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原创 深入浅出:边缘概率、联合概率、条件概率与朴素贝叶斯详解

本文全面且详细地阐述了边缘概率、联合概率和条件概率(后验概率)的概念与计算方法,并通过实例进行了直观展示。深入推导了贝叶斯公式,详细介绍了朴素贝叶斯的步骤,包括数据集准备、先验概率统计和贝叶斯公式的运用。同时,给出了在 sklearn 中使用朴素贝叶斯的示例代码,分析了其在高斯分布下的实现过程及准确率计算。此外,还深入探讨了朴素贝叶斯的优点,如分类效率稳定、对小规模数据集友好等,以及缺点,如属性独立性假设在实际中难以满足等,为读者深入理解和应用这些概率概念及朴素贝叶斯算法提供了全面而详实的指导。

2024-12-27 09:04:21 671

原创 全面解析 pyecharts 配置项:从全局到系列,打造精美图表

本文深入探讨 pyecharts 配置项,详细介绍全局配置项如标题(TitleOpts)、图例(LegendOpts)、工具箱(ToolboxOpts)、视觉映射(VisualMapOpts)、提示框(TooltipOpts)、区域缩放(DataZoomOpts)等,以及系列配置项包括图片样式(ItemStyleOpts)、线样式(LineStyleOpts)、标签(LabelOpts)、标记点(MarkPointOpts)、标记线(MarkLineOpts)等的具体参数与用法,并结合代码示例与运行效果展示

2024-12-20 20:35:57 1251

原创 零基础入门 Pyecharts 实用教程:从基础绘图到进阶技巧

本文面向 Python 数据可视化初学者,脚踏实地分享 Pyecharts 库的使用经验。从查看 Pyecharts 版本起步,详细拆解绘制首个图表的全过程,涵盖导入模块、设置坐标轴、渲染 HTML 文件等基础操作;点明链式调用的版本要求与潜在 “坑点”;介绍如何巧用 options 配置图表样式,以及将图表渲染为图片文件的正确姿势。还涉及主题包导入、展示动画效果等进阶内容,文末更有感而发,强调技术应服务大众,助力大家快速上手 Pyecharts,打造精美可视化图表,本专栏也会持续更新相关实用技巧。

2024-12-09 20:02:02 1187

原创 深度剖析 K 近邻算法:分类、回归实战及优劣势分析

本文全面且细致地讲解了 K 近邻算法,开篇点明掌握该算法需先理解特征空间这一关键概念,通过水果、鸢尾花数据集实例,助读者明晰特征空间维度构成;接着深入剖析 K 近邻算法原理,涵盖分类、回归两大应用方向。分类部分,详述从导包、样本生成、绘图到预测及邻近点绘制的完整实操流程,还贴心指出 sklearn 导包易错点;回归板块,依次展示数据集生成、模型训练、预测及结果可视化步骤。文末精准总结 KNN 算法参数、优缺点及改进方法,是新手入门、老手温故 K 近邻算法的优质参考。

2024-12-05 17:23:32 1520

原创 一文吃透监督学习:从原理到实战,攻克过拟合与欠拟合难题

本文全面剖析监督学习,先阐述其原理,点明依据训练集特征与标注结果、借机器学习算法建模,以预测新数据,还细分出分类、回归两类;继而深入探讨泛化问题,详述过拟合、欠拟合成因及表现,搭配直观图示加深理解;最后亲手实操,分步展示欠拟合、过拟合的实例代码与效果,助读者清晰掌握监督学习核心概念及实操要点,巧用代码诠释理论,为深入学习机器学习筑牢基础。

2024-12-05 09:49:04 1047

原创 爬虫专栏第五篇:Python BeautifulSoup 库全解析:从解析器到网页数据爬取实战

本文围绕 Python 的 BeautifulSoup 库展开,介绍了其安装方式,详细解析了各类解析器(如标准库、lxml 库、xml 库、html5lib 等)的特点与作用,并通过代码案例展示不同解析器在实际应用中的表现。同时,还阐述了解析器的常用方法以及 BeautifulSoup 提取数据的常用方法,最后以爬取淘宝网首页为例,一步步呈现利用该库进行网页数据爬取的完整流程,助力读者掌握 BeautifulSoup 在数据解析与爬取方面的运用。

2024-12-03 21:06:30 1451

原创 爬虫第四篇:Xpath 路径表达式全解析:从网页基础到爬取百度贴吧图片实战

本文围绕 Xpath 路径表达式展开讲解,先是介绍了网页相关基础如 html、css、vue 以及前后端分离的概念与示例,包括各部分的结构、作用及简单代码展示,随后详细阐述了 xml 的节点关系、选取节点、谓语等理论知识,最后通过百度贴吧图片下载这一实战应用,分步骤详细展示了利用 Xpath 进行图片爬取及保存的完整流程,帮助读者理解并掌握 Xpath 在实际爬虫中的运用。

2024-12-03 09:45:34 1732

原创 爬虫专栏第三篇:Python 实战:运用 requests 突破京东商品评论获取难题(含 cookie 处理与编码设置技巧

本文以京东商品评论为例,详细介绍了使用requests库获取网页数据的过程,包括从打开商品评价页面、抓包分析找到评论接口,到处理cookie参数、解决cookie字符串解析问题,以及设置正确的编码以成功获取评论数据,分享了实际操作中遇到的问题及解决方法,强调了经验积累和思考过程的重要性。

2024-12-02 20:46:17 2180

原创 爬虫专栏第二篇:Requests 库实战:从基础 GET 到 POST 登录全攻略

本文聚焦 Requests 库的强大功能与应用实战。首先介绍其安装步骤及版本选择要点,随后深入讲解 GET 请求,以百度页面为例,展示如何发起基本 GET 请求、巧妙添加 headers 与参数以精准搜索,以及正确设置 encoding 避免乱码,让您轻松获取所需页面信息。接着探讨 POST 请求,借助 http://httpbin.org/ 诠释其原理,并深度剖析百度登录页面抓包获取参数,运用字典传入数据构建 POST 请求,带您领略模拟登录背后的技术奥秘。

2024-12-02 10:41:14 1560

原创 爬虫专栏第一篇:深入探索爬虫世界:基础原理、类型特点与规范要点全解析

文章深入剖析爬虫,从基本概念入手,它是依规则抓取网络信息的程序或脚本,对搜索引擎提取信息意义重大。在大数据时代,爬虫可用于获取并处理分析数据。重点强调避免违法的要点,包括遵循 robots.txt 文件、控制访问频率、不恶意篡改信息、尊重隐私与知识产权。通用爬虫方面,详细解读 URL 构成及搜索引擎获取新网站 URL 途径。聚焦爬虫部分,则深入介绍 Chrome 开发者工具 F12 的使用、HTTP 协议的 GET 和 POST 操作、协议字段如 Cookie、user-agent 解析及状态码含义,为读者

2024-12-01 21:39:58 1322

原创 深入浅出分水岭算法:从原理到图像分割代码实战

本文详细介绍了分水岭算法实现图像分割与提取的相关内容。先是以通俗方式讲解分水岭算法原理,将灰度图像类比地理地形来阐释分割过程。接着分享使用分水岭算法需提前了解的关键知识,涵盖形态学函数、距离变换函数、确定未知区域、前景图像标注等方面,并配以大量基于 “xiangqi.JPG” 图片的代码实例,展示各步骤具体实现,最后通过代码实现分水岭算法图像分割并呈现结果,助力读者掌握该算法在图像分割中的应用。

2024-11-30 12:31:45 1101

原创 numpy 数组组合与拆分全解析:垂直、水平、深度方向操作指南

本文围绕 numpy 数组的组合与拆分操作展开,详细介绍了垂直方向(np.vstack、np.vsplit)、水平方向(np.hstack、np.hsplit)以及深度方向(np.dstack、np.dsplit)的相关函数使用方法、参数要求及注意事项,并通过代码示例和运行结果截图展示各函数具体操作过程,帮助读者更好地理解和掌握这些数组操作。

2024-11-29 09:22:20 830

原创 霍夫变换:原理剖析与 OpenCV 应用实例

本文围绕霍夫变换相关内容展开,先是讲解霍夫变换基本原理,包含从 xy 坐标系到 kb 坐标系及极坐标系的映射等。接着介绍了 cv2.HoughLines、cv2.HoughLinesP 概率霍夫变换、cv2.HoughCircles 霍夫圆变换的函数用法、参数含义、与常规霍夫变换区别以及实现步骤,并附代码示例,助力读者理解和运用这些图像检测技术。

2024-11-28 09:36:51 1171

原创 OpenCV 模板匹配全解析:从单模板到多模板的实战指南

本文深入探讨 OpenCV 中的模板匹配技术。详细介绍构建输入图像与模板图像的步骤,包括读取、截取、滤波与存储等操作。剖析 cv2.matchTemplate 语法及其参数含义,阐述不同匹配方法下结果值的意义。同时讲解 cv2.minMaxLoc 语法,并通过代码示例展示单模板匹配查找最小值与最大值的实现过程,以及多模板匹配的完整步骤,涵盖阈值设定、解的获取与标记绘制等,助您全面掌握 OpenCV 模板匹配要点,提升图像处理能力。

2024-11-27 13:27:21 2608

原创 深入解析 Numpy:ndarray 数组全攻略,从创建到应用的高效实践

本文深入探究 Numpy 的 ndarray 数组。讲述使用它的原因,包括加法乘法代码简便、运算快、省空间及在多领域的应用。剖析其特点,如数据类型、索引等。细致解读 np.array () 函数的语法、参数,涉及可迭代对象转换等;阐述 np.ones () 函数及扩充函数。介绍 ndarray 的 shape、dtype 等属性及 reshape 等基本操作的区别,还提及切片规则,助您快速掌握 Numpy 核心知识,提升对数据处理的理解与应用能力。

2024-11-27 10:09:54 1172

原创 图像处理里的傅里叶变换:原理与代码实现

本文围绕傅里叶变换在图像处理中的应用展开。先是以通俗易懂的方式详细阐释了傅里叶变换的核心理论,涵盖为何选用正弦和余弦、空间域到频率域的转换以及幅度图像和相位图像的含义等内容,帮助读者理解其原理。接着通过具体代码示例,分别展示了如何利用 numpy 和 OpenCV 实现傅里叶变换、逆傅里叶变换,以及高通滤波、低通滤波等操作,且均以 pig.JPG 图片为例进行验证,为读者呈现出从理论到实践的完整图像处理应用流程,方便读者学习掌握傅里叶变换在图像处理领域的运用方法。

2024-11-26 15:57:16 2521 2

原创 OpenCV 助力图像优化:直方图绘制及均衡化全攻略

本文聚焦于 OpenCV 在图像处理中的直方图相关操作。首先介绍了使用 OpenCV 计算图像灰度级像素点个数的 cv2.calcHist 函数,包括其语法及各参数含义,结合 plt.plot 展示了如何绘制直方图,并通过实例讲解了 mask 参数的用法。接着详细阐述了 OpenCV 的直方图均衡化功能,以 cv2.equalizeHist 函数为例,深入剖析其在处理因光照条件不佳导致对比度低的图像时的作用,通过对图像的通道拆分、均衡化及合并操作,有效增强图像对比度,使图像细节更加清晰。文中以 pig.JP

2024-11-26 10:56:46 1173

原创 OpenCV 图像轮廓查找与绘制全攻略:从函数使用到实战应用详解

本文详细介绍了 OpenCV 中用于查找图像轮廓的 cv2.findContours() 函数以及绘制轮廓的 cv2.drawContours() 函数的使用方法。涵盖 cv2.findContours() 各参数(如 mode 不同取值对应不同轮廓检索模式)及返回值的详细解析,搭配多幅示例图片与丰富代码示例展示不同模式下的效果差异,同时展示了 cv2.drawContours() 的用法,并通过案例讲解如何利用轮廓绘制功能获取前景对象,助力读者全面掌握图像轮廓相关操作要点及应用场景。

2024-11-25 21:15:09 1555

原创 《高斯金字塔与拉普拉斯金字塔原理、操作及实用经验分享》

本文全面深入地介绍图像金字塔相关知识,涵盖图像下采样、上采样原理,详细讲解高斯金字塔(包括 cv2.pyrDown 和 cv2.pyrUp 操作及示例代码)与拉普拉斯金字塔(构建及还原原理与代码演示),并分享拉普拉斯金字塔还原时确保原图尺寸为 2 的 n 次方等实用经验,搭配多幅示例图片及代码,助您透彻理解图像金字塔知识要点及应用。

2024-11-25 12:09:10 1468

原创 深入解析 Canny 边缘检测:原理、步骤与实践应用全攻略

摘要:本文全面且深入地探讨了 Canny 边缘检测。详细阐述了其包括去噪(重点分析高斯核选取及不同大小核的影响)、计算梯度、非极大值抑制、双阈值确定边缘等核心步骤,并结合实际案例与代码(如使用 cv2.Canny 对 pig.JPG 图片处理)展示其在不同阈值设置下的效果差异及原因,助力读者深入理解并掌握 Canny 边缘检测技术在图像处理领域的应用要点与原理精髓。

2024-11-25 06:43:13 981

原创 《图像梯度与常见算子全解析:原理、用法及效果展示》

简介:本文深入探讨图像梯度相关知识,详细介绍图像梯度是像素灰度值在不同方向的变化速度,并以 “pig.JPG” 图像为例,通过代码展示如何选取图像部分区域并分析其像素值以论证图像梯度与边缘信息的关联。接着全面阐述了 Sobel 算子,包括 ddepth 参数对边缘检测完整性的影响及 dx、dy 参数不同设置的效果差异;Scharr 算子的用法及其相较于 Sobel 算子在准确度上的优势;Laplacian 算子的特性,如在检测微小细节变化方面的优势、对噪声敏感及需先平滑处理的要点,并给出了各算子在图像边缘检

2024-11-24 20:52:44 1094

原创 《图像形态学运算全解析:原理、语法及示例展示》

简介: 本文详细介绍了图像形态学中的多种运算,包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算以及黑帽运算。分别阐述了各运算的原理、语法格式,并通过 Python 代码结合具体示例图片(如erode.JPG、dilate.JPG、close.JPG等)展示了各运算的实际效果及对图像产生的改变,帮助读者理解这些图像形态学运算在图像处理中的应用。

2024-11-24 12:07:14 1345 3

原创 《全面解析图像平滑处理:多种滤波方法及应用实例》

本文深入探讨图像平滑处理技术,针对图像中存在的噪声问题,详细介绍了均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波和 2D 卷积(自定义滤波)等多种滤波方法。阐述了各滤波方法的原理差异,如均值滤波求邻域像素平均值,方框滤波可选择是否归一化,高斯滤波邻域权重呈高斯分布,中值滤波取邻域中值,双边滤波避免边缘模糊等。通过对含噪摄影师图像等案例的实际代码演示与效果对比,展示了不同滤波方法在去噪效果与图像失真、边缘保持等方面的表现,帮助读者理解并选择合适的图像平滑处理手段。

2024-11-23 18:13:06 1632

原创 《OpenCV 中阈值处理方法全解析及应用实例》

本文详细介绍了 OpenCV 中多种阈值处理方法,包括cv2.threshold函数相关的二值化、反二值化、截断化、超阈值零处理、低阈值零处理等阈值处理方式,解析了阈值分割的作用以及函数返回阈值的原因。同时还涵盖了自适应阈值处理和 Otsu 阈值处理,通过多个实际代码案例展示了不同阈值处理方法在图像上的应用效果对比,帮助读者深入理解并掌握这些阈值处理技术在图像处理中的运用,便于根据实际需求选择合适的阈值处理手段。

2024-11-23 11:31:33 1207

原创 《OpenCV 图像缩放、翻转与变换全攻略:从基础操作到高级应用实战》

简介:本文详细阐述了 OpenCV 在图像操作中的关键技术,包括缩放(确定尺寸缩放与按比例缩放)、翻转(沿不同轴的翻转方式)以及变换(平移、旋转、三点确定变换和四点确定变换即透视变换)。通过代码示例与直观图示,深入讲解了各操作的实现原理与具体应用,如如何将图片缩放至相同大小后加权、不同翻转方式的视觉效果、利用矩阵进行仿射与透视变换实现图像平移、旋转及特定形状变换等,为读者全面掌握 OpenCV 图像操作技巧提供丰富参考与实用指南。

2024-11-22 22:41:09 1308

原创 OpenCV 图像运算全解析:加法、位运算(与、异或)在图像处理中的奇妙应用

详细介绍了图像加法,包括使用 cv2.add 实现普通加法以及 cv2.addWeighted 进行加权和运算,并以实例展示操作过程。同时深入剖析位运算,阐述按位与运算在掩膜提取和位平面分解方面的应用,如用于图像修复、医学图像诊断辅助等;讲解按位异或运算原理及其在图像加密和解密中的独特作用,通过具体代码示例展示如何利用异或实现图像加密与还原,为读者全面掌握 OpenCV 图像运算技巧提供详实指南。

2024-11-22 19:13:31 1371

原创 《OpenCV 图像基础操作全解析:从读取到像素处理与 ROI 应用》

简介:本文详细介绍了使用 OpenCV 进行图像相关操作的基础知识与实践示例,涵盖图像读取(包括不同读取方式及对应效果)、灰度值概念与图像矩阵存储特点、通道相关知识(如 BGR、通道拆分与合并),还展示了像素处理及感兴趣区域(ROI)操作,包含像素修改、图像缩放等内容,并通过具体的图片示例辅助理解,帮助读者快速掌握 OpenCV 在图像基础处理方面的运用

2024-11-22 10:25:06 1430

原创 RNN与LSTM,通过Tensorflow在手写体识别上实战

简介:本文从RNN与LSTM的原理讲起,在手写体识别上进行代码实战。同时列举了优化思路与优化结果,都是基于Tensorflow1.14.0的环境下

2024-11-22 07:08:24 1074 1

原创 卷积神经网络

简介:本文从为什么要进行卷积和卷积的步骤 卷积核与池化层,卷积神经网络的具体结构讲起,从手写体识别演示了卷积神经网络的用法。如果对你有帮助,希望多多点赞收藏关注,想要源码的可以私信我,不过我还是建议大家动手敲一遍,只有遇到问题才能印象深刻。

2024-11-20 16:30:19 1082

原创 损失函数、拟合、优化器

简介:本文从损失函数、过拟合、优化器三个方面讲解了在手写体识别这个案例上如何优化提升准确率,基于Tensorflow1.14.0的环境。

2024-11-17 17:06:52 954

原创 手写体识别Tensorflow实现

简介:本文先讲解了手写体识别中涉及到的知识,然后分步讲解了代码的详细思路,完成了手写体识别案例的讲解,希望能给大家带来帮助,也希望大家多多关注我。本文是基于TensorFlow1.14.0的环境下运行的

2024-11-16 21:58:10 1084

原创 线性回归Tensorflow实现

简介:本文会讲解一段使用Tensorflow实现线性回归的代码,这些代码中涉及到的一些知识点,会有细致入微的讲解。

2024-11-16 16:33:55 1385

原创 Tensorflow基本概念

简介:本文从Graph讲到Session,同时讲解了tf.constant创建tensor的用法和variable需要初始化的知识点,可以给你打好一个学习Tensorflow的基础。本文都是基于TensorFlow1.14.0的版本下运行。

2024-11-15 21:00:07 1399 3

原创 np.arange()函数详解

简介:本文从np.arange的基础语法,列举了多种参数的使用方式,拓展了常用的reshape方法,并且提醒大家避免一个常见的错误

2024-11-08 20:09:31 1115

原创 Numpy构建数组

简介:本文从Numpy数组构建的优越性,讲到如何使用np.array构建数组,包括了他的参数与用法。讲解了Numpy数组中的ndarray数据类型含有的属性及意义,大家可以对Numpy有个初步的较为扎实的掌握。

2024-11-08 11:36:44 776

原创 (12)Python文件

简介:本文从write创建一个文件入手,到open打开文件,再到read读取文件。并且涉及到了os模块常用的文件操作函数比如获取文件目录,删除文件等操作。因为有的时候批量删除一些路径比较复杂的文件不好手动删除,用代码更加轻快方便。

2024-11-07 14:36:38 863

原创 (11)Python函数详解

简介: 本文从函数的定义与作用开始,逐步讲解函数的语法,重点讲解了函数参数的多种类型与返回值,同时讲了一些用的比较多的函数比如lambda、reduce、sort、map、filter,您可以通过这篇文章将Python函数相关的知识学的扎实。万分抱歉的是由于习惯原因,不小心加入了一些numpy库的语法,但是并不会影响你们对Python的学习,他只是用于生成一个随机列表。您只要踏踏实实阅读本文肯定能有不小的收获。如果您对numpy、matplotlib、pandas库感兴趣,也可以关注我,我后面会单独开一个专

2024-11-07 10:26:07 741

原创 (10)集合

简介:本文从集合的原理与构造讲起,深入理解集合特性,进而讲解了增删查和集合常用的交集并集差集,能帮助大家对Python集合有扎实的掌握。虽然我的文章不是很短,我希望你别着急踏踏实实的看完,走好脚下的每一步路,慢就是最好的块。本专栏后面会更新:第十一篇函数、第十二篇lambda、sort、reduce、filter、reduce、map。第十三篇异常处理,如果您对这些知识感兴趣,请您持续关注

2024-11-06 22:35:57 927

原创 (9)循环与可迭代对象

简介:本文从迭代和对象讲起,逐步深入了解可迭代对象与迭代器,并且构造了一个简单的迭代器方便大家理解。同时讲解了for循环与range函数 while循环和break与continue知识点,能帮助大家对Python循环和可迭代对象有扎实的掌握。本专栏后面会更新:第十篇集合、第十一篇函数、第十二篇lambda、sort、reduce、filter、reduce、map。如果您对这些知识感兴趣,请您持续关注

2024-11-06 15:23:43 752

原创 (8)字典

简介: 本文介绍了字典的原理和语法,从创建的多种方式到增删改查,再到了遍历和常用函数的实例。我们可以通过本文对字典扎实的学习。在本篇文章中,万分抱歉我使用了一些在本系列(1)~(7)中还没有讲过的知识点比如:循环、可迭代对象,但是这并不妨碍我们学习文章。您可以关注我,我将在第九篇精讲循环,第十三篇精讲可迭代对象。但是,这些尚未讲过的知识不会妨碍您对字典有充分的学习和掌握。如果您对后续知识感兴趣,您可以关注我的专栏。

2024-11-06 12:43:56 1371

深入浅出:边缘概率、联合概率、条件概率与朴素贝叶斯详解

朴素贝叶斯 高斯分布解决鸢尾花分类问题

2024-12-27

全面解析 pyecharts 配置项:从全局到系列,打造精美图表

本文深入探讨 pyecharts 配置项,详细介绍全局配置项如标题(TitleOpts)、图例(LegendOpts)、工具箱(ToolboxOpts)、视觉映射(VisualMapOpts)、提示框(TooltipOpts)、区域缩放(DataZoomOpts)等,以及系列配置项包括图片样式(ItemStyleOpts)、线样式(LineStyleOpts)、标签(LabelOpts)、标记点(MarkPointOpts)、标记线(MarkLineOpts)等的具体参数与用法,并结合代码示例与运行效果展示,助您轻松掌握 pyecharts 配置,制作出更具吸引力的图表。

2024-12-20

零基础入门 Pyecharts 实用教程:从基础绘图到进阶技巧

本文面向 Python 数据可视化初学者,脚踏实地分享 Pyecharts 库的使用经验。从查看 Pyecharts 版本起步,详细拆解绘制首个图表的全过程,涵盖导入模块、设置坐标轴、渲染 HTML 文件等基础操作;点明链式调用的版本要求与潜在 “坑点”;介绍如何巧用 options 配置图表样式,以及将图表渲染为图片文件的正确姿势。还涉及主题包导入、展示动画效果等进阶内容,文末更有感而发,强调技术应服务大众,助力大家快速上手 Pyecharts,打造精美可视化图表,本专栏也会持续更新相关实用技巧。

2024-12-09

深度剖析 K 近邻算法:分类、回归实战及优劣势分析

本文全面且细致地讲解了 K 近邻算法,开篇点明掌握该算法需先理解特征空间这一关键概念,通过水果、鸢尾花数据集实例,助读者明晰特征空间维度构成;接着深入剖析 K 近邻算法原理,涵盖分类、回归两大应用方向。分类部分,详述从导包、样本生成、绘图到预测及邻近点绘制的完整实操流程,还贴心指出 sklearn 导包易错点;回归板块,依次展示数据集生成、模型训练、预测及结果可视化步骤。文末精准总结 KNN 算法参数、优缺点及改进方法,是新手入门、老手温故 K 近邻算法的优质参考。

2024-12-05

一文吃透监督学习:从原理到实战,攻克过拟合与欠拟合难题

本文全面剖析监督学习,先阐述其原理,点明依据训练集特征与标注结果、借机器学习算法建模,以预测新数据,还细分出分类、回归两类;继而深入探讨泛化问题,详述过拟合、欠拟合成因及表现,搭配直观图示加深理解;最后亲手实操,分步展示欠拟合、过拟合的实例代码与效果,助读者清晰掌握监督学习核心概念及实操要点,巧用代码诠释理论,为深入学习机器学习筑牢基础。

2024-12-05

爬虫专栏第五篇:Python BeautifulSoup 库全解析:从解析器到网页数据爬取实战

本文围绕 Python 的 BeautifulSoup 库展开,介绍了其安装方式,详细解析了各类解析器(如标准库、lxml 库、xml 库、html5lib 等)的特点与作用,并通过代码案例展示不同解析器在实际应用中的表现。同时,还阐述了解析器的常用方法以及 BeautifulSoup 提取数据的常用方法,最后以爬取淘宝网首页为例,一步步呈现利用该库进行网页数据爬取的完整流程,助力读者掌握 BeautifulSoup 在数据解析与爬取方面的运用。

2024-12-03

爬虫第三篇:Xpath 路径表达式全解析:从网页基础到实战应用

最后通过百度贴吧图片下载这一实战应用,分步骤详细展示了利用 Xpath 进行图片爬取及保存的完整流程,帮助读者理解并掌握 Xpath 在实际爬虫中的运用

2024-12-03

爬虫专栏第三篇:Python 实战:运用 requests 突破京东商品评论获取难题(含 cookie 处理与编码设置技巧

详细介绍了使用requests库获取网页数据的过程,包括从打开商品评价页面、抓包分析找到评论接口,到处理cookie参数、解决cookie字符串解析问题,以及设置正确的编码以成功获取评论数据,分享了实际操作中遇到的问题及解决方法,强调了经验积累和思考过程的重要性

2024-12-02

爬虫专栏第二篇:Requests 库实战:从基础 GET 到 POST 登录全攻略

后深入讲解 GET 请求,以百度页面为例,展示如何发起基本 GET 请求、巧妙添加 headers 与参数以精准搜索,以及正确设置 encoding 避免乱码,让您轻松获取所需页面信息。接着探讨 POST 请求,借助 http://httpbin.org/ 诠释其原理,并深度剖析百度登录页面抓包获取参数,运用字典传入数据构建 POST 请求,带您领略模拟登录背后的技术奥秘,助您快速精通 Requests 库在各类网络请求场景中的运用。

2024-12-02

深入浅出分水岭算法:从原理到图像分割代码实战

。先是以通俗方式讲解分水岭算法原理,将灰度图像类比地理地形来阐释分割过程。接着分享使用分水岭算法需提前了解的关键知识,涵盖形态学函数、距离变换函数、确定未知区域、前景图像标注等方面,并配以大量基于 “xiangqi.JPG” 图片的代码实例,展示各步骤具体实现,最后通过代码实现分水岭算法图像分割并呈现结果,助力读者掌握该算法在图像分割中的应用。

2024-11-30

numpy 数组组合与拆分全解析:垂直、水平、深度方向操作指南

垂直方向(np.vstack、np.vsplit)、水平方向(np.hstack、np.hsplit)以及深度方向(np.dstack、np.dsplit)的相关函数使用方法、参数要求及注意事项,并通过代码示例和运行结果截图展示各函数具体操作过程

2024-11-29

霍夫变换:原理剖析与 OpenCV 应用实例

本文围绕霍夫变换相关内容展开,先是讲解霍夫变换基本原理,包含从 xy 坐标系到 kb 坐标系及极坐标系的映射等。接着介绍了 cv2.HoughLines、cv2.HoughLinesP 概率霍夫变换、cv2.HoughCircles 霍夫圆变换的函数用法、参数含义、与常规霍夫变换区别以及实现步骤,并附代码示例,助力读者理解和运用这些图像检测技术。

2024-11-28

OpenCV 模板匹配全解析:从单模板到多模板的实战指南

剖析 cv2.matchTemplate 语法及其参数含义,阐述不同匹配方法下结果值的意义。同时讲解 cv2.minMaxLoc 语法,并通过代码示例展示单模板匹配查找最小值与最大值的实现过程,以及多模板匹配的完整步骤,涵盖阈值设定、解的获取与标记绘制等,助您全面掌握 OpenCV 模板匹配要点

2024-11-27

深入解析 Numpy:ndarray 数组全攻略,从创建到应用的高效实践

简介:本文全面且深入地探讨了 Numpy 中的 ndarray 数组。详细阐述了为何使用 ndarray 数组,其在加法乘法代码简便性、运算速度及空间节省方面的优势,并在图像处理、神经网络等多领域广泛应用。深入剖析 ndarray 数组的特点,如数据类型一致性、索引起始等。同时,对 np.array () 函数创建数组的语法、可迭代对象转换、dtype、ndmin、copy 等参数进行细致讲解,还涵盖 np.ones () 函数构建全 1 数组及相关扩充函数,以及 ndarray 的属性如 shape、dtype、size 等与基本操作,包括 reshape、astype、resize 的区别,最后介绍了 ndarray 数组切片规则,助您快速掌握 Numpy 核心知识。

2024-11-27

图像处理里的傅里叶变换:原理与代码实现

分别展示了如何利用 numpy 和 OpenCV 实现傅里叶变换、逆傅里叶变换,以及高通滤波、低通滤波等操作,且均以 pig.JPG 图片为例进行验证

2024-11-26

OpenCV 助力图像优化:直方图绘制及均衡化全攻略

首先介绍了使用 OpenCV 计算图像灰度级像素点个数的 cv2.calcHist 函数,包括其语法及各参数含义,结合 plt.plot 展示了如何绘制直方图,并通过实例讲解了 mask 参数的用法。接着详细阐述了 OpenCV 的直方图均衡化功能,以 cv2.equalizeHist 函数为例,深入剖析其在处理因光照条件不佳导致对比度低的图像时的作用,通过对图像的通道拆分、均衡化及合并操作,有效增强图像对比度,使图像细节更加清晰。文中以 pig.JPG 图片为例进行了详细测试和分析

2024-11-26

OpenCV 图像轮廓查找与绘制全攻略:从函数使用到实战应用详解

详细介绍了 OpenCV 中用于查找图像轮廓的 cv2.findContours() 函数以及绘制轮廓的 cv2.drawContours() 函数的使用方法。涵盖 cv2.findContours() 各参数(如 mode 不同取值对应不同轮廓检索模式)及返回值的详细解析,搭配多幅示例图片与丰富代码示例展示不同模式下的效果差异,同时展示了 cv2.drawContours() 的用法,并通过案例讲解如何利用轮廓绘制功能获取前景对象

2024-11-25

《高斯金字塔与拉普拉斯金字塔原理、操作及实用经验分享》

全面深入地介绍图像金字塔相关知识,涵盖图像下采样、上采样原理,详细讲解高斯金字塔(包括 cv2.pyrDown 和 cv2.pyrUp 操作及示例代码)与拉普拉斯金字塔(构建及还原原理与代码演示)

2024-11-25

《图像梯度与常见算子全解析:原理、用法及效果展示》

深入探讨图像梯度相关知识,详细介绍图像梯度是像素灰度值在不同方向的变化速度,并以 “pig.JPG” 图像为例,通过代码展示如何选取图像部分区域并分析其像素值以论证图像梯度与边缘信息的关联。接着全面阐述了 Sobel 算子,包括 ddepth 参数对边缘检测完整性的影响及 dx、dy 参数不同设置的效果差异;Scharr 算子的用法及其相较于 Sobel 算子在准确度上的优势;Laplacian 算子的特性,如在检测微小细节变化方面的优势、对噪声敏感及需先平滑处理的要点,并给出了各算子在图像边缘检测应用中的代码示例与实际效果展示

2024-11-24

《OpenCV图像形态学运算全解析:原理、语法及示例展示》

简介: 本文详细介绍了图像形态学中的多种运算,包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算以及黑帽运算。分别阐述了各运算的原理、语法格式,并通过 Python 代码结合具体示例图片(如erode.JPG、dilate.JPG、close.JPG等)展示了各运算的实际效果及对图像产生的改变,帮助读者理解这些图像形态学运算在图像处理中的应用。

2024-11-24

《全面解析图像平滑处理:多种滤波方法及应用实例》

深入探讨图像平滑处理技术,针对图像中存在的噪声问题,详细介绍了均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波和 2D 卷积(自定义滤波)等多种滤波方法。阐述了各滤波方法的原理差异,如均值滤波求邻域像素平均值,方框滤波可选择是否归一化,高斯滤波邻域权重呈高斯分布,中值滤波取邻域中值,双边滤波避免边缘模糊等。通过对含噪摄影师图像等案例的实际代码演示与效果对比,展示了不同滤波方法在去噪效果与图像失真、边缘保持等方面的表现,帮助读者理解并选择合适的图像平滑处理手段。

2024-11-23

《OpenCV 中阈值处理方法全解析及应用实例》

简介:本文详细介绍了 OpenCV 中多种阈值处理方法,包括cv2.threshold函数相关的二值化、反二值化、截断化、超阈值零处理、低阈值零处理等阈值处理方式,解析了阈值分割的作用以及函数返回阈值的原因。同时还涵盖了自适应阈值处理和 Otsu 阈值处理,通过多个实际代码案例展示了不同阈值处理方法在图像上的应用效果对比,帮助读者深入理解并掌握这些阈值处理技术在图像处理中的运用,便于根据实际需求选择合适的阈值处理手段。

2024-11-23

《OpenCV 图像缩放、翻转与变换全攻略:从基础操作到高级应用实战》

简介:本文详细阐述了 OpenCV 在图像操作中的关键技术,包括缩放(确定尺寸缩放与按比例缩放)、翻转(沿不同轴的翻转方式)以及变换(平移、旋转、三点确定变换和四点确定变换即透视变换)。通过代码示例与直观图示,深入讲解了各操作的实现原理与具体应用,如如何将图片缩放至相同大小后加权、不同翻转方式的视觉效果、利用矩阵进行仿射与透视变换实现图像平移、旋转及特定形状变换等,为读者全面掌握 OpenCV 图像操作技巧提供丰富参考与实用指南。

2024-11-22

OpenCV 图像运算全解析:加法、位运算(与、异或)在图像处理中的奇妙应用

详细介绍了图像加法,包括使用 cv2.add 实现普通加法以及 cv2.addWeighted 进行加权和运算,并以实例展示操作过程。同时深入剖析位运算,阐述按位与运算在掩膜提取和位平面分解方面的应用,如用于图像修复、医学图像诊断辅助等;讲解按位异或运算原理及其在图像加密和解密中的独特作用,通过具体代码示例展示如何利用异或实现图像加密与还原,为读者全面掌握 OpenCV 图像运算技巧提供详实指南。

2024-11-22

《OpenCV 图像基础操作全解析:从读取到像素处理与 ROI 应用》

简介:本文详细介绍了使用 OpenCV 进行图像相关操作的基础知识与实践示例,涵盖图像读取(包括不同读取方式及对应效果)、灰度值概念与图像矩阵存储特点、通道相关知识(如 BGR、通道拆分与合并),还展示了像素处理及感兴趣区域(ROI)操作,包含像素修改、图像缩放等内容,并通过具体的图片示例辅助理解,帮助读者快速掌握 OpenCV 在图像基础处理方面的运用。

2024-11-22

RNN与LSTM,通过Tensorflow在手写体识别上实战

RNN与LSTM,通过Tensorflow在手写体识别上实战

2024-11-22

卷积神经网络,实现手写体识别

手写体识别的卷积神经网络实现TensorFlow1.14.0

2024-11-20

神经网络模型优化(损失函数、拟合)Tensorflow

手写体识别再损失函数 拟合 以及优化器上的逐步改进

2024-11-17

手写体识别Tensorflow实现

手写体识别Tensorflow实现

2024-11-16

线性回归Tensorflow实现

线性回归Tensorflow实现

2024-11-16

Tensorflow基本概念

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2024-11-15

np.arange()函数详解

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2024-11-08

Numpy构建数组详细知识

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2024-11-08

(11)函数:参数、返回值、lambda、reduce、sort、map、filter

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2024-11-07

(10)集合:特性 创建 增删查 交并差集

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2024-11-06

(9)循环与可迭代对象

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2024-11-06

(8)字典博客的相关jupyter代码

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2024-11-06

(6)Python的if条件

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2024-11-06

(4)字符串格式化输入输出

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2024-11-05

(3)布尔值、比较运算符、逻辑运算符

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2024-11-04

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