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    Python 类装饰器,使用小演示

    实现同样一个功能,用Java语言可能得50行,而用Python可能只需10行,可能很多读者在没有学Python前,就从用过Python的前辈那里,听说过这个,然后自己也开始去学Python的。 Python的确简洁、优雅,很多读者包括我,都为之着迷。 今天通过一个小例子,再次认识Python的clean之道: 我们想要检查每个参数,确保不能出现整数类型。 以上使用Python类装饰器,实现代码clean的一个小演示。 常用的如Pandas、TensorFlow、Keras等框架,里面的源码,都能看到类似用法,这类语法让Python真正做到clean. 要想掌握Python,需要由表及里,不断深入理解。 掌握理解这20个专题后,再去看看几本有深度的Python教程,相信那时你就是专家。

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    OpenVINO2022 Python API详解与演示

    特别是Python版本的API简单易学,容易上手,只需要掌握下面几个函数就可以完成从模型加载到推理。 01 导入支持 要使用Python SDK,首先需要导入支持语句, from openvino.runtime import Coreie= Core() 02 加载模型 2022版本加载模型提供了两种模式分别是 compiled_model.create_infer_request() infer_request.infer() output_tensor = infer_request.get_output_tensor() 场景文字检测模型演示 下面是基于2022版本最新Python SDK调用OpenVINO官方提供的自带场景文字检测模型,完成了一个简单的场景文字检测OpenVINO2022版本 Python SDK演示,代码如下: OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4 人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示

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    用扑克牌演示 Python 数据分析

    序言 扑克牌是我们常见一种娱乐工具,玩法千变万化,为了提高学习 Python 知识的趣味性,我构建了一个扑克牌的数据框,将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。 说明一下,理解下面的文章,需要你先学习一些 Python 语言的基础知识,我先是看了《利用 Python 进行数据分析》这本书,并把学到的知识应用到了实际的工作中。 为了让文章尽可能更加通俗易懂,我下面用一个扑克牌游戏来进行演示。 首先,安装好 Python 的运行环境,建议安装最新版本的 Anaconda,其中默认包含了数据分析所需的大部分库。 为了方便演示和分析,我安装了最新版本的 Jupyter Lab,在命令行输入:jupyter lab,就可以在浏览器中打开和新建 Notebook 文件。 2. 最后,我们用了一个诈金花的小游戏,演示Python 的一些功能。

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    27个Python数据科学库实战案例演示

    1、Numpy NumPy(Numerical Python)是 Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,Numpy底层使用C语言编写,数组中直接存储对象 ,而不是存储对象指针,所以其运算效率远高于纯Python代码。 但是由于PIL仅支持到 Python 2.7,再加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容的版本,名字叫 Pillow,支持最新 Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以跳过 但其对于 Python3 的支持很差很差,在 Python3.7 中使用如下代码: from SimpleCV import Image, Color, Display # load an image 重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了 Python 接口。

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