#今天被催更了,于是我立马抽空写了第3篇。 接着往期的2篇继续,一步步动手做: 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 1 目录结构 新建一个we
爬虫面试常见问题 一.项目问题: 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施,你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题: scrapy的基本结构(五个部分都是什么,请求发出去的整个流程) scrapy的去重原理(指纹去重到底是什么原理) scrapy中间件有几种类,你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业(面向切片编程) 三.代理问题: 为什么会用到代理 代理怎么使用(具体代码, 请求在什么时候添加的代理) 代理失效了怎么处理 四.验证码处理: 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
原文标题:一名python web后端开发工程师的面试总结 先介绍下我的情况 通信背景,工作一年多不到两年。之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。(喏,我的工作经验很
手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直,折笔(乛、乙、く)的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角,因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点:横不平、竖不直,直笔画变弯,折笔的拐角变为圆弧,等等,例如,“品”字的三个“口”变成三个圆圈,“阝”变成“”;有时把较短的笔画变为“点”,有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连,不该连的相连,这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生,主要是由于书写者的习惯而造成的。应,笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例,“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”,其竖笔长短不一,“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同,它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术,书写时要求笔画及部件的形态和相互关系,尽量彼此协调,使整字字形结构匀称美观,因此上述笔画与部件的大小、位置变化,客观上是不可避免的。此外,由于书写者文化水平、习惯等的不同,他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样,但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化,使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置,按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样;
之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。(喏,我的工作经验很水:1是方向不对;2是行业有偏差)。
先介绍下我的情况 通信背景,工作一年多不到两年。之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。(喏,我的工作经验很水:1是方向不对;2是行业有偏差)。然后目前是在寻找python后端开发这一块的工作,使用的框架为django;之前一直通过CSDN以及其他几家技术博客/论坛吸收大家的经验,在感激之余,也想输出点什么,造福大家,因此就有了这篇水文,希望大家能够多多吸取我的经验教训,早日找到一份自己满意的工作! ---- 面试的几家:北京的两家创业公司,规模均在40-50人之间;果壳(
大部分的面试问题,有最近要找事的老铁吗? python语法以及其他基础部分 可变与不可变类型; 浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别;deepcopy如果你来设计,如何实现; __new__() 与 __init__()的区别; 你知道几种设计模式; 编码和解码你了解过么; 列表推导list comprehension和生成器的优劣; 什么是装饰器;如果想在函数之后进行装饰,应该怎么做; 手写个使用装饰器实现的单例模式; 使用装饰器的单例和使用其他方法的单例,在后续使用中,有何区别; 手写
python语法以及其他基础部分 可变与不可变类型; 浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别;deepcopy如果你来设计,如何实现; __new__() 与 __init__()的区别; 你知道几种设计模式; 编码和解码你了解过么; 列表推导list comprehension和生成器的优劣; 什么是装饰器;如果想在函数之后进行装饰,应该怎么做; 手写个使用装饰器实现的单例模式; 使用装饰器的单例和使用其他方法的单例,在后续使用中,有何区别; 手写:正则邮箱地址; 介绍下垃圾回收:引用计数/分
目前国内有很多优秀的中文手写识别数据集。例如:北京邮电大学模式识别实验室发布的数据(HCL2000),它是目前最大的脱机手写汉字库,共有1,000个人书写,除了汉字样本库外,还有一个对应的书写者信息库,记录了书写者的年龄、职业、文化程度等信息,用于研究相关影响因素。目前此数据库免费向研究者公开。本文使用的是中科院自动研究所的分享的中文手写数据集CASIA-HWDB(下载地址http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Home.html ),由187个人通过Wacom笔在线输入的手写汉字。
通信背景,工作一年多不到两年。之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。(喏,我的工作经验很水:1是方向不对;2是行业有偏差)。然后目前是在寻找python后端开发这一块的工作,使用的框架为django;之前一直通过CSDN以及其他几家技术博客/论坛吸收大家的经验,在感激之余,也想输出点什么,造福大家,因此就有了这篇水文,希望大家能够多多吸取我的经验教训,早日找到一份自己满意的工作!
KNN算法(K近邻算法)不需要任何框架,仅用单纯的python语言就可以编写,这里不要误会,不是说仅能使用Python语言才行。理论上所有的语言都可以开发。相对来数,Python语言的胶水特性很赞,这也是这两年python语言如此火热的原因之一。
本文介绍了如何将图像转换为MNIST数据格式,并利用深度学习模型进行数字识别。首先介绍了MNIST数据格式的结构,然后通过Python代码实现了图像到MNIST数据的转换。最后,介绍了两种方法来实现模型对自己手写数字的识别,并指出了第二种方法的实时性更强。
安装 这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版 $ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装完成后运行库中自带的手写识别例子来检查安装是否成功 $ cd /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist $ python con
原文链接:https://blog.csdn.net/ayocross/article/details/56509840
通过简单的代码我们就可以达到下面的效果,成功的将拍摄的签名转化为电子版本的手写签名。
在生物神经网络中,每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号,将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强,超过阀值,这个神经元就会被激活并且也会发射信号,信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端,再传递给接下来更多的神经元的树突,如图1所示。
前言 在机器学习中,很多时候我们需要Python和C的混合编程,最重要的原因是为了性能效率的提升: 解释型语言一般比编译型语言慢,一般提高性能的有效做法是,先做性能测试,找出性能瓶颈部分,然后把瓶颈部分在扩展中实现。 本文的目标是在windows平台下(使用pycharm),实现python调用C语言编写的程序。主要参考资料: python扩展实现方法--python与c混和编程(http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/2670849.ht
Tesseract是一个开源的ocr引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在,都由Google公司开发。
如果看过我第一篇文章(三个月自学拿到 python 开发 offer!)的朋友可能知道,我来上海一个多星期,面试了大概十几家公司,收到了一些 offer,其实截止到昨天下午我依然还是在面试的路上。我是自学 Python,因为之前不知道自己未来要从事什么样的岗位,所以学的时候爬虫和后端的知识都有涉及,所以自己投的公司的范围也比较广,所以接下来我写的东西也可能比较多,可以选自己的方向去看。
最近,普拉纳夫 · 达尔(Pranav Dar)发文总结了 2018 年 2 月份 Github 上最火的 5 个数据科学和机器学习项目。
在机器学习中,所谓学习曲线,是指随着样本数量增加时模型的表现,例如模型在训练样本和验证样本上的得分。
本文从「全栈」的角度,通过训练模型、部署成后端服务、前端页面开发等内容的介绍,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。
当今,打字系统形成了计算机编程的事实标准和主导范式。然而,在编程出现时,最早的计算机编程符号是手写的,而非打出来的。例如,在著名的 1945 年第一份 EDVAC 报告中,冯 · 诺伊曼将图表与文本视作等同。实际上,当打字机界面被用于编程时,符号才被序列化并被称为编程「语言」。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,然而其中文版官方教程久久不来。近日,一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
怎么算呢?趁着高数知识还没忘完,赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说,可以用 AI 来做,你信吗?
最近随着SRE团队的成长,python作为团队的仅次于Java的核心技能,重要性不言自明。而自己作为管理者和python初级开发能力者只会动动嘴皮子的话,实在感觉有失颜面。给自己定个小目标:升级成python高级开发工程师! 适逢ETS中心敏捷和Jira的推行,大量的看板任务和贴纸卡片满天飞,项目助理各种手写卡片,费时费力费纸(响爷云)。一旦碰到这种情况,作为一个资深码农的第一反应必须是:马上开发一个提高效率的工具! 需求明确: 用Python开发一个Jira看板打印工具
《Mini UDP OTA Tool》这是一个非常简陋的软件,采用Python写的。在这我想吐槽一下,Python写上位机真心不好写,我用过几种语言写过上位机,Python写上位机是最痛苦的。
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。
机器之心报道 编辑:杜伟 据悉,本文是首个探索量子计算机编程手写图解范式的系统,也是为数不多的探索手写编程范式的论文之一。 当今,打字系统形成了计算机编程的事实标准和主导范式。然而,在编程出现时,最早的计算机编程符号是手写的,而非打出来的。例如,在著名的 1945 年第一份 EDVAC 报告中,冯 · 诺伊曼将图表与文本视作等同。实际上,当打字机界面被用于编程时,符号才被序列化并被称为编程「语言」。 最近,康奈尔大学研究团队创建了一个界面,允许用户在计算机代码中手写和画图,这是对传统打字型编程的挑战。 这个
初学者 你经历的每一件事都会成为未来的部分,具体看你如何对待了. 0:前言 作为一个初学者,对知识的理解存在着很多的疑惑。 同人交流作为学习的方式之一,牛人和兴趣的着眼点的不同,我通常倾向于自我修正的学习方式。 具体来讲: 实现最小化系统 为什么? 有没有其他的实现方式? 方法的优缺点有没有考虑? 每天的学习之前,都会回忆下昨天的新旧知识,对概念理解的是否可以用自己的话述说出来。 学习是一个新旧知识不断迭代循环的过程。新知识是能力不断提升的关键,旧知识是能力不断精进的关键。这一迭代过程逃不脱重复
二面大哥是临时叫来的,没看过我的简历,就对简历中的项目进行探讨,讨论了一下实现的方式。
CNN神经网络–手写数字识别 引入包 python import numpy as np import tensorflow as tf 下载并载入 MNIST 手写数字库(55000 * 28 *
让我们不妨先来盘点下从 2016 年起过去三年间 Google I/O 开发者大会亮相的重磅 AI 产品:
因为去面试,停更了几天。在这次面试中,直接教会了我怎么做人......问的问题很深入,也让我明白了自己的水平。很简单的一个问题,深入之后,会衍生出n多问题。路途遥远,同志仍需努力啊......
朱小虎 Freeman Zhang 等翻译 前言 《神经网络和深度学习》是一本免费的在线书。本书会教会你: • 神经网络,一种美妙的受生物学启发的编程范式,可以让计算机从观测数据中进行学习 • 深度
先说了一个解法,结果一想再加面试官提醒,有点问题。突然想起了分治,但是合并的步骤和复杂度有点记不清了。面试官提了按增量为K的划分网格的做法,手写,写完结束
数学是数据科学和机器学习的重要基础,数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时,我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式,大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢?
然后呢,我们需要一个编辑器来写代码,强力推荐 Jupyter Notebook,简单易用方便调试。
楼主语言是python+c ,专业是通信工程、985硕 初始找工作倾向于python后台,但一直没得及自己独立开发项目,所以没底气。面经按照面试的时间顺序写的。隔得比较久所以好多忘记了 1.老虎证券 python后台(一面挂) 毫无准备去面的,面试前先现场笔试 问的问题:cookie 和session 、迭代器和生成器、元类、http协议,三次握手 隔了一个多月了问题忘的差不多了,能想起来的就这几个。后面再看感觉问的都是基础抄简单的那种,但是当时依然不会。 2.百度 测开 (二面挂) 一面: 手写算法:
摘要: R语言现在能也进行深度学习了,而且和python一样好,快来试一试吧。 众所周知,R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下,R语言也可以进行深度学习了。 在机器学习的语言的选择上,R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长,越来越多的人选择了Python,因为它有一个很大的深度学习库和框架,而R却没有(直到现在)。 但是我就是想使用R语言进入深度学习空间,所以我就从Python领域转入到了R领域,继续我的深度学习的研究了。这可能看
很多朋友都对机器学习心存各种敬畏之心。实际上,机器学习更多的也不过是我们“统计学习”的扩展延伸和行业实现的具体化。无非是通过样本数据发现规律性的东西而已。何况“All models are wrong
那么,作为多年的程序员,或者准备着成为新一代程序员的读者们,该如何为智能时代做好准备,成为 AI 时代的程序员呢?
而在实际的使用过程中,发现popen不存在阻塞,即在执行一些长时间系统任务的时候,不会等待系统任务结束,python代码就会继续执行,在某些场景下会导致问题的出现。比如在我的一个场景中,要将一个文件夹中的文件删除,之后在重写一份文件,使用popen导致文件还没有删除,而代码继续执行使新文件已经写好,而这个时候popen又将我新写的文件删除,导致我的程序在后续出现bug。所以,如果没有可读性的要求,我建议优先使用system方法。
跟其他编程语言不同,Python中没有用于定义协议或表示约定的关键字,像interface、protocol这些单词并不在Python语言的关键字列表中。
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