weixin_45448775的博客

原创 INTEL oneMKL ERROR: 找不到指定的模块。 mkl_intel_thread.2.dll.Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_t

python导入numpy报这个错误。

原创 Unity如何使用从VS中获取C#的库（TencentCloud）

原创 体现Java思想的算法题（封装、继承、多态）

在一个车库管理系统中，我们管理几种不同类型的车辆：汽车、摩托车和自行车。每种车辆都有其速度、行驶里程和加油类型（92号、95号、97号），不同的加油类型油费单价不同。设计一个程序，允许用户输入车辆类型、速度、里程数和油号，然后计算并输出每辆车的详细信息以及总油费。最后，系统会根据总油费对车辆进行排序，并输出排序后的车辆信息细节。

原创 Unity引入Newtonsoft Json问题

Unity 自带的 Package Manager 下载也存在此问题）。经过排查，解决方法是将项目的 .NET 版本设置从 .NET 2.0 更改为 .NET Framework。

原创 Yanshee测试代码

导入库:函数:函数:主程序:整段代码主要用于通过ROS服务控制机器人头部舵机的角度，适用于需要高度精确控制舵机位置的场景。控制LED灯通过这些步骤，代码实现了通过调用/hal_led_set服务控制LED灯的不同效果，包括开启、关闭、闪烁和渐变。导入库和服务：定义服务调用函数：定义具体的LED操作函数：主程序执行流程：

原创 【面向对象】求区间和

求区间和

原创 【算法训练营】并查集见解与实现

并查集，在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。即使在空间上勉强通过，运行的时间复杂度也极高，根本就不可能在比赛规定的运行时间（1～3秒）内计算出试题需要的结果，只能用并查集来描述。的关系中，通过指定同一祖宗的方式，过滤了在该情景下无用的中间关系，实现了信息的提炼。有没有血缘关系（其中关系都是血亲关系），你会怎么判断？我的理解：并查集解决的问题是，在一个错综复杂的。

原创 【吉卜力】blender+ue5+zb+sp打造吉卜力风格

【吉卜力】blender+ue5+zb+sp打造吉卜力风格

原创 blender_科幻小车案例学习

blender_科幻小车案例学习

原创 【美学设计】微信小程序界面设计

微信小程序界面设计

原创 【网络爬虫】python+selenium+edge

【网络爬虫】python+selenium+edge

原创 【opencv-python】寻找矩形框

实现思路：将图片转换成HSV颜色空间，筛选出蓝色，得到二值图（见图1） 根据轮廓绘制小矩形（见图2） 选择合适的小矩形绘制最终的矩形框（见图3）代码：importcv2importnumpyasnpimage_path=r"E:\blue.jpg"#图片路径img=cv2.imread(image_path)#转化成HSV颜色空间hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#筛选蓝色，得到二值图...

原创 面向对象和面向过程的区别[个人见解]

查阅得到的资料： 面向过程"(Procedure Oriented)是一种以过程为中心的编程思想。 面向对象程序设计以对象为核心，该方法认为程序由一系列对象组成。 面向过程：注重做的步骤和过程 面向对象：注重是谁做 面向过程：吃（狗，屎） 面向对象：狗（吃）屎 面向过程：编年体 面向过程：纪传体 例子： 用两种思想同时实现一个功能：5个人A、B、C、D、E，分别有性别，年龄两个属性，现在A，B属于YY家族，CDE属于JJ家族。实现其中一个功能：让家...

原创 图方法的python实现

本文基于书籍《算法》第四版，并且结合了网络上的代码和解决方案环境：win10python3.9pycharm库：import queuefrom collections import deque现规定```python..python代码.```无向图API ```python#实现的功能：# Graph(n)创建一个含有n个节点的邻接表 # Graph.getNumberOfEdge 返回边数# Graph.g..

原创 python输出分数

python输出分数

原创 基于keras神经网络实现的手写数字识别

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom itertools import chain(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()one_w_tran_images=[]for i in range(len(train_images)): ..

原创 基于keras神经网络实现的手写数字识别

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom itertools import chain(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()one_w_tran_images=[]for i in range(len(train_images)):.

原创 基于sklearn的KNN算法实现手写数字识别

思路：数据集来源：keras的mnist数据集使用chain库中的from_iterable方法将二维的图片信息转化为一维矩阵接着采用之前二分类的思路训练模型。代码如下：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom itertools import chain(train_images,train_labels),(test_i

原创 自然语言处理小试

from pyhanlp import *import reimport difflibfrom py2neo.matching import NodeMatcherimport pymongoimport re#连接neo4j 建立关系from py2neo import Graph,Node,Relationshipbase_struc=[["/n","*","/v","**","/n","***"],["/n","*","/p","**","/s","***"],["n","*",".

原创 基于sklearn框架下的knn分类器实现

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport csvcsvFile = open("D:\datacsv.csv", "r")reader = csv.reader(csvFile)iri_X=[]iri_y=[]for item in reader: # 忽略第一行 if reader.line_nu.