应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势，将图gakki101做成具有旋转特性的效果。基于BFmatcher的SIFT实现BFmatcher（Brute-ForceMatching）暴力匹配，应用BFMatcher.knnMatch()函数来进行核心的匹配，knn
系统 2019-09-27 17:51:56 2459
MongoDB爬虫实践：爬取虎扑论坛网站地址为：https://bbs.hupu.com/bxj1.网站分析首先，定位网页上帖子名称、帖子链接、作者、作者链接、创建时间、回复数目、浏览数目、最后回复用户、最后回复时间等信息的位置，之后，我们使用BeautifulSoup在网页中定位这些。数据所在的位置数据位置某帖子所有数据‘li’帖子名称divclass="titlelinkbox">a帖子链接divclass="titlelinkbox">a['href
系统 2019-09-27 17:55:14 2458
一、为何人工智能(AI)首选Python？读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Py
系统 2019-09-27 17:51:30 2458
平行坐标图，一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度，以维度上的刻度表示在该属性上对应值，相连而得的一个折线表示一个样本，以不同颜色区分类别。但是很可惜，才疏学浅，没办法在Python里实现不同颜色来区分不同的类别。如果对此比较在意的大神可以不要往下看了。。。。。。。。。上图是一个基于iris数据集所画的一个平行坐标图。隔开隔开.......................................隔开隔开不多扯了，下面正式上代码方法
系统 2019-09-27 17:48:19 2458
我搜集了国内10几个电影网站的数据，里面近几十W条记录，用文本没法存，mongodb学习成本非常低，安装、下载、运行起来不会花你5分钟时间。#-*-coding:utf-8-*-#byawakenjoys.mysite:www.dianying.atimportreimporturllib2frombs4importBeautifulSoupimportstring,timeimportpymongoNUM=0#全局变量,电影数量m_type=u''#全局
系统 2019-09-27 17:37:39 2458
[Python3爬虫]爬取新浪微博用户信息及微博内容大数据时代，对于研究领域来说，数据已经成为必不可少的一部分。新浪微博作为新时代火爆的新媒体社交平台，拥有许多用户行为及商户数据，因此需要研究人员都想要得到新浪微博数据，But新浪微博数据量极大，获取的最好方法无疑就是使用Python爬虫来得到。网上有一些关于使用Python爬虫来爬取新浪微博数据的教程，但是完整的介绍以及爬取用户所有数据信息比较少，因此这里分享一篇主要通过selenium包来爬取新浪微博用
系统 2019-09-27 17:56:33 2457
内网的主机都是自动分配ip地址，有时候需要查看下有那些ip在使用，就写了个简单的脚本。linux和windows下都可以用，用多线程来ping1-255所有的地址，效率不高，2分钟左右。先凑合和用吧。#-*-coding:utf-8-*-#author:orangleliudate:2014-11-12#python2.7.xip_scaner.py'''''不同平台，实现对所在内网端的ip扫描有时候需要知道所在局域网的有效ip，但是又不想找特定的工具来扫
系统 2019-09-27 17:48:35 2457
利用sentinelhubPython开发包查询和下载Sentinel-2等卫星遥感数据1.描述sentinelhubPython包支持用户利用两种方式进行卫星遥感数据的下载和处理。第一种方式是使用OGC（WMS和WCS）Web请求，它支持Sentinel-2L1C和L2A，Sentinel-1，Landsat8，MODIS和DEM数据源。第二种方式是支持从AWS(AmazonWebService)上获取数据。从AWS上获取数据时需要提供AWS账号信息，当
系统 2019-09-27 17:56:37 2456
1、图像分割原理图像分割（imagesegmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。GraphC
系统 2019-09-27 17:53:33 2456
一.特征选择-单变量特征选择1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择，保留k个评分最高的特征。方差分析分类问题使用f_classif，回归问题使用f_regression。f_classif：分类任务跟目标的分类，将样本划分成n个子集，S1,S2,..,Sn，我们希望每个子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。我们假设H0:μ1=μ2=...=μn，当然我们希望拒绝H0,所以我们希望构造出来f最大越好。所以我们可以通过第i个特征xi对分类进
系统 2019-09-27 17:48:11 2456
通过第三方库exifread读取照片信息。exifread官网：https://pypi.org/project/ExifRead/一、安装exifreadpipinstallexifread二、读取照片信息，以及根据经纬度通过百度地图API获取位置importexifreadimportjsonimporturllib.request#Openimagefileforreading(binarymode)f=open('001.jpg','rb')#Re
系统 2019-09-27 17:53:07 2455
Python之变量、常量以及注释一、什么是变量变量，是用于在内存中存放程序数据的容器，怎么理解呢？计算机的最核心的功能就是“计算”，计算需要数据源，数据源存在在内存里，比如我要把小明的姓名、身高、年龄信息存下来，后面程序会调用，该怎么存呢？直接设置——“变量名=值”即可。name="小明"age=22height=160#后面程序想调用的时候，直接调变量名即可print(name)#在控制台打印“小明”print(age)#在控制条打印“22”二、变量的使
系统 2019-09-27 17:46:52 2455
工作中最常见的配置文件有四种：普通key=value的配置文件、Json格式的配置文件、HTML格式的配置文件以及YAML配置文件。这其中以第一种居多，后三种在成熟的开源产品中较为常见，本文只针对第一种配置文件。一般来说Linuxshell下提供了diff命令来比较普通文本类的配置文件，Python的difflib也提供了str和HTML的比较接口，但是实际项目中这些工具其实并不好用，主要是因为我们的配置文件并不是标准化统一化的。为了解决此类问题，最好针对
系统 2019-09-27 17:56:01 2454
之前一篇笔记：Python机器学习笔记：不得不了解的机器学习知识点（1）1，什么样的资料集不适合用深度学习？数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集
系统 2019-09-27 17:55:45 2454
curses库(ncurses)提供了控制字符屏幕的独立于终端的方法。curses是大多数类似于UNIX的系统（包括Linux）的标准部分，而且它已经移植到Windows和其它系统。curses程序将在纯文本系统上、xterm和其它窗口化控制台会话中运行，这使这些应用程序具有良好的可移植性。介绍cursesPython的标准curses提供了“玻璃电传”(glassteletype)（在20世纪70年代，原始curses库刚创建时，它叫做CRT）的公共特性
系统 2019-09-27 17:50:15 2454
