使用KNN算法进行图像分类实验,最后算法评价的准确率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F1-score)如图所示,其中平均准确率为0.64,平均召回率为0.55,平均F值为0.50,其结果不是非常理想。那么,如果采用CNN卷积神经网络进行分类,通过不断学习细节是否能提高准确度呢?
如果有安装Git,也可以使用pip+git的方式安装:pip install git+xxx.git //xxx:包所在的github仓库位置
当我们在安装scrapy的过程中出现了Twisted错误,当我们有继续安装Twisted的时候,又继续报错,通过一系列的查询和了解,终于发现了问题,现在就来和大家一起解决这个复杂的BUG……
(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Miniconda是Anaconda的压缩版,Miniconda只包含conda的核心内容,Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
Termux是一款开源且不需要root,运行在Android终端上极其强大的linux模拟器,支持apt管理软件包,完美支持python,ruby,go,nodejs。本文使用termux搭建Nmap、Sqlmap、BBScan、subDomainsBrute、Hydra、RouterSploit等实现支持端口扫描、注入检测、子域名爆破、多协议弱口令爆破、路由器漏洞检测框架多种功能的Android手机渗透神器。
python语言被广泛用于数据分析和机器学习。但是,由于python的底层特性,python的运行速率低一直被广泛诟病。其中,numpy和pandas的广泛使用已经将数据处理和机器学习的速率提升了几个档次。
联盟有个小伙伴,为了督促自己学习进步,决定把自己以前学的python重新梳理下,并且以文章的方式展示出来,联盟专门做一起学python系列专栏,鼓励这位小伙伴学习,也欢迎大家监督,也欢迎后续的小伙伴参与进来,一起学习一,互相鼓励,传播正能量。 (一)基本配置 1、检查系统有没有内置python 很多的系统都内置了python,由于我编程用的都是linux系统,无论那个版本的linux,都可以在命令行上输入python,来检查有没有内置python,我用的系统是ubuntu,是内置了python2.7的,输
上篇文章:Python入门学习教程:数据库操作,连接MySql数据库主要讲解了使用三种连接客户端引擎进行连接操作数据库。本次只要是讲解使用SQLAlchemy ORM操作数据库。
一般的Linux上都有默认的Python版本,CentOS6.5默认的Python版本的2.6.6的,因为工作原因,这里需要用到Python3.6.3的版本,在这里,小编将会一步步的教大家进行再Linux下Python3的安装。
项目中使用了python,需要使用到zookeeper的功能,这里记录一下安装过程。 内核版本:2.6.32 发行版:CentOs-6.6 64bit 1、由于python客户端依赖c的客户端所以要先
我的python版本是3.6.8,可以看到opencv安装的默认版本是 opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-win_amd64.whl
PyCharm 是我用过的python编辑器中,比较顺手的一个。而且可以跨平台,在macos和windows下面都可以用,这点比较好。
之前在默认环境中用pip安装过一次opencv,当时就是参考比人方法弄,稀里糊涂的,然后今天想在自己别的环境下(tensorflow)下安装终于弄懂了一些,暂时发现了几种安装的方法,特此记录下。
之前在默认环境中用pip安装过一次opencv,当时就是参考别人方法弄,稀里糊涂的,然后今天想在自己别的环境下(tensorflow)下安装终于弄懂了一些,暂时发现了几种安装的方法,特此记录下。
想要享受更轻松愉悦的编程,脚本语言是首选。想要更敏捷高效,c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展,Python最近一直维持热度,但Python的速度,比node.js都差距不小,所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 VSCode是一款非常好用的编辑器(或者IDE),具有很好的可扩展性,功能比较强大,占用的系统资源也适中,启动速度较快,而且支持全平台,比较适合作为Python开发用的IDE。
项目地址:LabelImg 下载地址:Windows/Linux 百度云备份:最近几个版本 密码: cnn6
使用C编写Python扩展包。官网文档其实已经很详尽~ 使用场景猜想:某些需要高效处理的算法、某些耗时的操作优化、或者某些核心算法加密等~
Python提供了丰富的标准库(不需要安装) ,还支持大量的第三方扩展库,它们数量众多、功能强大、涉及面广、使用方便,得到各行业领域工程师的青睐。 因此熟练运用Python扩展库,可以提高软件的开发速度。
线上的Python的机器学习资源如此丰富,从哪开始?如何修炼?这篇文章让你从零开始,七步之内成为Python机器学习的大师。
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
本月,微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能:直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook,而无需任何第三方插件。
Web数据分析是一门多学科融合的学科,它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析,通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析,从而最大化挖掘数据的价值,形成有效的结论。
Python是一种计算机程序设计语言,第一个公开版本发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件。语言免费使用,甚至全部源代码也免费开放。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。 常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)。然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。
3、创建虚拟环境,如果有可能根据需要使用不同版本的扩展库,这就需要使用Python创建一个虚拟环境。
在当今互联网技术日新月异的背景下,Python作为一门简洁、高效、易学的语言,广受开发者欢迎。然而,由于Python解释器的特性,导致Python在一些性能要求较高的场景下表现不尽如人意。为了解决这个问题,我们可以利用Python的扩展机制,通过C语言编写扩展,将高效的C代码与Python完美结合,提升代码的性能。本文将为大家介绍在Python中如何使用C语言编写扩展,实现无缝集成与高效性能。
在VS这一款号称“宇宙最强”的IDE和编译器中,高度集成了对python语言的支持,并直接加入了机器学习的框架,只需要在安装的时候选择python模块就行(可以选择安装python2,、python3或者Anaconda)。VS2017安装好之后就可以新建python项目,在项目的python环境下可以管理多个python环境,还可以安装、删除或者更新python包,这点非常方便。比如安装numpy、scipy、TensorFlow、opencv等。在VS2017中写python也有不错的代码提示和补全功能。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本:PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7,即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍,此次更新的亮点有两个: ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持; ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性,可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy:一种基于 Py
本系列题目共约1000道,下一期题库分享时发布本期题目参考答案,可以在微信公众号菜单查看系列题目。 1.1 到Python官方网站下载并安装Python解释器环境。 1.2 到Anaconda官方网站下载并安装最新的Anaconda3开发环境。 1.3 Python程序的__name__的作用是什么? 1.4 Python安装扩展库常用的工具是__________和conda,其中后者需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用,而前者是Python官方推荐和标配的。 1.5
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。
python版本下载地址1:https://www.python.org/downloads/
通常来说,Python解释执行,运行速度慢,并不适合完整的开发游戏。随着电脑速度的快速提高,这种情况有所好转,但开发游戏仍然不是Python的重点工作。 大多应用是利用Python开发效率高的特点,进行游戏原型验证,或者在大的游戏系统中,使用Python进行地图、场景等定制。还有就是使用游戏开发的技术和理念,将Python用于商业视觉展示、工程效果展示。
在Python开发的世界中,正确的工具可以让你事半功倍。本文将向你介绍一些受欢迎的Python开发工具,以及如何使用它们来提高你的编程效率和代码质量。
这里使用的操作系统为win7/10,安装环境是使用Anconda搭建Python环境,然后在Vscode编辑器中安装Python插件,最终能够在Vscode环境下使用Python。
对于Python应用程序,导入模块占用了大部分启动时间。例如,pipenv --version 花费了大约800ms,而import pipenv 花费了700ms。
一套新的Linux环境,需要部署个python写的程序,逻辑就是读取EDB数据库,进行一些数据的操作。由于连接的是EDB,需要pg的库psycopg2,当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/),但是本地安装,可能会碰见一些问题,其实主要是一堆依赖包的问题。
本文主要介绍非官方的windows二进制的扩展包相关的内容,以解决新手在学习和开发过程中碰到的这类问题。
闲言碎语不多讲,今天介绍一下Python扩展库pyexecjs。 首先进入命令提示符环境,使用pip安装Python扩展库pyexecjs,瞬间完成: 然后就可以在Python中执行JavaScrip
使用扩展库pycallgraph分析Python程序中函数之间的调用关系,使用软件graphviz绘制图形进行可视化。
用Python做数据分析的朋友,自然离不开jupyter notebook(以下简称jupyter)这款神器,它能让你非常方便的在数据探索过程中有良好的实时交互效果。今天我们就来分享一些jupyter的奇技淫巧。
系统:Windows 7 VsCode:1.48.2 Node.js:12.8.1
Jpython(http://www.jython.org/)是一个java的扩展包,在scala里面可以直接调用
查看Visual Studio Code Tips and Tricks,快速熟悉VSCode。
使用Scikit-Learn包进行Python图像分类处理。Scikit-Learn扩展包是用于Python数据挖掘和数据分析的经典、实用扩展包,通常缩写为Sklearn。Scikit-Learn中的机器学习模型是非常丰富的,包括线性回归、决策树、SVM、KMeans、KNN、PCA等等,用户可以根据具体分析问题的类型选择该扩展包的合适模型,从而进行数据分析,其安装过程主要通过“pip install scikit-learn”实现。
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python扩展库。BeautifulSoup通过合适的转换器实现文档导航、查找、修改文档等。它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(Parse Tree);它提供的导航功能(Navigating),可以简单又快速地搜索剖析树以及修改剖析树。BeautifulSoup技术通常用来分析网页结构,抓取相应的Web文档,对于不规则的HTML文档,它提供了一定的补全功能,从而节省了开发者的时间和精力。本章将带领您走进BeautifulSoup爬虫的海洋,下面先简单介绍BeautifulSoup技术的安装过程。
文章目录 python 扩展包基本信息 基本功能介绍 python 扩展包基本信息 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 基本功能介绍 A APSW,另一个Python Sqlite封装。 Aspell-python,Aspell软件的Python绑定 Assimulo,求解常微分方程的软件包,需要numpy + MKL。 Astropy,python天文学软件的核心包。 Atom,原子,高效的内存的Python对象,这个包与谷歌的GData有冲突。 Aut
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