C+=UI~(Nip)

之前还在看相关博文，没想到自己现在遇到了这个问题【情景描述】：一个表头作为模板，需要在每次数据写入csv文件时判断，如果是条件1，执行一种操作，如果是条件2，执行另一种操作。而我的公用表头写在了一个公共的py文件中供整个项目使用入坑的写法...省略号...header = outer.headerif condi1: header.append(obj)writer = csv.writer(f)writer.writerows...省略号...当你执行以上代码，就会发现，每写一次，

机器学习与算法学习机器学习，走进数据分析的第一步第一章（基本概念）基本术语术语含义记录一对括号内的数据数据集一组数据示例、样本、特征向量记录中的描述值样例拥有标记的示例标记分类的结果标记空间、输出空间所有标记的集合属性、特征性别、年龄属性值属性的取值属性空间、样本空间、输入空间属性的集合学习、训练从数据中获得模型的过程训练数据训练过程中使用的数据训练集训练样本组成的集合假设学习的

注：这里是博主自己摸索的一个方式，如果使用其他方法无法成功的话，这里的方法可以一试，而如果有更好的方式，可以留言分享学习一下。复杂的模型一般在GPU上面运行，而一般电脑基本跑不起来，我的MAX250基本没戏，一运行就会报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 30.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 271.60 MiB already allocated; 5.06 MiB free; 3.

记录一个错误，困扰了我好一会儿：一个项目内的文件之间相互import报错，最后发现需要将所在的主文件夹作为resource文件夹，如图所示，让文件夹标记为蓝色。迷惑的是没有在网上找到解决方案，果然是这个问题太低级了。具体操作：右键文件夹 - mark director as - resources同时记录一下，引用虚拟环境没有成功导入库的解决方案：在项目设置面板直接添加库。试过用terminal安装import并不成功。File - settings - Project: - Project Inte

回顾一下绘制树模型需要的插件检查是否安装Graphviz，并添加path（可能需要重启生效）还需要安装如下插件pip install graphvizpip install pydotpip install pydotplus注：有的镜像可能没有，不需要加上如-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple的参数网络上解决方案：3. 修改pydot.py文件，添加Graphviz安装的绝对路径【不推荐，如果路径出错，又需要重新修改】4. 代码中增

linux【ubuntu,其他版本仅供参考】下jupyter notebook中运行pyspark程序出错，查询资料发现，目前2020.11.18，pyspark仍然不支持更高版本的python，只支持到python3.7(有的博客可能写的3.6，更新了嘛)。解决方案 切换anaconda中jupyter notebook 的python版本，由于过程比较复杂，经测试并没有成功 重装anaconda3具体过程卸载原来的anaconda3，默认安装路径为~/anaconda3，直接删除即可

此为后续…linux中根据系统不一样一般都会自带2.x版本，这个不能删除代码如下查看系统python的指向版本$ file /usr/bin/python查看系统是否已经存在需要的版本$ cd /usr/bin/python$ find python*如果没有则下载，如果有请忽略$ sudo apt-get install python3.x # 自己想要的版本/usr/bin:$ find python* # 查看是否已经安装，没有可以重开一下console 修改，莫慌，这不是

准备工作分类的cascade.xml分类器图像文字识别的库PIL和pytesseract> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Pillow pytesseract戳????安装tesseract别急着next！仔细看信息，选择对应的安装包配置环境变量path(根据电脑已有的名称配)，如下目录增加TESSDATA_PREFIX系统变量，如下目录测试是否成功> tesseract --li

import pandas as pdimport jiebafrom collections import Counterfrom pyecharts import WordCloudimport random# 测试用例：改变这里即可lists = ["大数据技术","HTML5","JQuery","JavaScript","css","MapReduce","Storm","AI","LSP","NLP","AlphaGo","Hadoop","Spark","Hive","NoSQL

修改经典sobel算法经典的不足：只采用了两个方向模板（水平和垂直），导致检测出来的边缘有断裂现象认为凡是灰度新值>=阈值的像素点都是边缘点，不合理。因为对于纹理复杂的车辆图像，边缘检测效果很差，并且容易导致在车牌识别系统中造成车辆图像中含有噪声太多、车牌定位难度大、车牌自负模糊修改方案:3. 将边缘检测模板增加到八个方向：0、45、90、135、180、225、270、3154. 采用边缘跟踪的方法排除早点：噪声点会引起像素灰度值的跳变，造成改点灰度新值大于或等于阈值。采用边缘跟踪

车牌识别项目简单了解图片灰度化方法我们为啥要进行灰度化，那是彩色图像不利于进行图像识别，而灰度图像不仅仅压缩了图像，其只有一个数据矩阵方便机器进行数据分析。我们都知道RGB由三色组成，red,green,blue，这三种颜色组成了其他一切颜色。而灰度图像色素为RGB(r,r,r)，其中r的取值为0~256，即灰度值共256个级别。而我们灰度化处理的方法主要是三种：（1）最大值法，就是让RGB中的值等于三个r值得最大的那个（2）平均值法，让RGB得值等于三个r和得平均值（3）加权平均法，根据重要

以下选项中，不是Python文件处理seek()方法的参数是A. -1B. 0C. 1D. 2A以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是A. ‘+’B. ‘w’C. ‘c’D. ‘r’C下列不属于文件编码格式的是A. ASCII码B. UnicodeC. UTF-8D. 十进制编码D下列关于round()函数的表述，错误的是A. round()函数只有一个参数时，返回一个整数，而且是最靠近的整数B. 在Python版本2和3中round()函数..

seaborn绘图时输入x,y值非实数，值可能为字符串，需要进行处理解决：绘图时记得去掉字符串类型比如名称的一列将数字字符串转化为float类型对于第二点：foo = pd.DataFrame(columns =['Names','Values'])pandas版本大于0.25pandas.DataFrame.explode() 将列表列转为独立的单元格，能将值转换为实数而不是字符串foo = foo.explode('Values')foo['Values'] = foo['Val

快考试了，但是有的课没有教材也没有讲义，只有老师在群里的消息记录。QQ群里导出消息记录，发现不能导出单独的联系人。通常解决方法方案一：手机端查找消息记录->联系人->长截图方案二：电脑端设置->消息管理器->搜索优化步骤pc端导出聊天记录，文本格式(不可再导入的格式)，导出文本格式如下：消息记录（此消息记录为文本格式，不支持重新导入）================================================================

import timedef decorator(func): #| key word def wrapper(*args,**kw): # 通用函数参数列表,多参数使用**kw表示 # 共通内容：打印时间 print(str(time.time())+"-> "+time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", time.localtime())) # 函数模块 func(*args,**kw)

首先需要知道的是：解码的是字节流，需要声明字节流在python3中，str已经不再使用decode()方法直接给str解码：str直接作为unicode，对bytes字符串需要声明In [1]: '\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'.decode('utf8')AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'正确的写法：In [2]: b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'.decode('utf8')