- 博客(12)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 你到底能用Python做什么？下面是Python的三个主要应用程序。
如果你正在考虑学习Python–或者你最近开始学习它–你可能会问自己：“我到底能用Python做什么？”这是一个很难回答的问题，因为Python的应用程序太多了。但随着时间的推移，我注意到Python有3种主要的流行应用程序：Web开发数据科学-包括机器学习、数据分析和数据可视化。脚本编写让我们依次讨论每一个问题。Web开发基于Python的Web框架，如姜戈和烧瓶最近在web开发中变得非常流行。这些Web框架帮助您在Python中创建服务器端代码(后端代码)。这是在您的服务器上运行的.
2020-08-11 19:36:35
823
原创 如何在企业中有效地运用人工智能策略 今天的C-Suite的5个关键人工智能工具
Image for post人工智能已经从一个时髦的词发展到了今天的现实。在机器学习系统方面拥有专业知识的公司正在寻求以人工智能为基础的技术。那些还没有机器学习文化的企业正试图制定一项战略来实施这一战略。在这种炒作和被抛在后面的恐惧中，你将如何在你的公司开始一个人工智能战略？这似乎是今天反复出现的共同问题。本文试图深入探讨企业在实施人工智能战略时所面临的一些挑战、机遇和可能性。今日人工智能的关键挑战：3ts在公司创建人工智能生态系统时，有很多挑战。所有这些挑战可归纳为三个主要标题：Image for
2020-08-11 15:30:21
612
1
原创 Python 101-创建多个进程
大多数CPU制造商现在都在开发多核CPU。甚至连手机都有多个核心！Python线程不能使用这些内核，因为全局解释器锁。从Python2.6开始，multiprocessing模块被添加，让您充分利用您的机器上的所有核心。大多数 CPU 制造商正在创建多核 CPU 现在。即使是手机也有多个核心！线程不能使用这些内核，因为有 GIL。从 Python 2.6开始，增加了多处理模块，使您可以充分利用机器上的所有核心。在本文中，您将了解以下主题：在本文中，您将了解以下主题:使用过程的优点 使用程序的优点使
2020-08-08 20:40:22
444
原创 如何在Python中创建图像的差异
本文是一个使用Python和Pillow库比较两幅图像在过去的几年里，我一直在为我的雇主写自动测试。我所做的许多类型的测试之一是比较应用程序的绘制方式。它每一次画的方式都是一样的吗？如果没有，我们就有一个严重的问题。检查每次绘制相同图形的一个简单方法是，获取一个屏幕截图，然后在应用程序更新时将其与相同绘图的未来版本进行比较。这个枕头库为这种称为图像切纸机。如果你还没有枕头，你应该去安装它，这样你就可以跟随这个简短的教程。比较两幅图像我们需要做的第一件事是找到两幅略有不同的图像。你可以在你的相机上使用
2020-08-08 20:06:05
530
原创 大数据区 ＞ Python字典 Python字典
在这篇文章中，我们将介绍Python字典的概念，它们用于什么，以及如何在Python代码中使用字典。Python字典是由逗号分隔的键/值或项对的序列。Python字典是通过使用大括号({}).创建空字典的语法是：< variable-name > = {}或< variable-name > = dict()创建带有项的Python字典的语法是： = { key : value , key : value }键和值对称为项，键和值用冒号分隔(????。每一项都用逗号
2020-08-08 15:49:51
239
原创 Python元组：不可变的神话
不变性是否延伸到它们的组成部分？连同列表, 元组是Python中使用的一些最常见的集合。它们主要有两个基本用例：作为记录。一成不变的列表。下面，我们将讨论两者的功能，并强调元组在实际应用中的不可变性。你也可以喜欢：Python中的映射和筛选函数.元组记录作为记录，元组保存数据，它的每一个项都代表一个字段。在这种情况下，项的顺序非常重要，因为元组中的每个位置都代表特定的字段。字段的意义取决于它的位置。由于位置很重要，用作数据记录的元组的大小必须是固定的和已知的，以及每一项的重要性。t_mo
2020-08-07 21:19:32
450
原创 Web开发的十大Python框架
在本文中，我们将分享用于Web开发的十大Python框架列表，我们相信这些框架将帮助您开发出色的应用程序和技术能力。考虑到动态Web开发的发展方式，Python框架的流行似乎只是在增加。这种面向对象，功能强大的组合，解释和交互式编程语言易于学习，并通过其易于阅读的语法和简单的编译功能有效地缩短了开发时间。这就是为什么它不断受到欢迎的原因。而且，它具有大量支持数据分析，可视化和操作的Python库。因此，它已经成为最受欢迎的编程语言，并且现在被认为是专业人员的“下一件大事”。由于Python不具备加速自
2020-08-07 14:57:08
1590
原创 Python人脸检测指南
在本教程中，我们将看到如何使用OpenCV和Dlib在Python中创建和启动人脸检测算法。我们还将添加一些功能，以同时检测多张脸上的眼睛和嘴巴。本文将介绍人脸检测的最基本实现，包括级联分类器，HOG窗口和深度学习CNN。我们将使用以下内容介绍人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器使用Dlib的定向梯度直方图使用Dlib的卷积神经网络可以在这里找到本文的Github存储库介绍我们将使用OpenCV，这是一个用C / C ++编写的用于计算机视觉的开源库，它具有C ++，Python和
2020-08-07 14:53:41
911
原创 使用Tensorboard分析模型-使用Python、TensorFlow和Keras p.4深入学习基础知识
欢迎使用Python、TensorFlow和Keras教程系列深入学习基础知识的第4部分。在这部分，我们要讨论的是TensorBoard。TensorBoard是一个方便的应用程序，允许您在浏览器中查看模型的各个方面。我们在Keras中使用TensorBoard的方式是通过Keras回调。实际上有相当多的Keras回调，您可以自己做。一定要看看其他人：Keras回调。例如,ModelCheckpoint是另一种有用的方法。然而，就目前而言，我们将把重点放在TensorBoard回调。我们首先，我们需要在
2020-08-05 12:56:14
379
3
原创 卷积神经网络-Python、TensorFlow和Keras p.3的深度学习基础
欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。卷积神经网络通过它在图像数据中的应用而获得了广泛的应用，并且是目前检测图像内容或包含在图像中的最先进的技术。CNN的基本结构如下：Convolution -> Pooling -> Convolution -> Pooling -> Fully Connected Layer -> OutputConvolution获取原始数据并从中创建
2020-08-04 20:39:27
343
原创 加载您自己的数据-使用Python、TensorFlow和Keras p.2深入学习基础知识
欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论如何加载我们自己的外部数据集，这带来了各种各样的挑战！首先，我们需要一个数据集。我们去拿来自微软的狗对猫数据集。如果这个数据集消失了，有人会告诉我的。我会亲自主持。现在您已经拥有了数据集，它现在已被压缩。解压缩数据集，您会发现它创建了一个名为PetImages。在里面，我们有Cat和Dog目录，然后填充猫和狗的图像。放轻松点！让我们玩这个数据集！首先，我们需要了解如何将此数据集转换为培训数据。我们马上就有几个问题要解决了。最大的问题是，并不是所有这些图像都是相同的大小。
2020-08-04 20:09:46
317
原创 深度学习入门--使用Python、TensorFlow和Keras p.1进行深度学习基础
欢迎大家加入Python和TensorFlow教程迷你系列的最新深度学习。自从两年前使用TensorFlow课程进行第一次深度学习以来，已经发生了很大的变化。开始学习远不如开始那么复杂，你也不需要知道那么多才能通过深入学习而获得成功。如果您对TensorFlow如何工作的更多细节感兴趣，您仍然可以查看前面的教程，因为它们会查看更原始的TensorFlow。这是一个更深层次的快速学习的开始！首先，我们需要在把神经网络当作一个完全的黑匣子，和理解它们的每一个细节之间找到一些平衡。让我们展示一个典型的模型
2020-08-04 19:38:40
848
3
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人