太惊艳，用 Python 绘制谷爱凌的卡通动漫形象真棒啊
最近各大社交媒体可是被谷爱凌给刷屏了，就在2月8日上午，她在北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台比赛中获得冠军，以从未在赛场尝试过的高难度动作获得了全场最高分。不仅如此，谷爱凌在17岁时就已经拥有了六十多枚奖牌，仅在2021-2022赛季世界杯就获得了6金2银1铜共9枚奖牌。除了滑雪，还会钢琴、马术、芭蕾
感谢Python，让我又在同学面前装了一次逼
“你在教我做事？”，我向来不喜欢按规矩做事，直接怼了回去，接着把盲注的Python脚本甩到他“脸上”。虽然他好长时间没理我，但我知道，这次又是我赢了，我已经赢他太多了。
YOLOv5桌面应用开发（从零开始）
本此博客也是本人的第一篇文章，有写得不好的地方希望大家多多指点！废话不多说直接上干货；本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）(1)yolov5的训练(2)yolov5的界面开发(Pyqt5)(3)将整个项目打包成EXE一.yolov
基于BP神经网络使用开盘价、最高价、最低价预测收盘价
以下是本文所用数据~~~一、直接上手撸代码import pandas as pdimport numpy as npimport mathdata = pd.read_excel('上证指数.xls')data = np.array(data.iloc[3:-1,1:])e = 1ita = 0.0
python+opencv实现NCC模板匹配（图像处理）
使用python代码实现NCC匹配1.旋转使用圆投影2.使用降采样加速匹配3.差分简化运算的实现
Python之并查集 洛谷 蓝桥杯
同时正在备战蓝桥杯 题解如有不足请多批评指正大一双非本科在读目标是进大厂洛谷：亲戚关系 题目链接问题分析：这是一道考察并查集的经典例题。何为并查集？并查集是一种（树型）数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。思想：用一个数组表示了整片森林，树的根节点唯一标识了一个集合，我们只要找到了某个元
Matplotlib 3D小红花的绘制原理
本篇博客主要介绍一下3D小红花的绘制原理
python机器学习之流水线
流水线把数据挖掘过程的每个步骤保存在工作流中。在数据挖掘过程中使用流水线，可以大大降低代码及操作的复杂度，优化流程结构，可以有效减少常见问题的发生。流水线通过 Pipeline() 来实例化，需要传入的属性是一连串数据挖掘的步骤，其中前几个是转换器，最后一个必须是估计器。以经典的鸢尾数据为例，通过以
数据标准预处理合集_python机器学习sklearn库
文章目录数据获取①归一化 MinMaxScaler1.1默认调用1.2了解相关属性/参数②正则化 Normalizer2.1默认调用2.2相关属性/参数③标准化3.1默认调用3.2相关属性/参数④二值化4.1默认调用4.2相关属性/参数数据获取以鸢尾数据为例，首先加载数据集。from sklearn
深入理解交叉验证与网格搜索——sklearn实现
交叉验证（Cross Validation）和网格搜索（Grid Search）常结合在一起并用来筛选模型的最优参数。本文将从零开始一步步讲解交叉验证和网格搜索的由来，并基于sklearn实现它们。目录一、交叉验证法1.1 交叉验证法的由来1.2 交叉验证法的定义1.3 sklearn.model_
OpenCV-Python实战（19）——OpenCV与深度学习的碰撞
OpenCV 中包含深度神经网络 (deep neural networks, DNN) 模块，可以使用深度神经网络实现前向计算(推理阶段)，使用一些流行的深度学习框架进行预训练的网络(例如 Caffe、TensorFlow、Pytorch、Darknet等)就可以轻松用在 OpenCV 项目中了。
Windows10 PyTorch1.5 安装教程 | 很详细
Windows10 PyTorch1.Windows左下角搜索控制面板搜索控制面板打开进入界面，如下所示：点击 NVIDIA 控制面板进入，点击信息信息(I)进入界面，如下所示：点击组件，可以看到当前的的 CUDA 版本信息。总结 Win10 系统查看 CUDA 版本信息方法：在电脑上打开控制面板点
python疲劳驾驶实时检测项目讲解（附代码）
python疲劳驾驶检测
【爆赞】这款Python小程序自动抠图只需5秒，秒杀PS手动抠图？
导语大家好！我是木木子，今天天气不是很好，下雨了，让我没点儿写文章的动力啊~写程序：一天到晚没事做，一行代码改一天，从白天学完天黑！在日常的工作和生活中，我们经常会遇到需要抠图的场景，即便是只有一张图片需要抠，也会抠得我们不耐烦，倘若遇到许多张图片需要抠，那就……今天教你用Python制作一款界面化
真香啊，让 Python 代码能力起飞的 24 个骚操作
大家好，我们知道 Python 加速技巧有很多。今天这篇文章，我给大家总结了24个 Python技巧，内容包括基本实现方式和快捷方式，内容较长，建议收藏、关注。部分 Python 技巧来自粉丝群小伙伴的分享，在此表示感谢。想加入的小伙伴，文末提给添加方式。一、分析代码运行时间第1式：测算代码运行时间
拒绝做工具小子—编写Python漏洞验证脚本
前言我们实战经常会遇到以下几个问题： 1、遇到一个利用步骤十分繁琐的漏洞，中间错一步就无法利用 2、挖到一个通用漏洞，想要批量刷洞小赚一波，但手动去测试每个网站工作量太大这个时候编写一个poc脚本将会将会减轻我们很多工作。本文将以编写一个高效通用的poc脚本为目的，学习一些必要的python知识
NumPy快速入门（四）——随机抽样与通用函数
目录一、随机抽样（np.random模块）1.1 np.random.random()1.2 np.random.uniform()1.3 np.random.randn()1.4 np.random.randint()1.5 np.random.rand()1.6 np.random.normal
8个可以提高数据科学工作效率、节省宝贵时间的Python库
在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。
Python数据结构与算法（2.7）——跳表
在诸如单链表、双线链表等普通链表中，查找、插入和删除操作由于必须从头结点遍历链表才能找到相关链表，因此时间复杂度均为 O(n)。跳表是带有附加指针的链表，使用这些附加指针可以跳过一些中间结点，用以快速完成查找、插入和删除等操作。本节将介绍跳表的相关概念及其具体实现。
1.k-近邻算法（KNN）
概念根据你的“邻居”判断你的类别流程KNN api 初步使用机器学习流程Scikit-learn工具安装pip3 install scikit-learn==0.19.1注：需要Numpy，Scipy等库的支持Python (>= 3.5),NumPy (>= 1.11.0),SciPy
