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使用Python进行图像处理

下面是一个关于使用Python在几行代码中分析城市轮廓线的快速教程 说一句显而易见的话:轮廓线很美。 在本文中,我们将学习如何从图片中获取轮廓线轮廓。类似于: 让我们开始吧。...最终,即使使用B&W图像,我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤 中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测 它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验,以及如何创建一个有效的图像处理管道 当然,这本身很有趣,因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具...你可以看到,城市A和城市B有不同的概况,特别是使用提取的信号,我们可以通过以下方式深化这项研究: 提取轮廓线的平均值、中值和标准差 使用深度学习对城市轮廓线进行分类 对轮廓线与时间进行统计研究(轮廓线如何随时间演变...我们还可以使用这种方法作为更复杂研究的起点,并且可以使用编码器-解码器来改进这些结果。

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使用Python进行线程编程

对于Python来说,并不缺少并发选项,其标准库包括了对线程、进程和异步I/O的支持。在许多情况下,通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块,Python简化了各种并发方法的使用。...使用多队列: 因为上面介绍的模式非常有效,所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展,这是相当简单的。在上面的示例中,您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。...这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。...一种思想是使用Beautiful Soup从每个页面提取链接,然后按照它们进行导航。...最后,还有很重要的一点需要指出,线程并不能解决所有的问题,对于许多情况,使用进程可能更为合适。特别是,当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时,那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。

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使用python进行词频分析

很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python...^_^ 使用python进行中文词频分析 首先什么是“词频分析”? 词频分析,就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。 我们需要使用python的jieba库。...的确这个样子就可以用了 使用pip也要用python进行安装(本文章设计的所有资料末尾会给出) 解压pip文件包后 在pip目录下cmd,输入命令"python setup.py install...这个案例中分析出了使用数量前三十的词语 如果直接分析的话,会存在非常多的垃圾数据。因为把文档中的标点、空格、没有意义的字、词语全部进行了统计。这并不是我们想要的数据。...python进行英文词频统计 英文单词词频统计比较简单,就是根据空格来对文本进行切割,然后统计其单词出现的数量。

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使用Python进行并发编程

并发方式 线程(Thread) 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外)。...然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后,程序的运行效率却下降了...远程对象最广为使用的规范CORBA,CORBA最大的好处是可以在不同语言和平台中进行通信。...SCOOP SCOOP (Scalable COncurrent Operations in Python)提供简单易用的分布式调用接口,使用Future接口来进行并发。...这里推荐使用线程或者伪线程,因为在响应时间类似的情况下,线程和伪线程消耗的资源更少。 总结 Python提供了不同的并发方式,对应于不同的场景,我们需要选择不同的方式进行并发。

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Python使用Counter进行计数

中类对象的使用。...namedtyuple的时候要注意其中的名称不能使用Python的关键字,如:class def等;而且也不能有重复的元素名称,比如:不能有两个’age age’。...但是,在实际使用的时候可能无法避免这种情况,比如:可能我们的元素名称是从数据库里读出来的记录,这样很难保 证一定不会出现Python关键字。...这种情况下的解决办法是将namedtuple的重命名模式打开,这样如果遇到Python关键字或者有重复元素名时,自动进行重命名。...可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘_2′ ; 第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3′,这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 _ 加元素所在索引数的方式进行重命名。

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使用Python进行统计建模

,要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法,本文将讲解如何利用Python进行统计分析。...Statsmodels简介 在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。...回归系数值、P-value、R-squared等评估回归模型的参数值全部都有,还可以使用dir(results)获得全部变量的值并调取出来 print('Parameters: ', results.params...对于本例,我们将使用pandas时间序列并建立模型 dates = sm.tsa.datetools.dates_from_range('1980m1', length=nobs) y = pd.Series...) ####结果 [('F statistic', 1.1002422436378152), ('p-value', 0.3820295068692507)] 回归诊断:多重共线性 检查多重共线性可以使用

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使用Python进行超参数优化

除此之外,将toes浸入无监督的学习中,了解了如何使用这种类型的学习进行聚类,并了解了几种聚类技术。...在所有这些文章中,使用Python进行“从头开始”的实现和TensorFlow, Pytorch和SciKit Learn之类的库。 担心AI会接手您的工作吗?确保是构建它的人。...就本文而言,请确保已安装以下Python 库: NumPy SciKit学习 SciPy Sci-Kit优化 安装完成后,请确保已导入本教程中使用的所有必要模块。...同样=使用Sci-Kit Learn的SVC类,但是这次使用RandomSearchCV 类进行随机搜索优化。...该技术计算有关超参数的梯度,然后使用梯度下降算法对其进行优化。这种方法的问题在于,要使梯度下降正常工作,需要凸且平滑的函数,而在谈论超参数时通常并非如此。另一种方法是使用进化算法进行优化。

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windows下使用python进行串口

Windows版本下的python并没有内置串口通讯的pyserial的库,所以需要自己下载。...参照了网上的教程,有许多用的pip的安装方式,但是试了几个都没有用,所以想到用GitHub下载库文件,步骤分为: 1.在Github下载python-serial的库 https://github.com.../pyserial/pyserial 2.下载完成后解压压缩包,找到serial文件夹,并找到python的安装位置(右击IDLE,然后查看python安装位置)。...我的地址为:C:\Users\NI YINTANG\AppData\Local\Programs\Python\Python36 3.进入Python36\Lib\site-packages,并将刚才的...5.下面进行测试连接的端口,在程序中输入以下程序并运行,即可找到连接电脑的端口: import serial import serial.tools.list_ports plist = list(serial.tools.list_ports.comports

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使用 Python 对数据进行压缩

鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的,而用户的商品数据(转化为 json 格式后)又是一些比较有规律的文本数据,比较适合进行数据压缩,于是我调研了一下 Python 中的 数据压缩的方案。...在这个案例中我们的数据是通过 http 接口获取的,额外进行一些文件操作有些麻烦和多余,zip标准库并不适合这个场景。 zlib标准库 zlib是一个常用的压缩、解压库,使用了 deflate 算法。...[zlib-base] zlib.compress函数的第二个参数level表示压缩级别,范围从 0 到 9,数值越低表示压缩速度越快但压缩率也越高(0 表示只编码而不进行压缩),默认值是-1,在 Python...中一般会使用级别 6。...lzma标准库 Python 标准库中的lzma(顾名思义,使用 lzma 算法)同样可以用于数据压缩,并且有着更高的压缩率,提供的接口与zlib也很相似。

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Python:使用sklearn进行集成学习

恐怕大多数人使用这些工具时,要么使用默认参数,要么根据模型在测试集上的性能试探性地进行调参(当然,完全不懂的参数还是不动算了),要么将调参的工作丢给调参算法(网格搜索等)。...使用模型的偏差和方差来描述其在训练集上的准确度和防止过拟合的能力 对于bagging来说,整体模型的偏差和基模型近似,随着训练的进行,整体模型的方差降低 对于boosting来说,整体模型的初始偏差较高...我们不妨使用梯度最速下降法来解决整体损失函数L'最小化的问题,先求整体损失函数的反向梯度: ?   ...让我们再回过头来,看看使用指数损失函数的Gradient Boosting计算第i轮损失函数: ?   天呐,两个公式就差了一个对权值的归一项。...如果步子迈大了,使用最速下降法时,容易迈过最优点。将缩减代入迭代公式: ?   缩减需要配合基模型数一起使用,当缩减率v降低时,基模型数要配合增大,这样才能提高模型的准确度。

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如何使用python进行web抓取?

本文摘要自Web Scraping with Python – 2015 书籍下载地址:https://bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library/...bitbucket.org/wswp/code 演示站点:http://example.webscraping.com/ 演示站点代码:http://bitbucket.org/wswp/places 推荐的python...基础教程: http://www.diveintopython.net HTML和JavaScript基础: http://www.w3schools.com web抓取简介 为什么要进行web抓取?...抓取的数据,个人使用不违法,商业用途或重新发布则需要考虑授权,另外需要注意礼节。根据国外已经判决的案例,一般来说位置和电话可以重新发布,但是原创数据不允许重新发布。...推荐使用基于Linux的lxml,在同一网页多次分析的情况优势更为明显。

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