在本教程中，我们将使用OpenCV构建一个简单的手写数字分类器。我们将共享用C++和Python编写.图像分类管道本章节暂不讨论图像分类管道，大家可以自行搜索相关知识，下次我们补充。我们将使用方向梯度直方图作为特征描述符和支持向量机（SVM）作为分类的机器学习算法。使用OpenCV的光学字符识别（OCR）示例（C++/Python）我想与代码共享一个示例，以使用HOG+SVM演示图像分类。与此同时，我希望尽可能保持简单，这样除了HOG和SVM之外我们不需要
系统 2019-09-27 17:52:46 2098
ubutnu16.04搭建深度学习环境:python3+keras+tensflow一、硬件信息查看cpu型号查看显卡型号查看系统版本二、软件安装2.1安装anaconda32.2安装keras2.3设置GPU支持2.3.1安装驱动2.3.2安装CUDA2.3.3安装cuDNN4.安装tensorflow-gpu5.安装keras一、硬件信息深度学习需要训练模型，一块英伟达的显卡必不可少。初学者，资金不太充裕，就买了一块navidaRTX系列显卡。查看cp
系统 2019-09-27 17:50:25 2098
目录基础部分shutil.copyfileobj(file1，file2)：shutil.copyfile(file1，file2)：其他shutil.copymode(file1，file2)：shutil.copystat(file1，file2)：shutil.copy(file1，file2)：shutil.copy2(file1，file2)：shutil.copytree(源目录，目标目录)：shutil.rmtree(目标目录)：shutil
系统 2019-09-27 17:49:32 2098
一、time的常用方法：importtime,datetime#时间有三种展现方式：时间戳，时间元组，格式化的时间print(time.time())#当前时间戳print(int(time.time()))print(time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S'))#格式化的时间print(time.strftime('%Y-%m-%d'))print(time.strftime('%H:%M:%S'))print(time.gmti
系统 2019-09-27 17:45:45 2098
运行python程序时，有时需要在命令行传入一些参数。常见的方式是在执行时，在脚本名后直接追加空格分隔的参数列表（例如pythontest.pyarg0arg1arg2），然后在脚本中就可以通过sys.argv获取所有的命令行参数。这种方式的优点是传参方便，参数获取简单；缺点是执行脚本时，必须知道参数的顺序，并且不能设置默认值，所有参数每次都必须传入。还有一种命令行传参方式是通过带选项的方式进行传参（例如pythontest.py-p0=arg0-p1=a
系统 2019-09-27 17:57:19 2097
1.首先介绍pip常用命令pip安装命令：pipinstallpackage_namepip升级命令：pipinstall�Cungragepackage_namepip卸载命令：pipuninstallpackage_name如pipinstalldjangopipinstall-Udjango2.virtualenv的安装virtualenv的安装:$sudopipinstallvirtualenv或$sudoapt-getinstallpython-
系统 2019-09-27 17:57:01 2097
这是一个命令行环境的五子棋程序。使用了minimax算法。除了百度各个棋型的打分方式，所有代码皆为本人所撸。本程序结构与之前的井字棋、黑白棋一模一样。有一点小问题，没时间弄了，就这样吧。一、效果图（略）二、完整代码fromfunctoolsimportwrapsimporttimeimportcsv'''五子棋Gobang作者：hhh5460时间：20181213'''#1.初始化棋盘#------------definit_board():'''初始化棋
系统 2019-09-27 17:54:48 2097
要理解深度学习，需要熟悉很多简单的数学概念：张量，张量运算，微分，梯度下降等。首先给出一个神经网络的示例，引出张量和梯度下降的概念。该示例神经网络的问题是，将手写数据的灰度图像划分到10个类别中，使用MNIST数据集。fromkeras.datasetsimportmnistfromkerasimportmodelsfromkerasimportlayersfromkeras.utilsimportto_categorical#train_images,t
系统 2019-09-27 17:53:39 2097
通过两个进程分别读写串口，并把发送与接收到的内容记录在blog中，收到q时程序结束并退出importthreading,timeimportserialimportstringclassSerThread:def__init__(self,Port=0):#初始化串口、blog文件名称self.my_serial=serial.Serial()self.my_serial.port=Portself.my_serial.baudrate=9600self.
系统 2019-09-27 17:52:57 2097
插入排序是一种简单直观且稳定的排序算法。将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据。基本思想：每步将一个待排序的记录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的列表中适当位置上，直到全部插入完为止。将排序的数组分成两部分：第一部分已排好序的元素，第二部分包含即待插入元素。在排序过程中，分别从待插入元素中取出元素，插入到已排好序的元素列表中。分类：直接插入排序，二分插入排序（又称折半插入排序）二分插入排序在后面的文章会写到。直接插
系统 2019-09-27 17:51:58 2097
使用Python进行项目开发时，由于不同的项目需要，可能会配置多个开发环境，不同开发环境之间的项目依赖包如果混合在一起，可能会引起意想不到的错误，本文主要介绍如何通过虚拟环境隔离不同开发环境，方便不同开发环境的共存。安装Python，本文以Python3.4为例。关于如何安装Python3.4，请参考其他经验，本文不在重复赘述。注意：将安装目录添加到环境变量中，否则无法在其他目录启动python。安装成功后截图如下所示：进入Python安装目录中的脚本目录
系统 2019-09-27 17:49:21 2097
Python之基本数据类型概览什么是数据类型？每一门编程语言都有自己的数据类型，例如最常见的数字1，2，3.....，字符串'小明'，'age'，'&D8'...，这些都是数据类型中的某一种。数据类型在数据结构中的定义是一组性质相同的值的集合以及定义这个值集合上的一组操作的总成。本节先介绍4种数据类型——数字、字符串、布尔类型、列表。在后续更新的章节中会详细介绍Python中所有的数据类型。一、数字1、int（整型）在64位的操作系统上，整数的二进制位数为
系统 2019-09-27 17:57:33 2096
首先感谢这位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相关作业：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273开一个我的github传送门，可以看到代码。https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularizeL2正则化待分类的数据点集;
系统 2019-09-27 17:57:29 2096
1.获取数据pythonversion2.7假设我们要获取的Jenkinsjob名字为test_flow,该job触发了另外两个Jenkinsjobtest1和test2job.我们要获取test_flowjob的运行时间，状态，number，jobname.我们把功能性函数写在一个文件中Buildclass类中，方便主函数调用python-jenkins模块build.pyimportjenkinsimportsslimportreimportdatet
系统 2019-09-27 17:56:33 2096
做爬虫项目时，我们需要考虑一个爬虫在爬取时会遇到各种情况（网站验证，ip封禁），导致爬虫程序中断，这时我们已经爬取过一些数据，再次爬取时这些数据就可以忽略，所以我们需要在爬虫项目中设置一个中断重连的功能，使其在重新运行时从之前断掉的位置重新爬取数据。实现该功能有很多种做法，我自己就有好几种思路，但是真要自己写出来就要费很大的功夫，下面我就把自己好不容易拼凑出来的代码展示出来吧。首先是来介绍代码的思路：将要爬取的网站连接存在一个数组new_urls中，爬取一
系统 2019-09-27 17:56:18 2096
