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图像识别-基于python和百度api

1安装百度apipip3installbaidu-aip2代码fromaipimportAipImageClassify"""你的APPIDAKSK"""APP_ID='你的APP_ID'API_KEY='你的API_KEY'SECRET_KEY='你的SECRET_KEY'client=AipImageClassify(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)defget_file_content(filePath):withopen(fil

系统 2019-09-27 17:52:03 2354

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python的基本数据类型及用法 - 列表、元组、字典等

注,部分内容参考:https://www.runoob.com/python3/python3-data-type.htmlPython中有6个标准的数据类型:Number(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Set(集合)Dictionary(字典)其中,不可变数据(3个):Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组);可变数据(3个):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)1.Num

系统 2019-09-27 17:51:20 2354

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野子科技——同时使用Python2和Python3

野子电竞数据官网改版https://www.xxe.io/全新登场安装从官网或者Python部落都可以下载Python2.x和Python3.x的版本,注意一下系统就好将Python2.x和Python3.x安装到不同的文件夹里面。例如,Windows下D:ProgramFilesPython2和D:ProgramFilesPython3将Python2和Python3的安装路径和下一级的Scripts文件夹的路径添加到环境变量里面。解法野路子解法将其中一

系统 2019-09-27 17:50:15 2354

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深度学习(Python)-- 神经网络入门

本章包括:神经网络的核心组件对Keras的介绍设置深度学习工作站使用神经网络解决基本分类和回归问题一、神经网络的剖析训练神经网络围绕以下对象:图层,组合成网络(或模型)。层是数据处理模块,其将一个或多个张量作为输入并且输出一个或多个张量。存储在形状(样本,特征)的2D张量中的简单矢量数据通常由密集连接的层处理,也称为完全连接或密集层(Keras中的密集类)。存储在形状(样本,时间步长,特征)的3D张量中的序列数据通常由诸如LSTM层的循环层处理。存储在4D

系统 2019-09-27 17:48:36 2354

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python实现最大子序和(分治+动态规划)

给定一个整数数组nums,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。示例:输入:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],输出:6解释:连续子数组[4,-1,2,1]的和最大,为6。进阶:如果你已经实现复杂度为O(n)的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。思路:首先我们分析题目,我们思考,为什么最大和的连续子数组不包含其他的元素而是这几个呢?因为如果我们想在现有的基础上去扩展当前连续子数组,相邻的元素是一定要被加入的,而

系统 2019-09-27 17:48:06 2354

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python中input()与raw_input()的区别分析

使用input和raw_input都可以读取控制台的输入,但是input和raw_input在处理数字时是有区别的纯数字输入当输入为纯数字时input返回的是数值类型,如int,floatraw_inpout返回的是字符串类型,string类型输入字符串为表达式input会计算在字符串中的数字表达式,而raw_input不会。如输入“57+3”:input会得到整数60raw_input会得到字符串”57+3”pythoninput的实现看pythonin

系统 2019-09-27 17:37:51 2354

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关联算法②——Apriori算法原理及python实现

一、关联规则关联规则,顾名思义,就是寻找事物之间的关联关系。比如《啤酒与尿布》中,在某个特定时间段,会出现啤酒与尿布同时出现在购物篮中的现象,且出现频率非常高。调研发现这是一群爱喝啤酒的奶爸群体。如果可以通过类似的方式挖掘更多特定的群体需求,就可以进行交叉销售或捆绑销售来提升销售额和利润。Apriori算法就是经典的寻找物品的关联算法。二、Apriori算法原理1、基础概念项集:包含0个或者多个项的集合称为项集频繁项集:那些经常一起出现的物品集合2、关联规

系统 2019-09-27 17:55:14 2353

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Python实现二叉搜索树BST的方法示例

二叉排序树(BST)又称二叉查找树、二叉搜索树二叉排序树(BinarySortTree)又称二叉查找树。它或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树:1.若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;2.若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根节点的值;3.左、右子树也分别为二叉排序树。求树深度按序输出节点值(使用中序遍历)查询二叉搜索树中一个具有给点关键字的结点,返回该节点的位置。时间复杂度是O(h),h是树的高度。递归/迭代求最大关键字元素

系统 2019-09-27 17:53:44 2353

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Python 判断一个列表是否为空列表

方法1(推荐):在Python中,False,0,’’,[],{},()都视为假,因此可以直接进行逻辑运算。此方法效率最高。方法2:调用len方法,查看元素个数是否为0。此方法效率较低。方法3:让解释器再生成一个空列表,并将这个空列表与list_temp进行比较。此方法效率最低。list_temp=[]print('方法1(推荐):在Python中,False,0,'',[],{},()都视为假,因此可以直接进行逻辑运算。此方法效率最高。')iflist_

系统 2019-09-27 17:53:00 2353

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python爬虫 猫眼电影和电影天堂数据csv和mysql存储过程解析

字符串常用方法#去掉左右空格'helloworld'.strip()#'helloworld'#按指定字符切割'helloworld'.split('')#['hello','world']#替换指定字符串'helloworld'.replace('','#')#'hello#world'csv模块作用:将爬取的数据存放到本地的csv文件中使用流程导入模块打开csv文件初始化写入对象写入数据(参数为列表)importcsvwithopen('test.cs

系统 2019-09-27 17:51:29 2353

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Dockerfile构建Python3.5环境---亲测可行代码

因为比赛原因,需要上传docker镜像文件,没办法,又自学了一把docker,研究了一天,总算大概知道是怎么一回事了,其实说得明白点就是通过写一个Dockerfile把你的程序里需要用到的所有依赖项封装起来,此外再把你的程序也一并封装进去,就这些东西构成一个image镜像文件,然后把这个镜像文件push到云端,其他人就可以用了,就这么一回事,难点在于怎么写这个Dockerfile,这个挺废时间的,因为被指定使用CentOS构建环境,其实如果不是为了比赛,可

系统 2019-09-27 17:51:15 2353

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Python中使用第三方库xlutils来追加写入Excel文件示例

目前还没有更好的方法来追写Excel,lorinnn在网上搜索到以及之后用到的方法就是使用第三方库xlutils来实现了这个功能,主体思想就是先复制一份Sheet然后再次基础上追加并保存到一份新的Excel文档中去。使用xlutils代码实现如下:#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2012-12-17@author:walfred@module:XLRDPkg.write_append@description:'''import

系统 2019-09-27 17:51:02 2353

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用Python实现一个简单的能够发送带附件的邮件程序的教程

基本思路就是,使用MIMEMultipart来标示这个邮件是多个部分组成的,然后attach各个部分。如果是附件,则add_header加入附件的声明。在python中,MIME的这些对象的继承关系如下。MIMEBase|--MIMENonMultipart|--MIMEApplication|--MIMEAudio|--MIMEImage|--MIMEMessage|--MIMEText|--MIMEMultipart一般来说,不会用到MIMEBase,

系统 2019-09-27 17:50:33 2353

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Python中的迭代器

以下是Python文档中对于迭代器类型的描述Python有一个在容器上进行迭代的概念。其实现需要两个方法来支持;这让用户自己定义的类也可以支持迭代。序列类型都支持迭代方法。容器对象需要提供一个方法来提供对于迭代的支持:container.__iter__():这个方法返回一个迭代器对象。这个对象必须支持后面所描述的迭代器协议。如果一个容器要支持不同类型的迭代,则可以提供额外的方法来专门为这些迭代类型请求相应的迭代器。(对象支持多种迭代形式的一个例子就是树数

系统 2019-09-27 17:48:12 2353

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Python --我的常用函数

昆明地图defkmdt(x):importmatplotlib.pyplotaspltimportjsonwithopen('km.json','rb')asf:data=json.load(f)forfeainrange(len(data['features'])):df=data['features'][fea]['geometry']['coordinates']forf1inrange(len(df)):df1=df[f1]forf2inrange

系统 2019-09-27 17:46:53 2353