Python

1、線性迴歸 線性迴歸通常用於根據連續變數估計實際數值（樓價、呼叫次數、總銷售額等）。我們通過擬合最佳直線來建立自變數和因變數的關係。這條最佳直線叫做迴歸線，並且用 Y= a *X + b 這條線性等式來表示。

我使用的pathon是3.5的，網路上說opencv只能用2.7裝是不對的 python編譯器是pycharm，pycharm的優點是能自己通過pip安裝第三方庫 下面介紹安裝opencv過程 1.首先下載安裝好python並且配置好環境變數（安裝python時勾選配置路徑那個） 2.然後根據版本下載好pip，一般裝完python後自己會安裝好pip的，如果需要升級用cmd命令輸入python -m pip install --upgrade pip

今天，讓我們來談談線性迴歸。沒錯，作為資料科學界元老級的模型，線性迴歸幾乎是所有資料科學家的入門必修課。拋開涉及大量數統的模型分析和檢驗不說，你真的就能熟練應用線性迴歸了麼?未必! “寶刀不老”的線性迴歸 時至今日，深度學習早已成為資料科學的新寵。即便往前推10年，SVM、boosting等演算法也能在準確率上完爆線性迴歸。 為什麼我們還需要線性迴歸呢?

在python中是通過使用 bytes 和 str 類型之間的轉換解決多編碼之間的問題的 假設有字串: str1 = "諸葛亮" 要將 str1 轉換為 gbk 編碼的，怎麼辦呢。 在python中，可以認為一切皆對象，這裡的  "諸葛亮"  就是一個str類型的對象 那麼只需要 （1） str1.encode("gbk") 這樣就可以得到 gbk 編碼的 "諸葛亮"

本文為廖雪峰Python教程的學習筆記 具體內容，可參考如下連結： http://www.liaoxuefeng.com/ 1. 切片(Slice) 從list, tuple或string中截取一段出來。 [i : j : k]表示在列表中i <= index < j的開區間中以步長為k取出部分元素，步長預設為1，如果k < 0，表示逆序切片。 L = list(range(100))#取出L[0], L[1], L[2]L[0:3] 2. 迭代

1、 OpenCV的結構 和Python一樣，當前的OpenCV也有兩個大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更強的功能和更多方便的特性。不過考慮到和深度學習架構的相容性，以及上手安裝的難度，這部分先以2為主進行介紹。 根據功能和需求的不同，OpenCV中的函數介面大體可以分為如下部分： core：核心模組，主要包含了OpenCV中最基本的結構（矩陣，點線和形狀等），以及相關的基礎運算/操作。

題目描述： 於一棵滿二叉排序樹深度為k，節點數為2^k-1;節點值為1至（2^k - 1）,給出k和任意三個節點的值，輸出包含該三個節點的最小子樹的根節點。 範例輸入：4 10 15 13 範例輸出：12 首先，我們來理解一下滿二叉排序樹，如下就是一個4層的滿二叉排序樹： 根據上圖可以看出，滿二叉排序樹的中序遍曆是從1到2^k -

友情提示，展開上面目錄以便查看具體題目。 排列序號  給出一個不含重複數位排列，求這些數位所有排列按字典序排序後該排列的編號。其中，編號從1開始。 範例 例如，排列 [1,2,4] 是第 1 個排列。[2,1,4]是第3個排列

環境版本： WIN10 | Python 3.6 | ImageMagick-6.9.9-38-Q8-x64-dll | Ghostscript 9.22 for Windows 整體思路：1.將PDF轉為圖片後進行文字識別 | 2.使用pdfminer解析pdf檔案（準確率更高） 目錄 1.下載安裝tesseract 2.安裝pyocr、Wand、Pillow

工作中要把bmp圖片的資料轉換成數組放到uboot代碼中，因為有幾張圖片，使用bin轉換成文本的工具還不如自己寫指令碼方便來得快   #!/usr/bin/env python import Image import sys im = Image.open(sys.argv[1]) width = im.size[0] height = im.size[1] print "/* width:%d */"%(width) print "/*

先是下面的命令進行安裝 apt-get install graphviz apt-get install doxygen apt-get install doxygen-gui doxygen啟動命令 doxywizard Linux下面對doxygen的設定可以參考對windows下的doxygen的設定. http://blog.csdn.net/fly542/article/details/7164633

下面以sqlmap命令列為例，說明python命令列的一些知識： sqlmap存在一個選項是--keep-alive，對應於這個選項的處理時入心代碼： optimization.add_option("--keep-alive", dest="keepAlive", action="store_true", help="Use persistent HTTP(s) connections")

       神經網路模型一般用來做分類，迴歸預測模型不常見，本文基於一個用來分類的BP神經網路，對它進行修改，實現了一個迴歸模型，用來做室內地圖。模型主要變化是去掉了第三層的非線性轉換，或者說把非線性啟用函數Sigmoid換成f(x)=x函數。這樣做的主要原因是Sigmoid函數的輸出範圍太小，在0-1之間，而迴歸模型的輸出範圍較大。模型修改如下： 代碼如下： #coding: utf8''''author:

技術選型 下載器是Requests 解析使用的是Regex 效果圖: 準備好各個包 # -*- coding: utf-8 -*-import requests #第三方下載器import re #Regeximport json #格式化資料用from requests.exceptions import RequestException #做異常處理from multiprocessing import Pool #使用多進程 開始編寫代碼,new一個py檔案 1

    最近在看運動目標跟蹤方面的資料，偶然間看到zouxy09大神的一篇《基於感知雜湊演算法的視覺跟蹤》，覺得挺有意思的。於是去查了相關的感知雜湊的資料，發現在圖片搜尋領域裡面應用非常廣泛，這種技術我覺得有點像模板匹配，其核心在於：通過指紋的相似性來搜尋最相似的圖片。     基於zouxy09大神的c++程式改寫了一個python版本，並且增加了差值雜湊的實現。 —————————————————————————————————————————

目標 尋找輪廓的不同特徵，例如面積，周長，重心，邊界框等，這些特徵在未來的Image Recognition中，會大量的用到。 矩的概念 Image Recognition的一個核心問題是映像的特徵提取，簡單描述即為用一組簡單的資料（映像描述量）來描述整個映像，這組資料越簡單越有代表性越好。良好的特徵不受光線、噪點、幾何形變的幹擾。Image Recognition發展幾十年，不斷有新的特徵提出，而映像不變矩就是其中一個。

文章歡迎轉載，但轉載時請保留本段文字，共置於文章的頂部 作者：盧鈞軼(cenalulu) 本文原文地址：http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ GIL是什麼 GIL並不是Python的特性，它是在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。就好比C++是一套語言（文法）標準，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。有名的編譯器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一樣，

我們在先前的文章“利用ubuntu-app-platform提供的platform介面來減小Qt應用大小”已經瞭解到如何運用platform interface來減小Qt應用的大小。這裡面的實現原理就是利用content分享來實現的。在今天的教程中，我們來運用一個開發人員自己開發的python的interpreter

我們知道對於python項目來說，我們只需要在我們的snapcraft.yaml中指定plugin為python它即可為python項目下載在snapcraft中指定的python的版本。但是對於有一些項目來說，我們的開發人員可能需要一個特定的python的版本，那麼我們怎麼來實現這個功能呢。在今天的教程中，我們來介紹在snapcraft 2.27中所增添的一個新的功能。 我們首先來看一下我做的一個項目：

安裝依賴 1）下載安裝opencv-2.4.9，並將cv2.pyd拷貝到python安裝目錄的site-package下2）pip install numpy3）pip install aircv 準備一張原圖和截圖 原圖 截圖 代碼 import cv2import aircv as ac# print circle_center_posdef draw_circle(img, pos, circle_radius, color,