傅里叶变换)#DFT在信号处理，图像处理求解偏微分方程里面都有应用。numpy里面就有实现快速傅里叶变换的模块。import numpy as npfrom matplotlib.pylab import plot,show#创建一个50个点的余弦波信号x = np.linspace(0,

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pylab as pltimport numpy as npfrom matplotlib import cm#使用3d关键字来进行指定图像的三维投影fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')

import matplotlib.pylab as pltimport numpy as npimport matplotlib.animation as animationfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)n= 10x= np.random.rand(n)y= np.random.rand(n)z= np.random.

#encoding=utf-8from snownlp import SnowNLP"""简体繁体互转"""s = SnowNLP(u'「繁體字」台灣是中國的一部分，國民黨')print (s.han)