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python合约编程-如何编译pyeos

pyeos的编译和eos类似,只是为了支持python,需要安装一些额外的库和工具,下面来介绍下具体过程。1. 下载pyeos代码2. checkout python代码3. ubuntu下pyeos的编译安装编译pyeos所需的工具cython以及库readline3.1 编译python这里要编译的python 下,用于运行python合约,编译过程和编译librariespython下的python一样,依次执行下面的命令:3.2 编译pyeos下面就可以开始编译pyeos了 转到主目录,执行下面的命令: 运行pyeos先来了解几个运行参数:-i 进入python的交互模式,在交互模式下可以输入任意的python代码.进入模式时行开头会有>>>提示符,表示等待命令输入。 --debug 进入调试模式,在这个模式下有许多针对调试的调整,如支持在合约代码里设置断点调试程序,如块产生不再有会产生超时异常,执行合约也不会有时间限制等等。

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    如何用Python批量压缩图片?

    本文一步步为你介绍,如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩,且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识,欢迎动手来尝试。? 我用Python做个程序,替我找出全部大于2M的图片,进行压缩。压缩的时候,须要保持图片的宽高比例。如果你对Python图像预处理功比较感兴趣,不妨跟着我的介绍,一起试试看。 我们新建一个Python 2笔记本。?这样就出现了一个空白笔记本。?点击左上角笔记本名称,修改为有意义的笔记本名“demo-python-resize-image”。? 更重要的,是我们尝试了如何用Python这一脚本语言,帮我们化做出判断,并且在后台完成琐碎的重复操作。另外,你应该已经了解了,完成功并不意味着完事大吉。 为了让自己的代码可以充分重用、易于共享并提高效,你需要梳理与整合代码,将其充分模块化,只曝露输入输出接口给用户(包括将来的自己),避免固定取值设置。讨论你之前遇到过需要批量调整图片大小的问题吗?

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    Python 银行卡识别系统的实现

    urllib.request、Base64、json、PyQt53.API 接口:百度API2.1 图片识别工具界面PyQt5 桌面 GUI 开发这部分,是 jacky 上次主要的分享内容,不是很熟悉的朋友可以参见《Python 银行卡识别系统的实现 (1)— PyQt5 实现登陆功》,也可以配合本次视频前面的操作演示来看。

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    本体技术视点 | Python合约教程之合约升级

    01 导语在上一期的技术视点中,我们介绍了合约原生 API,讲述了如何利用合约进行ONT ONG 转账。本期我们将讨论如何通过 Upgrade API 来进行合约升级。 在这之前,小伙伴们可以在本体合约开发工具 SmartX 中新建一个合约,跟着我们进行操作。跟以前的 API 讲解一样,在文章最后我们将给出这次讲解的视频示例。 下一期我们将介绍本体 Python 合约语法的 Static & Dynamic Call API,讲述如何在 Python 合约中进行静态调用和动态调用。

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    本体技术视点 | Python合约教程之原生合约调用

    01 导语上一期我们介绍了本体 Python 合约的合约执行 API,本期我们将讨论如何通过 Native API 来进行本体原生合约调用。 原生合约调用最典型的功就是合约转账,这也是整个合约最核心的部分。Native API 只有1个 API。 在这之前,小伙伴们可以在本体合约开发工具 SmartX 中新建一个合约,跟着我们进行操作。跟以前的API讲解一样,在文章最后我们将给出这次讲解的所有源代码以及视频讲解。 # 参数为转出地址,转入地址, 转账金额res = Invoke(1, contract_address_ONT, transfer, )2.2 转账合约代码下面我们给出一个完整的示例,演示如何使用 Python 原生合约调用最典型的功就是合约转账,这也是整个合约最核心的部分。在下一期技术视点中,我们将介绍 Upgrade API,探讨如何在本体合约中进行合约升级。

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    本体技术视点 | Python合约终极篇:合约执行引擎API

    本期将进入本体 Python 合约语法专辑的终极篇,探讨如何使用合约执行引擎 API,即 ExecutionEngine API。 它包含了3个 API,用法如下:本期语法难度较大,堪比 Python 合约界的九阴真经,学成了你就厉害了!下面我们具体讲述一下 ExecutionEngine API 的使用方法。 在这之前,小伙伴们可以在本体合约开发工具 SmartX 中新建一个合约,跟着我们进行操作。同样,在文章最后我们将给出这次讲解的所有源代码以及视频讲解。 2.3 GetEntryScriptHash在合约的调用中,有直接调用者就有间接调用者(跨合约调用)。GetEntryScriptHash,它会返回入口(最初)调用者的脚本哈希。 我们准备两个合约,合约 A 与合约 B,假定合约 A 来调用合约 B 的功函数。

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    python图片识别系统(图片切割、图片识别、区别标识)

    python flask图片识别系统使用到的技术有:图片背景切割、图片格式转换(pdf转png)、图片模板匹配、图片区别标识。

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    python人工学习路线

    1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 3、掌握一种编程工具,比如Python 一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就写,写完拿控制台就跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去人工有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才成为人工领域的大牛,有所成就。 02学习python过程中有不懂的可以加入我的python零基础系统学习交流秋秋qun:934109170,与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python,和学习什么内容。

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    python人工-图像识别

    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功非常强大。 pytesseract:图像识别库。 国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM、微软、HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功植入了自身的软件系统。 对于我们程序员来说,一般用不到那么高级的,主要在开发中够集成基本的OCR功就可以了。

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    人工python)开发 —— py

    Pythonpython 的应用领域:       系统运维、网络编程、科学计算、人工,机器人、web 开发、大数据及数据库编程、云计算、教育、游戏,图像等其它 python 的优缺点        缺点:与CC++相比执行速度不够快、不封闭源代码 python 的官网:  www.python.org python 的版本:      python v2.7 (2020年结束维护)      python v3.5 (比较稳定的版本)      python v3.8 (最新版本) python的安装:        需要安装python的解释执行器       兼容的操作系统:Windows、Linux                                  快捷键:ctrl + dpython 的注释:        # 井号开头,直到行尾       作用:让注释内容不参加解释执行 附录: 人工python)—— 目录汇总

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    你的第一门 Python 人工课 - (Python 基础 - 流程控制)

    函数函数是具有指定功的代码块。

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    人工python的tensorflow基础

    在这里用了placeholder(),那么就要与feed_dict传如相当对应的数据,feed_dict是python中 字典的形式。 你也可以定义自己的激励函数,但激励函数必须可微分的, 因为在误差反向传播只有可微的函数才将误差传递回去。。

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    Python人工-基于百度AI接口

    准备工作:支持Python版本:2.7.+ ,3.4+安装使用Python SDK有如下方式如果已经安装了pip,执行 pip install baidu-aip 即可。 如果已安装setuptools,执行 python setup.py install 即可。登录百度ia网站:用百度账号登录进入左侧语言应用创建新应用?选择应用?创建完毕?

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    你的第一门Python人工课(Python基础语法 - 数据类型)

    这一节,我们将继续学习Python的基础知识。在开始学习之前,先安装一个好用的集成开发环境 - PyCharm,安装教程详见PyCharm安装教程。初期的基础学习部分,可以在Python解释器中进行。 打开解释器打开Python 解释器。Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) 如上显示,使用的Python版本是3.7.3。

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    为何人工(AI)首选Python?如何转行Python人工

    一、为何人工(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。 如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工呢? Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工涉及大量的数据计算,用Python是很自然的, 三、Python与人工如果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“人工”这个关键词。 Python作为人工首选编程语言,随着人工时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功Python官方库里都有相应的模块进行支持,

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    为何人工(AI)首选Python?如何转行Python人工

    一、为何人工(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。 如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工呢? Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工涉及大量的数据计算,用Python是很自然的, 三、Python与人工如果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“人工”这个关键词。 Python作为人工首选编程语言,随着人工时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功Python官方库里都有相应的模块进行支持,

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    Python 人工 5秒钟偷走你的声音

    Python 人工 5秒钟偷走你的声音介绍Python 深度学习AI - 声音克隆、声音模仿,是一个三阶段的深度学习框架,允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示,并用它来调节文本到语音模型,该模型经过培训 github.comBtbNFFmpeg…下载完成后将其解压到一个目录后在系统的环境变量中添加该目录打开新的cmd中查看是否安装成功ffmpeg -version使用打开项目目录后,创建时使用conda的Python

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    Python人工鉴黄师的自我修养

    專 欄 ❈LucasX,Python中文社区专栏作者。 ❈前阵子在设计一个黄反识别的方案,查阅了已有Paper,结合自己的一点想法,现对不良图像的识别进行以下梳理:方案1:皮肤区域检测法与正常图片相比,不良图片的最大特征就是一张图像里包含了大量暴露的皮肤区域 该方法主要思路如下:1) 分别搜集“正常”、“性感”、“色情”三类大量带有标记的图像样本,3类样本分布需尽可均衡。 2) 提取图像LBPHOGSIFT特征,尝试SVM、Adboost、KNN、Random Forest、MLP等分类器模型进行训练,选择分类性最佳的模型。 说明基于集成学习机制的随机森林算法实现最佳的分类效果。mAP达到了88.15%。?由于目前带标记的样本数量不够多,而给这些图片打标签也着实是个“伤身体”的体力活。

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    Python人工经典算法之决策树

    主要看分割的是否纯 4.三种算法对比:【****】 ID3 算法 采用信息增益作为评价标准 只对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树 缺点是倾向于选择取值较多的属性 C4.5算法 用信息增益率来选择属性 可以处理连续数值型属性 采用了一种后剪枝方法 对于缺失值的处理 缺点是:C4.5只适合于够驻留于内存的数据集 CART算法 C4.5不一定是二叉树,但CART一定是二叉树 是信息增益的简化版本4.3 cart剪枝 1.剪枝原因 噪声、样本冲突,即错误的样本数据 特征即属性不完全作为分类标准 巧合的规律性,数据量不够大。 进行分词(jieba) 2.里面依旧可以使用停用词,进行词语的限制 7.tfidf 1.主要思想: 如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分力 缺点: 决策树学习者可以创建不很好地推广数据的过于复杂的树,容易发生过拟合。 改进: 减枝cart算法 随机森林(集成学习的一种) 5.

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