Python

  在深度學習中經常需要產生帶標籤的圖片名稱列表，xxxlist.txt檔案，下面寫一個簡單的python指令碼產生該檔案清單。 import osdef generate(dir,label): files = os.listdir(dir) files.sort() print '****************' print 'input :',dir print 'start...' listText =

本文出自部落格Vander丶CSDN部落格，如需轉載請標明出處，尊重原創謝謝 部落格地址：http://blog.csdn.net/l540675759/article/details/61236376 什麼是詞雲? 詞雲又叫文字雲,是對文本資料中出現頻率較高的”關鍵字”在視覺上的突出呈現,形成關鍵詞的渲染形成類似雲一樣的彩色圖片,從而一眼就可以領略文本資料的主要表達意思.

前言 在上一篇文章中，我們講解了在Ubuntu環境下安裝Anaconda，並且做出了英文的簡易詞雲。可能會有的同學嘗試把文章換成中文的，做出中文詞雲。我想大家得到的結果肯定是這樣的 中文與英文在編碼上是存在很多區別的，而且我們做英文詞雲的時候，在一篇文章中，單詞之間是通過空格分開的，但是中文並沒有使用空格。所有就有了上面的圖片。那麼中文如何分詞呢。我們需要用到一款工具，jieba（結巴） 準備工作

python標準庫zipfile 什麼是zip檔案?為何在網路上zip打包的檔案比較常見。而不是rar? zip是一種壓縮歸檔的檔案，zip開源的。 python的zipfile模組，有兩個主要的類 ZipFile() 函數，判斷是否為zip類型檔案 zipfile. is_zipfile ( filename ) Returns True if filename is a valid

在sublime中運行py檔案提示 from lxml import etree ImportError: No module named lxml，後來通過cmd命令安裝： pip install lxml 結果安裝的是3.7版本對應的lxml，運行py檔案還是報同樣的錯誤。按照網上的一些方法，繼續通過命令安裝，結果全部都失敗。最後在網友的指示下，進入PyCharm裡面安裝。 File–>Settings–>Project:XXX–>Project

當進行fork的時候，父父進程的資訊會複製到子進程，這本身已經是一種通訊方式了，即子進程複製父進程資源，除此之外，還想讓這兩個進程進行通訊，有什麼方法呢。可以使用socketpair的方式。 我的疑惑是socketpair返回的描述符有沒有服務端與用戶端的區別。 # -*- coding:utf-8 -*-import socketimport osimport timeparent, child = socket.socketpair(socket.AF_UNIX,

不用在意具體安裝的是什麼。總之，報錯了。紅色的地方。 pip install 名字Collecting virtualenv /opt/python27/lib/python2.7/site-packages/pip/_vendor/requests/packages/urllib3/util/ssl_.py:315: SNIMissingWarning: An HTTPS request has been made, but the SNI (Subject Name

urllib.urlencode() urllib2.urlopen() urlib2學習指南： 查看源碼可知是這樣的路線。 資料流向 urllib2.urlopen() ->opener.open() -> Request() -> _open() -> 等等 -> httplib庫 由此大致可以得出，要訪問一個網址，可以使用如下幾種方法。 urlopen() opener.open()

裝飾器(裝飾器就是用來裝飾函數的函數) 普通的函數: def 函數名(形參): # 變數名 函數體 return 變數|常量 print 函數名(實參) 裝飾器： def 函數名1(形參)： #此形參傳遞函數 def 函數名2(形參)： 函數體 return 變數|常量 return 函數名 ##也就是函數2的地址

在直接pip安裝face_recognition時，安裝dlib時會報錯，編譯安裝時也報了奇怪的錯..最後發現是依賴關係沒解決。 下面直接貼出安裝步驟： step 1. 安裝相關依賴 # for macOS brew install cmakebrew install boostbrew install boost-python --with-python3 # for Ubuntu sudo apt-get

SVM(Support Vector Machine)指的是支援向量機，是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類以及迴歸分析。 Matlab中有林智仁編寫的libsvm工具包可以很好地進行進行SVM訓練。Python中我們有sklearn工具包來進行機器學習演算法訓練，Scikit-Learn庫已經實現了所有基本機器學習的演算法。

一、項目概要 輸入你要識別人的圖片到資料庫檔案，運行程式能即時識別當前網路攝影機畫面裡的人臉中有無該人，有則顯示該人的名字，若該人臉不在資料庫中，則顯示unknow。 效果： 二、架構 項目主要使用的是face_recognition架構 架構源碼地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition 安裝： sudo pip install face_recognition 三、使用

題目連結 https://leetcode.com/problems/palindrome-linked-list/ 題目原文 Given a singly linked list, determine if it is a palindrome. Follow up: Could you do it in O(n) time and O(1) space? 題目翻譯 給定一個單鏈表，判斷是否是“ 迴文鏈表”。 進一步：你能在時間複雜度 O(n)

環境要求： Ubuntu17.10 Python 2.7.14 環境搭建： 1. 安裝 Ubuntu17.10 > 安裝步驟在這裡 2. 安裝 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 預設Python版本為2.7.14) 3. 安裝 git 、cmake 、 python-pip # 安裝 git$ sudo apt-get install -y git# 安裝 cmake$ sudo apt-get install -y

python的queue設計的是安全執行緒的，所以大傢伙放心用吧。 python多線程的一種簡單的實現如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import threadingimport timedef fun(argv): print 'in', argv time.sleep(2)threads = [] #用於儲存線程for i in range(5): #開5個線程 t =

python中出現Non-ASCII character '\xe7' in file ex6.py on line 1, but no encoding declare的錯誤 可按照錯誤建議網址查看http://www.python.org/peps/pep-0263.html 發現是因為Python在預設狀態下不支援源檔案中的編碼所致。解決方案有如下三種： 一、在檔案頭部添加如下注釋碼：  # coding=<encoding name>

    一般來說，所有能被整合或匯入到其他Python指令碼中的代碼，都可以稱為擴充。你可以用純Python來寫擴充，也可以用C/C++之類的編譯型語言來寫擴充，甚至可以用java,C都可以來寫 python擴充。Python的一大特點是，擴充和解譯器之間的互動方式域普通的Python模組完全一樣，Python的模組匯入機制非常抽象，抽象到讓使用模組的代碼無法瞭解到模組的具體實現細節。     Python進行擴充的主要原因有三點：

http Get的原文 /alter?user=abcde&pwd=123456 re.compile(r'/(?P<url_path>alter)\?(?P<query>user=(?P<user>[a-zA-Z]{5,10})&pwd=(?P<passwd>(?:\d|\w){6,}?))$') step1 (?P<url_path>alter) 找到匹配的http path(

f=file('score.txt')lines=f.readlines()print(lines)f.close()result=[]results=[] #定義空列表for line in lines: data=line.split() sum=0 for score in data[1:]: sum=sum+int(score) #讀入為字串 result='%s\t:%d\n'%(data[0],sum) # %s,%d

初學adaboost,自己嘗試著寫了下adaboost的實現，這個實現以幾個簡單的數字作為訓練樣本，當然，這些數字是帶標籤的。然後嘗試著使用adaboost對其分類。對於10個帶標籤的數字，分類他們只需要3個左右的弱分類器級聯，組成一個強分類器就可以完全正確的分類。如果代碼本身沒有bug的話，adaboost的表現的確驚豔。 另外，pathon也是初學，很多的編程思路和c,c++類似，總之，各方面有待提高。但是因為代碼能很好的分類樣本，其結果還是令人興奮的。 adaboost的教程非常多了，