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 1620
trainData['survey_time']=pd.to_datetime(trainData['survey_time'],format='%Y/%m/%d%H:%M')trainData['survey_time']=trainData['survey_time'].dt.year格式化日期转换为dt然后直接取年python中时间日期格式化符号：%y两位数的年份表示（00-99）%Y四位数的年份表示（000-9999）%m月份（01-12）%d月内
系统 2019-09-27 17:55:28 1620
本文实例展示了一个脚本python用来转化表配置数据xml并生成相应的解析代码。但是在中文编码上出现了乱码，现将解决方法分享出来供大家参考。具体方法如下：1.Python文件设置编码utf-8（文件前面加上#encoding=utf-8)2.MySQL数据库charset=utf-83.Python连接MySQL是加上参数charset=utf84.设置Python的默认编码为utf-8(sys.setdefaultencoding(utf-8)示例代码如
系统 2019-09-27 17:55:27 1620
es实现聚合es通过agg实现聚合，详情可见es文档有时候查询es数据的时候可能需要实现多字段groupby的功能，例如：SELECTsum(item_count)fromAgroupbyfield1,field2,field3要实现多个维度的聚合，需要嵌套的agg查询语句:{"query":{},"aggs":{"field1":{"terms":{"field":"field1","size":2147483647#设置一个大的分桶数，防止一次统计不完
系统 2019-09-27 17:51:32 1620
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1620
本文较为详细的介绍了python中raw_input的用法，使用raw_input能够很方便的丛控制台读入数据。具体用法示例如下：1.输入字符串#13222319810101****nID=''while1:nID=raw_input("Inputyouridplz")iflen(nID)!=len("13222319810101****"):print'wringlengthofid,inputagain'else:breakprint'youridis
系统 2019-09-27 17:47:47 1620
在使用Python编写面向对象的代码时，我们会常常使用“继承”这种开发方式。例如下面这一段代码：classInfo:def__init__(self):passdefcalc_age(self):print('我是父类的方法')classPeopleInfo(Info):def__init__(self):super().__init__()defcalc_age(self):print(123456)如果你使用PeopleInfo初始化一个对象，然后调用
系统 2019-09-27 17:46:07 1620
任何高级语言都是需要一个自己的编程环境的，这就好比写字一样，需要有纸和笔，在计算机上写东西，也需要有文字处理软件，比如各种名称的OFFICE。笔和纸以及office软件，就是写东西的硬件或软件，总之，那些文字只能写在那个上边，才能最后成为一篇文章。那么编程也是，要有个什么程序之类的东西，要把程序写到那个上面，才能形成最后类似文章那样的东西。刚才又有了一个术语――“程序”，什么是程序？本文就不讲了。如果列为观众不是很理解这个词语，请上网google一下。注：
系统 2019-09-27 17:45:26 1620
1.算法：（设查找的数组期间为array[low,high]）（1）确定该期间的中间位置K（2）将查找的值T与array[k]比较。若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分查找。区域确定如下：a.array[k]>T由数组的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的区间为array[low,……，K-1]b.array[k]复制代码代码如下:#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-def
系统 2019-09-27 17:37:51 1620
推荐：高阶函数python高阶函数有误但可以参考python中常见的内置高阶函数添加链接描述什么是高阶函数？高阶函数：一个函数可以作为参数传给另外一个函数，或者一个函数的返回值为另外一个函数（若返回值为该函数本身，则为递归），满足其一则为高阶函数(Higher-orderfunction)。高阶函体现了函数式编程思想：--函数作为参数：将核心逻辑传入方法体，使该方法适用性更为广泛．传入数据:整数／小数／容器／自定义类的对象传入逻辑：方法--内置高阶函数:f
系统 2019-09-27 17:50:16 1618
