本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84981665 开头第一句 Python??！...我使用的环境如下：①Python版本3.7；②64位Win10系统；③IDE：PyCharm。 需要pip好的Python库有：①itchat；②matplotlib。...然后对好友列表进行遍历，用计数器统计好男性、女性和未填写性别的人数，这三者除以总人数就可以得到它们各自所占的比例。...print("男性好友：%.2f%%"%(float(male/total*100))) print("女性好友：%.2f%%"%(float(female/total*100))) print("未填写性别的好友...other,male,female],labels=labels,explode=(0,0,0.1),colors=colors,autopct='%1.1f%%') plt.show() #查看性别比例表
import matplotlib.pyplot as plt 39 #将数据转化为一维数据 40 41 plt.hist(arr) 42 plt.show() 43 #获取所有数据 44 #昵称 ，性别
0 前言 上一次是用 python 实现聊天机器人，其中提及到 itchat 这个包，使用了一下，发现挺好玩的，找了相关的代码看了一下，发现可以用来分析微信好友性别比例，于是就玩起来了。...1 环境说明 Win10 系统下 Python3，编译器是 Pycharm，需要安装 itchat、matplotlib、collections 这3个包。...labels=labels, # 性别展示标签 colors=colors, # 饼图区域配色 labeldistance=1.1, # 标签距离圆点距离...：%2f%%' % (float(other) / total * 100)) 然后我们用 matplotlib 画图， x轴是性别、 y轴是性别、 标题是性别分析。...plt.xlabel("sex") # x轴是性别 plt.ylabel('number') # y轴是性别 plt.title('sex analysis') # 标题是性别分析 arr = [
手头有一份性别比例的样本数据，清洗后只保留了性别信息，做了一个数据分析。 数据清洗和数据统计的代码就不贴了，贴性别比例pie图和性别比例趋势图的代码。...性别比例pie图： def _plot_gender_stat_pie(self, fig, gender_stat, title): """ fig : figure obj gender_stat...=expl, labels=labels, autopct="%5.2f%%") plt.title(title, bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 8}) 平均性别比例...性别比例趋势图代码： def _plot_gender_stat_line_bar(self, gender_stats): """ gender_stat : male / female...是不是效益好的时候，男女性别比例就会小一些，效益不好或者初创期男女性别比例就会大一些？ 后面的趋势跟二胎政策也有一定关系。
利用Python + wxpy 可以快速的查询自己好友的地区分布情况，以及好友的性别分布数量。还可以批量下载好友的头像，拼接成大图。...python + wxpy 机器人 准备工作 编辑器 一个注册一年以上的微信号 公共部分代码 from wxpy import * // wxpy 依赖 from PIL import Image...获取好友性别分布 bot = Bot(cache_path=True) # 弹出二维码登录微信，生成bot对象 allFriends = bot.friends() # 获取所有的微信好友信息...type = ['男同学','女同学','外星人'] # 男/女/未知性别好友名称 v = [0, 0, 0] # 初始化对象好友数量 # 遍历所有好友，判断该好友性别 for friend in...v[0] += 1 elif friend.sex == 2: v[1] += 1 else: v[2] += 1 pie = Pie("好友性别分布
给定一个 salary 表，如下所示，有 m = 男性 和 f = 女性 的值。交换所有的 f 和 m 值（例如，将所有 f 值更改为 m，反之亦然）。要求只使...
1.新建数据集 2.打开变量视图，分别输出group、sex和number 其中标签是对数据的说明，值是spss中的显示，比如定义1=subject，则输入...
中新社记者 杜洋 摄 Ernst&Young调查湾区将近200名人工智能专家发现，有56%的人工智能专家认为，人才短缺是企业结合人工智能技术的最大障碍，其中41%的专家忧心人工智能领域的性别不均衡问题，...可能造成训练出来的人工智能持有性别偏见。...虽然人才短缺与性别不均持续是企业发展人工智能的障碍，调查也发现，企业对人工智能技术的态度朝正面发展，2017年调查的企业有17%正在评估如何结合人工智能科技，26%正在领航计划(pilot program
使用springboot进行开发时，使用的VO有时候会更改别名，如果我们直接更改属性名，就需要把引用的地方都改了，较为麻烦
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 📷 该数据集包含男女性面部的一些特征和是否男女的标签。 1. 字段描述 📷 2. 数据预览 📷...
问题描述： 根据三围数据判断用户性别。
1. 数据读入 function [ data,label ] = getdata( xlsfile ) % [data,label]=getdata('se...
大意是根据用户所安装的 APP (加密)预测用户的性别，训练数据标记 label (性别)，典型的监督学习方案。 数据描述 下载之后，解压成为文本文件。...性别是结果数据。 方案 首先分析数据，一共有机型、APP、区域三个维度。...具体实现 技术方案：Python + scikit-learn + pandas + numpy 环境搭建使用 Anaconda 代码地址 项目难点 项目困难主要出现在 APP 降维，也就是判断哪些...APP 与性别相关，这是一个相关性分析的问题。...网上找了很多资料，算法描述也有，不过没有找到合适的 Python 实现。Spark 版本的倒是很多，可是不想在一个小项目里面使用两种技术栈。
今天和大家聊的问题叫做 变更性别，我们先来看题面： https://leetcode.cn/problems/swap-salary/ 请你编写一个 SQL 查询来交换所有的 'f' 和 'm' （即
如果人工智能是人类智能的模拟，那么它模拟的是谁，它有性别吗？...无论你认为性别是由一个人所处环境和所受文化构成的社会结构，还是从本质论角度来看的生物性决定因素，亦或者，是坚持个体差异理论决定的，怎样都好，不可否认的是，性别很重要。...从事某一职业的机会，我们的汽车导航系统是否识别或忽略我们的语音命令，性别都占据着一定的影响。在人工智能研究领域，女性化身最常用来扮演虚拟助手。这使得一种观点永久化，即帮助类角色最好由女性来扮演。...但是，鉴于目前的性别差距，这并不是一个简单的轻松任务。 在全球范围内，女性在工程和信息技术教室和工作场所的比例偏低，在印度约为30%，在其他国家则明显更低；这导致产品和技术的设计大多以男人为本。
问题 如何编写一个用身份证号判断年龄和性别的程序?...方法 编写程序将身份证中表示出生年，月，日的数字提取出来 用现在的日期减去出生年月日得出年龄 根据身份证位数判断性别 代码清单 1 import datetime ID=str(input("输入身份证号码...birthday_year) else: age=Now_Time.year-int(birthday_year)-1 print("年龄:",age) if int(ID[16])%2==0: print("性别...:女") else: print("性别：男") 结语 在使用Python解决某个具体问题时，要遵从逻辑性和严密性，构思出大体的程序框架，巧妙运用对应的Python函数，特别注意各处的缩进，提高效率和质量
一向被认为最客观的技术，竟然也发生了性别歧视。 策划&撰写：巫盼 申小姐 AI不乖了。 今天路透社踢爆了亚马逊用AI进行招聘，进而引发的可能歧视女性的新闻。...在这项工具使用不长时间后，亚马逊发现他们使用AI系统的时候并未对软件开发人员和其他技术职位求职者进行性别中立的评估。 这里面就存在两个可能性问题，一是样本问题，二则是AI系统有极大的BUG。...其次，在被提交的样本中，亚马逊的系统采用了特别标志，会特别标志出“女性”，这在不经意间已经对样本有了“性别歧视”。 最后，虽然亚马逊对AI招聘的程序进行了修正，试图确保对特定术语保持中立。...可能是性别、也有可能是学校、甚至可能是个人兴趣和生活习惯。 WHATEVER，这个锅，AI逃不掉。 这不是AI第一次陷入“性别歧视”的风波中。...这显然不是程序的BUG，而是AI算法本身的问题，它自动的将女性和某些特定的元素联系在一起，比如站在厨房烧饭的就一定是女性，最终形成了关于女性的“刻板成见”，甚至是某种性别歧视。
概述 前面我写了很多篇关于OpenCV DNN应用相关的文章，这里再来一篇文章，用OpenCV DNN实现一个很有趣好玩的例子，基于Caffe的预训练模型实现年龄与性别预测，这个在很多展会上都有展示，OpenCV...dl=0" 上述两个模型一个是预测性别的，一个是预测年龄的，性别预测返回的是一个二分类结果 Male Female 年龄预测返回的是8个年龄的阶段！...实现步骤 完整的实现步骤需要如下几步： 预先加载三个网络模型 打开摄像头视频流/加载图像 对每一帧进行人脸检测 - 对检测到的人脸进行性别与年龄预测 - 解析预测结果 - 显示结果 代码实现详解...cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) 性别与年龄预测
本文主要是基于公开数据集，完成了一个人脸的年龄与性别预测网络模型，以及模型训练与导出使用、本篇主要讲述的知识点有以下： 如何实现卷积神经网络的多任务不同输出 如何同时实现分类跟回归预测 基于人脸年龄与性别的公开数据的数据制作...多张的标注数据，标注信息如下： [age]_[gender]_[race]_[date&time].jpg 文件名称格式就是每张图像的标注信息 Age表示年龄，范围在0~116岁之间 Gender表示性别...self.genders[idx]} return sample 网络模型结构 卷积层作为基础模型，在卷积层之后使用最大全局池化，完成降维操作，然后再此基础上分为两路的全链接层，分布预测年龄跟性别分类...性别是二分类预测，使用softmax，实现预测。...NCHW = Nx3x64x64、每个批次N=16个样本，代码实现如下： if train_on_gpu: model.cuda() ds = AgeGenderDataset("D:/python
序言 我之前在CSDN博客上分享过两篇有关 itchat库的教程， 本篇博客是itchat库系列的第三篇文章，它主要实现的功能是获取微信好友地区、性别、签名信息并将结果可视化 正文 根据itchat库获得好友信息...提取数据并可视化 性别信息可视化 使用下面的代码可以获得所有好友的性别信息 for friend in friends: if friend["Sex"] == 0:...性别未知是没有设置性别的好友。...运行示意 运行项目根目录下的main.py文件，可以得到性别和地区可视化结果，如下图： ?
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