这个是很有用的一个运算，除了本身可以求自然对数，还是求指数函数需要用到的基础函数。实现原理就是泰勒展开，最简单是在x=1处进行泰勒展开：但该函数离1越远越难收敛，同时大于2时无法收敛，所以需要进行换元，然后重新展开：但是该换元在接近0时或者接近无穷大时收敛困难，处在1到10范围内收敛快且精度高，所以对大于10或小于1的值进行分解如下：ln(55000)=ln(5.5)+4ln10ln(0.0015)=ln(1.5)-4ln10ln10为算好的值，可直接由l
系统 2019-09-27 17:50:16 2652
首先只要遇到提示GBK、UTF-8或乱码显示字样等，这些肯定是编码问题。为了解决问题还特意了解了下UTF-8与GBK之间的区别和关系。修改file.encoding系统变量编码为UTF-8问题情景：python脚本已经调通过的自动化项目，部署到Jenkins上后，使用jenkins构建，控制台print输出报错，如下图：控制台输出：分析问题：我们知道，windows的控制台默认编码就是'GBK'，而我们代码编码格式是utf-8，因为Jenkins会默认读取
系统 2019-09-27 17:51:23 2632
小Byte和小Dance玩一种叫“开火车的”纸牌游戏，游戏规则如下：1.初始给两人随机平分52张扑克牌，每个人26张;2.小Byte先开始，将第一张牌放下;3.随后两人轮流按序（按从第一张到最后一张的顺序出牌，手中牌的顺序不可以被打乱）放置扑克，后一张扑克压在前一张扑克上;4.如果出现之前放下的某张扑克s和将要放下的扑克t点数相同，则当前玩家获得从s到t之间所有的牌（包括s和t这两张）;5.玩家手上26张牌都出完后，清点双方获得的牌数，牌数多的玩家获胜，若
系统 2019-09-27 17:48:35 2621
Tensorflow目前只支持3.4，3.5，3.6，而最新版本的Anaconda是python3.7版的。下载完Anaconda后，如果从AnacondaPrompt直接安装tensorflow会报错：“Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow(fromversions:)Nomatchingdistributionfoundfortensorflow”这就需要我们先给Anacon
系统 2019-09-27 17:08:09 2617
文章目录实例1学会使用tex/latex实例2学会画坐标轴2.1过程2.2典型例子2.2.1一条带箭头的竖线2.2.2坐标系2.2.3坐标系上画三角函数实例1学会使用tex/latex第一眼看这个图的时候觉得很震撼，代码来自官网useTexdemo，以及Latex代码在本例题末尾首先需要注意的是，使用latex时可能会比不使用慢，因为需要调用到latex里面的一些程序，但latex语言美观。使用latex最简单的方式就是加’$'符号（记住要加r），同时在开
系统 2019-09-27 17:50:09 2612
参考文章：https://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/37695357常见噪声：高斯噪声，椒盐噪声，泊松噪声，乘性噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。产生原因：1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀；2）电路各元器件自身噪声和相互影响；3）图像传感器长期工作，温度过高泊松噪声泊松噪声，就是符合泊松分布的噪声模型，泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务
系统 2019-09-27 17:51:17 2611
安装pipinstallRtree在使用中，可以对点线面元素进行索引，对于点用一个阈值做外包，对于线面可以求外包，有外包以后就可以把数据插入索引，然后就可以求相交和临近。使用例子：fromrtreeimportindexclassMyIndex(object):def__init__(self,pose,distance):self.localPos=poseself.distance=distanceif__name__=='__main__':idx=
系统 2019-09-27 17:50:42 2607
原文链接：https://www.cnblogs.com/wang-yc/p/5628114.htmlPython3之paramiko模块一.简介paramiko是一个基于SSH用于连接远程服务器并执行相关操作（SSHClient和SFTPClinet,即一个是远程连接，一个是上传下载服务），使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。二.使用1.下载安装pycry
系统 2019-09-27 17:57:41 2605
一维插值插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。拉格朗日插值多项式：当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式的次数较高，可能出现不一致的收敛情况，而且计算复杂。随着样点增加，高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象。分段插值：虽然收敛，但光滑性较差。样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式。由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插
系统 2019-09-27 17:53:54 2603
注意事项科大讯飞语音转写API文档链接:https://www.xfyun.cn/doc/asr/lfasr/API.html.科大讯飞语音转写Python3的demo下载链接：http://xfyun-doc.ufile.ucloud.com.cn/1564736425808301/weblfasr_python3_demo.zip上一篇写了用百度智能云进行音频文件转写的博客，但是那个效果啊，有点惨不忍睹，至少我的识别结果是这样。然后转而使用了一下科大讯
系统 2019-09-27 17:50:42 2599
一、通过minAreaRect方法获得斜率参考资料：【1】有关角度的说明，可供参考【2】https://blog.csdn.net/qq_24237837/article/details/77850496主要步骤：1、输入图片2、灰度化3、图像取非4、二值化5、获得有文本区域的点集6、求点集的最小外接矩形框，并返回旋转角度7、仿射变换，将原图校正参考代码：importnumpyasnpimportosimportcv2importmathdefrotate
系统 2019-09-27 17:55:13 2586
我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE),即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下：MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2最初麻烦的写法#TODO实现以下函数并输出所选直线的MSEdefcalculateMSE(X,Y,m,b):in_bracket=[]foriinrange(len(X)):num=Y[i]-m*X[i]-bnum=pow(num,2)in_bracket.append(num)all_sum=sum(i
系统 2019-09-27 17:52:57 2586
摘要信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib和基于它的库。码字不易，喜欢请点赞！！！导入包创建图importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpf
系统 2019-09-27 17:56:15 2585
算法引用的数据为python自带的波士顿房价数据。代码如下：#data第一列为标记值#data后几列为特征向量#initialTheta为需要求得的thetaimportnumpyasnpimportsklearn.datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportmatplotlibasmpli
系统 2019-09-27 17:56:20 2584
本文不定期更新！目录0、相关文章1、前沿2、连接及库导入3、文字(1)创建新文本(2)对齐方式(3)文本缩放4、文本样式(1)创建文字样式(2)将特定文字样式设为当前(3)设置字体(4)设置字体倾斜角度5、尺寸标准(1)线性及旋转线性标注(2)对齐标注(3)角度标注(4)弧长标注(5)直径及半径标注6、标注样式(1)创建新标注样式(2)将特定标注样式设为当前(3)设置尺寸线及尺寸界限(4)设置箭头(5)设置标注文字(6)设置主单位(7)设置永久标注样式7、
系统 2019-09-27 17:55:58 2581
