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字符验证码识别

字符验证码 1. 什么是验证码 在开发爬虫的过程中会遇到一种常见的反爬措施,验证码。 识别 下面是用比较古老的pytesser3识别验证码 github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 下载地址:https://github.com 安装 pip install pytesseract 只需要就可以了 pytesseract.image_to_string(image) 最终识别出来了,TBQ还有一个L没有识别出来,这是我调了很多次的对比度最好的结果 反思 对于需要准确度高的识别,需要使用百度的api,而不是使用传统的方法。

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单细胞小提琴+箱

做单细胞数据分析的时候,我们经常会用小提琴来展示一些marker在不同细胞亚群中的表达情况。R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot,专门用来画小提琴的。 ,还有右侧的注。 如果不想要右侧的注,可以使用NoLegend() VlnPlot(scRNA, features = "CD3E")+NoLegend() 如果散点图也不想要,这个时候我们就要去研究一下VlnPlot 是控制点大小的,因此我们可以把点的大小设置成0试试 VlnPlot(scRNA, features = "CD3E",pt.size = 0)+NoLegend() 看样子是work的 可能有些人想同时把箱也画出来 其实也很容易,VlnPlot这个函数实际上是基于ggplot写的,所以可以通过geom_boxplot()来添加箱 VlnPlot(scRNA, features = "CD3E",pt.size=

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    半圆制作技巧!!!

    今天跟大家分享半圆的制作技巧! ▽ 我们看惯了普通的圆形饼,是不是总有一种审美疲劳的感觉。毕竟总是对着同一样的版式看,难免会腻味。 今天教大家怎么制作半圆,原理与圆形饼如出一辙,但是效果却非比寻常。 ▼▼▼▼▼ 先给大家看一个比较精美的半圆的作品案例: ? 由于要做半圆,需要对原数据进一步加工整理。需要将市场份额的总计和加入作图数据区域: ? 然后利用以上作图数据做饼: ? 说好的半圆呢,在哪里!在哪里!!在哪里!!! ▼▼▼▼▼ 别着急,现在就给你半圆,快开下脑洞想想怎么把这个饼改成半圆。 这就是半圆的奥秘,用整体之和来占位,这种占位理念在高级图表制作中频繁用到,大家一定要主要哦! ? 看是不是稍微有点感觉了!现在半圆已经逐渐成型了。

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    打印星「建议收藏」

    package 算法; public class 打印星 { public static void main(String[] args) { for(int i

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    pyecharts-10-箱绘制

    Pyecharts-10-绘制箱 本文中介绍的是如何利用pyecharts绘制箱。由于箱线图不像柱状、折线图那样简单常见,许多人都对它敬而远之。 两种数据 连续数据 离散数据 箱介绍 5个统计量 绘图 常见的两种数据 在数值数据中,常见的数据类型有两种:连续数据和离散数据,分别解释为: 连续数据 连续数据:在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量 大多数图表可视化的都是这类数据,比如柱状、折线图等。 什么是箱 发明者 箱的发明者John Tukey。Tukey先生1915年出生于美国麻省的新贝德福德。 箱 箱线图(Boxplot)也称箱须(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。 特点 箱的最大特点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。 如果数据中存在异常值,箱会自动识别为异常。

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    基因数据绘制PCA和聚类分析

    下面看一下利用基因SNP数据进行PCA计算,以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA。 绘制后的如下: 2-D PCA: 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信区间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。 基因数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 然后使用R语言,计算PCA,并绘制PCA。 读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID,IID和基因数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid

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    「数据库深度探索」数据库JanusGraph支持知识图谱和分析

    最终,DataStax发布了作为DataStax企业一部分的,但是没有开源选项。 TinkerPop使您能够使用相同的结构和Gremlin遍历语言,使用相同的代码来生成多个数据库。 您的团队应该与JanusGraph社区合作,识别并解决您遇到的bug,因为您最有动力去修复它们。随着时间的推移,通过持续的贡献,您的团队可以成为JanusGraph的领导者,帮助推动项目向前发展。 在总体数据体系结构中,通常不是唯一的,因此能够在数据和其他数据模型之间架起桥梁的工具将有助于推动数据进入主流。 今年,W3C对图形数据(包括属性、RDF和SQL)的标准化越来越感兴趣。 对于模型,另一个需要考虑的问题是,某个东西是否应该是一个顶点上的属性,还是它自己连接到另一个带边的顶点上的另一个顶点。

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    echarts展示箱&正态分布曲线

    效果: ? 直接上代码吧: <! tooltip: { trigger: 'item', //触发类型,数据项图形触发,主要在散点图,饼等无类目轴的图表中使用 }, series: [{ name: 'boxplot', //箱形

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    2020-3-4-T介绍

    在看到编译器相关知识时,发现有一个T的概念,于是就记录一下 ---- 什么是T T是用于描述编译器实现时的一种辅助工具。 这三者都有自己的生成语言描述,正好可以使用一个T图标识。 ? 这里下面的t图表示使用β语言书写的编译器,将α语言写的源代码编译成为γ语言。 ? T作用 有了T我们就可以来描述编译器构建。 再举一个比较火的例子,如果我期望使用Java创建一个Java的编译器,即self-hosting,我该怎么用T描述呢? ? 我先创建了一个Java书写的Java编译器。

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    计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分:数据库

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    | 不同品种的基因数据绘制PCA和聚类分析

    很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA。 绘制后的如下: 2-D PCA: ? 基因数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 0,1,2的形式 2,计算G矩阵 3,计算PCA的特征向量和特征值 4,根据特征值计算解释百分比 5,根据特征向量和品种标签,进行PCA的绘制 绘制代码如下: 首先,使用plink命令,将基因数据转化为 然后使用R语言,计算PCA,并绘制PCA。 读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID,IID和基因数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid

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    做语音了!识别精度创中文语音识别新高点

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    GSP 中两个最重要的工具是移位算子 (GSO),它是一个用于说明拓扑结构的稀疏矩阵,以及傅立叶变换 (GFT),它将信号映射到由一个数字跨越的频域中相关的傅立叶类基向量。 但是,如果原始信号的支持被捕获,为什么频率信号会有简单的一维支持?这就是为什么我们第一次提出对频率信号的不规则支持,我们创造了对偶。 双 GSO 可以更好地解释频率信号及其域,有助于了解不同的频率如何相关和聚类,能够开发更好的滤波器和滤波器组,并有助于将经典 SP 结果推广到域。 双移位算子:识别频域的支持.pdf

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    甚至有人,让计算机帮自己识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ,通过这个教程,大家可以搭建属于自己的识别小黄客户端。 得由人先设计好特征,计算机根据设计好的算法提取对应的特征,然后根据特征识别。 即便如此,计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。 每希望计算机识别一种新的东西,都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西?简直难计其数。 ? 于是这个事情,就这样止步不前了。。。 摄入像素以后,这些信息会先进入第一层提取边缘特征:识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息,会进入第二层,识别出图像中的基本形状或目标的局部:比如车门、车灯等。 ? 在学习了如此庞大的图片库以后,你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。

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