图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标狭长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的像素。一个采用的是去除杂点的方法来进行去噪声处理的。具体算法如下：扫描整个图像，当发现一个黑色点的时候，就考察和该黑色点间接或者直接相连接的黑色点的个数有多少，如果大于一定的值，那就说明该点不是离散点，否则就是离散点，把它去掉。在考察相连的
系统 2019-09-27 17:56:42 1805
目录第十五章、python中的进程操作-开启多进程一、multprocess模块二、multprocess.process模块三、Process()对象方法介绍四、Process()对象属性介绍五、使用process模块创建进程六、进程之间的数据隔离问题七、守护进程八、terminate方法九、pid和name属性第十五章、python中的进程操作-开启多进程一、multprocess模块multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理
系统 2019-09-27 17:56:35 1805
Python字符串(string)详解及代码Python的字符串可以使用单引号('),双引号("),三引号(''');三引号(''')里面,可以添加单引号和双引号,也可以通过转义序列(\)添加;字符串放在一起自动连接成为一个字符串;字符串前面添加限定词R或r,表示是自然字符串(naturestring),可以忽略里面的格式限制;在物理行末尾添加"\",可以连接下一个物理行;括号,方括号,大括号也可以一定限度的扩充物理行;具体参见代码注释;代码如下:#-*-
系统 2019-09-27 17:56:15 1805
两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。给出两个整数x和y，计算它们之间的汉明距离。注意：0≤x,y<231.classSolution:defhammingDistance(self,x:int,y:int)->int:x_str=str(bin(x)).replace('0b','')y_str=str(bin(y)).replace('0b','')max_len=max(len(x_str),len(y_str))x_s
系统 2019-09-27 17:56:07 1805
1.安装matplotlibpipinstallmatplotlib2.绘制简单图形importmatplotlib.pyplotasplt#图形输入值input_values=[1,2,3,4,5]#图形输出值squares=[1,4,9,16,25]#plot根据列表绘制出有意义的图形，linewidth是图形线宽，可省略plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)#设置图标标题plt.title("Square
系统 2019-09-27 17:55:03 1805
开发思路完整项目地址：https://github.com/371854496/...觉得还OK的话，点下Star,作者不易，thankyou！实现方法1.引入需要的模块，配置图片路径，设置界面宽高背景颜色，创建游戏主入口。#1引入需要的模块importpygameimportrandom#1配置图片地址IMAGE_PATH='imgs/'#1设置页面宽高scrrr_width=800scrrr_height=560#1创建控制游戏结束的状态GAMEOVE
系统 2019-09-27 17:54:50 1805
模块安装：数据操作用到的模块pymysql，需要通过pipinstallpymysql进行安装。redis操作用的模块是redis，需要通过pipinstallredis进行安装。检验是否安装成功：进入到Python命令行模式，输入importpymysql、importredis，无报错代表成功；mysql操作方法如下：查询数据：fetchone、fetchmany(n)、fetchall()importpymysql#建立mysql连接,ip、端口、用
系统 2019-09-27 17:54:49 1805
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1805
Python标准库包含两个测试工具。doctest：一个简单的模块，为检查文档而设计，但也适合用来编写单元测试。unittest：一个通用的测试框架。一、使用doctest进行单元测试创建文件mymath.py，内容defsquare(x):'''计算平方并返回结果（下面是单元测试的格式）>>>square(2)>>>square(3)'''returnx*xif__name__=='__main__':importdoctest,mymathdoctes
系统 2019-09-27 17:54:39 1805
类代码：#-*-coding:gbk-*-importConfigParser,osclassINIFILE:def__init__(self,filename):self.filename=filenameself.initflag=Falseself.cfg=Noneself.readhandle=Noneself.writehandle=NonedefInit(self):self.cfg=ConfigParser.ConfigParser()try
系统 2019-09-27 17:54:17 1805
