在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。...以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题，然后谈一谈答题和面试准备上的建议。 面试问题 你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法？ 你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些？...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...基础知识 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题...如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。
在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。...本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。 1.解析JSON数据 首先，我们需要知道如何解析JSON数据。...在Python中，我们可以使用json模块中的一些方法来创建JSON数据。常用的方法包括： -`json.dumps()`：将Python对象转换为JSON字符串。 ...在Python中，我们可以使用json模块的方法来处理这些复杂的JSON数据。...在处理这些信息时，我们常常需要将其转换为Python datetime对象。在Python中，我们可以使用datetime模块将字符串转换为datetime对象，然后再将其转换为JSON格式。
标签：Python与Excel，合并工作簿 本文介绍使用Python向Excel主文件添加新数据的最佳方法。该方法可以保存主数据格式和文件中的所有内容。...安装库 本文使用xlwings库，一个操控Excel文件的最好的Python库。...在终端使用下面的命令安装： pip install xlwings 示例文件 本文用到了两个示例Excel工作簿： 主文件.xlsx 新数据.xlsx 可以到知识星球App完美Excel社群下载。...图3 接下来，要解决如何将新数据放置在想要的位置。 这里，要将新数据放置在紧邻工作表最后一行的下一行，例如上图2中的第5行。那么，我们在Excel中是如何找到最后一个数据行的呢？...图5 我们得到了一个列表。这两个省都在列表中，让我们将它们分开，并从每个子列表中删除省份。以湖北为例。这里我们使用列表解析，这样可以避免长循环。
python数据分析汇总 前言 Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。...横比是同一时间条件下，对不同空间数据的比较。 纵比是同一空间条件下，对不同时期数据的比较，包括同比、环比、定比等。...数据表中，前四列为花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度等4个用于识别鸢尾花的属性，第5列为鸢尾花的类别。...在信息论与概率论中，信息熵是一种随机变量不确定性的度量。熵值越大不确定性越大，信息量越大。 表示随机事件的概率，公式： 信息增益指信息划分前后熵的变化,即信息增益=划分前熵-划分后熵。...信息增益代表了在一个条件下,信息不确定性减少的程度。信息增益越大,则意味着使用属性a进行划分所获得的纯度提升越大。
在MATLAB中优化大型数据集时，可能会遇到以下具体问题：内存消耗：大型数据集可能会占用较大的内存空间，导致程序运行缓慢甚至崩溃。...解决方案：使用稀疏数据结构来压缩和存储大型数据集，如使用稀疏矩阵代替密集矩阵。运行时间：大型数据集的处理通常会花费较长的时间，特别是在使用复杂算法时。...维护数据的一致性：在对大型数据集进行修改或更新时，需要保持数据的一致性。解决方案：使用事务处理或版本控制等机制来确保数据的一致性。可以利用MATLAB的数据库工具箱来管理大型数据集。...数据分析和可视化：大型数据集可能需要进行复杂的分析和可视化，但直接对整个数据集进行分析和可视化可能会导致性能问题。解决方案：使用适当的数据采样和降维技术，只选择部分数据进行分析和可视化。...可以使用MATLAB的特征选择和降维工具箱来帮助处理大型数据集。以上是在MATLAB中优化大型数据集时可能遇到的问题，对于每个问题，需要根据具体情况选择合适的解决方案。
线上500万数据查询时间在37秒，作者将问题解决了，我看到了更大的坑 文章目录 总结 一、问题背景 二、看执行计划 三、优化 四、你以为这就结束了吗 五、后续（还未解决） 六、最终解决方案 总结 最近看到一篇文章...我就说一说在这个案例中用强制索引在公司团队开发中未来可能会遇到的问题： 系统有很多时候是根据系统信息来决定用哪个索引，一般系统是以最优化方式。...（这里，不知道能不能对单独的数据，当字段为true时的数据建立索引即可。...那就是sqlyog的问题了，现在也不清楚sqlyog是不是做什么优化了，这个慢查询的问题还在解决中（我觉得问题可能是出在mysql自身的参数上吧）。...经过你的提醒，我确实发现，explain执行计划里，索引好像并没有用到我创建的idx_end_time。 然后果断在现网试了下，强制指定使用idx_end_time索引，结果只要0.19秒！
【SQL数据库使用中问题解决】——在sql使用过程中，发现数据类型无法更改 博主：命运之光 专栏：MySQL 分享一篇今天在数据库上机时遇到的小问题，问题和解决方案都在下方 问题描述 在sql...使用过程中，发现数据类型无法更改 解决方法(两步) 以下为解决方式： 第一步 第二步 结语 解决成功，祝各位好运(●’◡’●)
DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰富，具有诸多拓展插件，且除了默认的SQL查询方式外，还非常友好地支持在Python、R、Java、Node.js等语言环境下使用，特别是在Python中使用非常的灵活方便...，今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解DuckDB在Python中的常见使用姿势~ 2 DuckDB在Python中的使用 DuckDB的定位是嵌入式关系型数据库，在Python中安装起来非常的方便...除此之外，DuckDB也可以通过SQL语句的方式进行等价操作： 2.1.2 读取其他框架的数据对象 除了默认可直接读取少数几种常见数据格式外，DuckDB在Python中还支持直接以执行SQL语句的方式...parquet等格式，那么直接使用DuckDB的文件写出接口，性能依旧是非常强大的： csv格式 parquet格式 更多有关DuckDB在Python中应用的内容，请移步官方文档（https://...duckdb.org/docs/api/python/overview），费老师我也会在之后持续的分享DuckDB相关教程文章，欢迎持续关注，一起来熟练掌握这款数据分析利器。
在终端通过pip装好包以后，在pycharm中导入包时，依然会报错。新手不知道具体原因是什么，我把我的解决过程发出来，主要原因就是pip把包安装到了“解释器1”，但我们项目使用的是“解释器2”。...我们新手怕字多，所以后面就不解释为什么这么做了，挑一个适合自己的方案就行。 解决方案一： 在Pycharm中，依次打开File— Settings,弹窗如下图： ?...点击右侧“+”号，输入自己需要导入包的名称，在下面列表中可以看到自己需要的包，详图如下： ? 最后点击Install Package，等待安装完成即可。...windows环境下，pip会将下载的第三方包存放在以下路径：[your path]\Python36\Lib\site-packages\中，在这个文件夹下，找到我们要引用的包，复制到：[使用解释器路径...总结 到此这篇关于Python在终端通过pip安装好包以后在Pycharm中依然无法使用的问题的文章就介绍到这了,更多相关python pip 安装包Pycharm无法使用内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
我们今天的目标是简单地实现这种效果，使用Python和OpenCV从输入视频中自动创建类似于长曝光的图像。对于输入的视频，我们会将所有帧平均起来(相等地加权)，以产生长曝光效果。...注意：你也可以使用多张图片来创建这种长曝光效果，但由于一个视频是一系列图片，使用视频来演示这项技术更容易。在将该技术应用到你自己的文件时，需要注意这一点。...在本教程中，我们使用的是一个包含所有帧的视频文件，因此有必要在第8行打开一个指向视频捕获流的文件指针。...("float")) 在我们的循环中，我们将从视频流中获取帧(第4行)，并将帧分割成各自的BGR通道(第12行)。...RGB通道像素值来初始化(只有在第一次循环时才需要这样做，因此使用If语句)。
今天在使用数据库的时候，遇到一个场景，即在插入数据完成后需要返回此数据对应的自增主键id，但是在使用Mybatis中的generatedKey且确认各项配置均正确无误的情况下，每次插入成功后，返回的都是...终于凭借着一次Debugg发现的问题，原来在使用Mabatis中的insert或者insertSelective方式插入时，如使用int insert(TestGenKey testGenKey)时，返回值...int表示的是插入操作受影响的行数，而不是指的自增长id，那么返回的自增id到底去哪里了呢？...通过下面的Debugg我们知道自增id返回到testGenKey的原对象中去了。 举例示范配置 数据库示例表 generator的配置文件 <jdbcConnection driverClass="com.mysql.jdbc.Driver"
近日，已使用多年的人教版小学数学教材中的插画引发社会各界人士争议。咱程序员也没有手绘插画能力，但咱可以借助强大的深度学习模型将视频转动漫。...这里我们使用基于深度学习的动漫效果转换模型，考虑到许多读者对这块不了解，因此我这边准备好了源码和模型，直接调用即可。不想看文章细节的可以直接拖到文章末尾，获取源码。...2.3 单帧效果展示 [效果1] [效果2] [效果3] 3 视频帧读取与视频帧写入 这里使用Opencv库，提取视频中每一帧并调用回调函数将视频帧回传。...在将图片转视频过程中，通过定义VideoWriter类型变量WRITE确保唯一性。...如果您觉得本文有帮助，辛苦您点个不需花钱的赞，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！ 也欢迎关注我的公众号：Python学习实战， 第一时间获取最新文章。 [关注【Python学习实战】]
环境安装 安装Anaconda，官网链接Anaconda 使用conda创建py3.6的虚拟环境，并激活使用 conda create -n py3.6 python=3.6 //创建 conda...（2）下载好后，把它放到任意盘中（这里我放的是D盘），切换到安装目录，执行安装命令：pip install opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64...6.这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在看看置信度的值，来判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签。...还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),COLORS[idx], 2...演示 这里我把演示视频上传到了B站，地址链接目标检测 补充 项目github地址object_detection链接。
如此得到的是令人惊叹的长时曝光效果。 用 OpenCV 和 Python 实现长时曝光效果 这篇文章分为三部分。在本文的第一部分，我们将讨论如何通过帧平均法来模拟长时间曝光效果。...("float")) 在循环语句中，我们将从流中捕获帧（27 行），并将帧各自分解到对应的 BGR 通道变量（35 行）。...因为这些数组包含浮点数（它们是所有帧的平均值），所以我们需要使用 astype("uint8") 函数将像素值转换为 [0-255] 的整数。...图 6：通过使用 Python 和 OpenCV 创建的梦幻般的长时曝光效果图。 才外，我们还可以考虑通过有规律的间隔从输入，从视频中对帧进行采样而不是对所有帧取平均值来构造不同的输出。...总结 在本文中，我们学习了如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均法。
flt.astype(np.float32)) #<class 'numpy.float32' ①对读取图像和随机矩阵的存储 # scipy.misc『不论输入数据是何类型，输出图像均为uint8...(np.uint8)) im.save('.test\randmat16_norm_to8_Image2.tif') #-- 8bit(0~255) # 『使用TIFF结果同Image』 ③TIFF读取和存储多帧...tif.read_image还是tif.iter_images读入的矩阵数值都有问题 #图像序列保存成tiff文件：保存tiff图像 def write_to_tiff(tiff_image_name...= TIFFfile('.testlena32-3.tif') samples, _ = tif.get_samples() 以上这篇浅谈python下tiff图像的读取和保存方法就是小编分享给大家的全部内容了...您可能感兴趣的文章: 利用python GDAL库读写geotiff格式的遥感影像方法 用python代码将tiff图片存储到jpg的方法
前言 这是我大学舍友小钊在前几天培训公司内部人员顺便记录的一篇关于帧差法移动侦测的文章，介绍下小钊，广西佬，我的大学舍友，特点是烟勤话少爱抠脚。是一名计算机视觉工程师，主要专注于桑拿沐足（啊？呸！）...当我们要把一幅图像中的运动区域和静止区域区分开的时候，这样的任务在计算机视觉中称为前后景分离，而帧差法则是前后景分离中最简单的一种方法，单纯考虑像素值在空间上的变化而不考虑时间特性。...对于两帧帧差法的计算过程可以用一句话描述：对于某个像素，如果它在前后两幅图像中的差值的绝对值超过某个设定好的阈值，则认为它属于前景，否则认为它属于背景。...具体的 Python 代码如下，使用了numpy和opencv： ''' 函数名: frame_diff 输入: img1 int类型的灰度图 img2 int类型的灰度图 thresh...其实帧差法在我个人的工作中更多是一个预处理的手段，比如我会对掩码图中的各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来，再对每个矩形区域做其他的处理，比如判断它是不是个人。
虽然网络现在是可以端到端训练的，但是由于依赖于选择性搜索算法，在推断时性能仍受到了极大的影响。 为了使R-CNN的架构更快，我们需要直接利用R-CNN获得区域proposal： ?...你会注意到，我没有在屏幕上显示每个帧。显示操作非常耗时，当脚本完成处理时，你仍可以使用任何媒体播放器查看输出视频。 注意： 此外，OpenCV 不支持 NVIDIA GPU 的 dnn 模块。...图13：在我的书 Deep Learning for Computer Vision with Python中 Mask RCNN模型的预训练权重模型是在COCO数据集上训练得到的。...向您展示如何在自定义数据集上训练 Mask R-CNN。 在训练自己的 Mask R-CNN 时，为您提供我的最佳实践、提示和建议。.../ 总结 在这个教程中，你学到了在OpenCV和Python下用Mask R-CNN进行图像和视频流中的目标分割。
虽然网络现在是可以端到端训练的，但是由于依赖于选择性搜索算法，在推断时性能仍受到了极大的影响。 为了使R-CNN的架构更快，我们需要直接利用R-CNN获得区域proposal： ?...你会注意到，我没有在屏幕上显示每个帧。显示操作非常耗时，当脚本完成处理时，你仍可以使用任何媒体播放器查看输出视频。 注意： 此外，OpenCV 不支持 NVIDIA GPU 的 dnn 模块。...图13：在我的书 Deep Learning for Computer Vision with Python中 Mask RCNN模型的预训练权重模型是在COCO数据集上训练得到的。...向您展示如何在自定义数据集上训练 Mask R-CNN。 在训练自己的 Mask R-CNN 时，为您提供我的最佳实践、提示和建议。.../ 总结 ---- 在这个教程中，你学到了在OpenCV和Python下用Mask R-CNN进行图像和视频流中的目标分割。
构建waveio包处理WAV文件 这部分将变得稍微高级一些，但从长远来看，它将使在 Python 中处理 WAV 文件变得更加容易。...encoding") 封装 WAV 文件的元数据 管理WAV文件的多个元数据可能很麻烦，因此我们自定义一个数据类，将它们分组在一个命名空间下。...使用原始的wave读取wav文件需要手动处理二进制数据，我们将创建reader 避免这一麻烦。...但是，在处理音频信号时，通常需要将数据视为帧/通道序列，而不是单个幅度样本。幸运的是，根据您的需要，您可以快速将一维 NumPy 数组重塑为合适的二维帧或通道矩阵。...现在，您可以通过提供 --start 和 --end 参数来放大所有通道中的特定音频帧片段 python plot_waveform.py Bongo_sound.wav --start 3.5 --end
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