python 基于pillow模块生成随机图片验证码教程
效果图我们先来看一下大致的效果图。以上图形都是用非常基础的元素构成的：点，线，曲线，文本。而pillow模块远远不止这些功能，如果学好了它，真的就是你想怎么花就怎么花。 那么现在我们就去学习一下它的简单使用吧！pillow的基本使用安装pillow模块pillow属第三方模块，我们需要使用pip进行
CCF-CSP历年真题附题解大全
CCF-CSP真题拿来练手，持续更新，博主的算力有限，努力提升进步中，写一道发一道，目前先从简单慢慢做，有想法的可以一起讨论呀~~
人工智能序章：开发环境搭建Anaconda+VsCode+JupyterNotebook(零基础启动)
目前主流的Python开发IDE主要有PyCharm、JupterNotebook，VsCode等，以前主流时PyCharm，随着VsCode插件的丰富，目前VsCode已经成为主流的顶流了。本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案，环境安装完毕后，将拥有Pyt
基于Python实现的口罩佩戴检测
口罩佩戴检测一 题目背景1.1 实验介绍今年一场席卷全球的新型冠状病毒给人们带来了沉重的生命财产的损失。有效防御这种传染病毒的方法就是积极佩戴口罩。我国对此也采取了严肃的措施，在公共场合要求人们必须佩戴口罩。在本次实验中，我们要建立一个目标检测的模型，可以识别图中的人是否佩戴了口罩。1.2 实验要求
【Python】数据分析——直方图、散点图、线性回归、多项式回归、拟合度
目录绘制直方图绘制散点图线性回归多项式回归拟合度数据分析就是在一大批杂乱无章的数据中,运用数字化工具和技术,探索数据内在的结构和规律,构建数学模型,并进行可视化表达,通过验证将模型转化为知识,为诊断过去、预测未来发挥作用。一个数据库的例子：Carname=[]Color=[]Age=[5,7,8,7
欢迎来到对抗路——机器学习-多元线性回归模型（详解）
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🐲前言🐲多元线性回归模型讲解🐮公式推导🐮案例🐮案例解决代码🐮数据哑变量处理🐮如何判断是否线性相关🐺模型的F检验🐷提
Pandas读取数据
一、pandas读取csv文件import pandas as pddata=pd.read_csv('city.csv')print(data)这里我们可以指定name参数，来给我们的列表的不同列命名import pandas as pddata=pd.read_csv('city.csv',na
2022中青杯数学建模B题完整代码思路
众所周知，人口的数量和结构是影响社会和经济发展的重要因素。中国经历了从“计划生育”到“全面的两个孩子”，再到“自由化三个孩子”的政策实施，这是对中国人口发展趋势不断变化的调整。这三个儿童政策是中国实施的计划生育政策，以积极应对老龄化人口。 2021年5月31日，CPC中央委员会的政治局举行了一次会议
数据科学必备Pandas数据分析可视化常用举例
学Python数据科学，玩游戏、学日语、搞编程一条龙。整套学习自学教程中应用的数据都是《三國志》、《真·三國無雙》系列游戏中的内容。可视化是数据科学中必不可少的部分。Python 流行的数据分析库pandas提供了 .plot() 方法进行数据可视化。即使新手阶段也能很快就会创建基本图，从而对数据产
机器学习——从0开始构建自己的深度学习网络
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520还不知道选啥礼物？让AHP帮你选一个最符合你的吧~（附Python代码
520了，不管是男码，女码友，都应该收到一份示爱，也希望各位单身码友今年脱单，不单身的码友和另一半感情越来越好，不管在什么地方都有人爱你，我爱你们~
【python】标准库（第二讲）
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数学建模学习：因子分析
第二周学习打卡
pandas---数据处理
数据预处理1. DataFrame常用操作1.1 DataFrame去除空行（1）对于一般空行（2）对于列表式（list）空行1.2 数据的前期处理（1）DataFrame获取某一列的数据并去重（2）表格中填充01.3 数据的获取及筛选（1）获取某一行某一列的数据值（2）以某一列为比较条件的所有行
Matplotlib剑客行——初相识Matplotlib
个性签名：整个建筑最重要的是地基，地基不稳，地动山摇。而学技术更要扎稳基础，关注我，带你稳扎每一板块邻域的基础。博客主页：啊四战斗霸的博客南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂yo有代码，就有注释！！！Triple attack(三连击):Comment,Like an
【python】模块制作及嵌套的包
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机器学习系列(14)_PCA对图像数据集的降维_03
文章目录一、噪音过滤1、案例：手写数字图像识别一、噪音过滤降维的目的之一是希望抛弃对模型带来负面影响的特征，同时，带有效信息的特征的方差应该是远大于噪音的，所以相比噪音，有效的特征所带来的信息不会在PCA当中大量抛弃。inverse_transform能够在不恢复原始数据的情况下，将降维后的数据返回
Python学习记录 使用tensorflow 2.8 完成猫狗识别 使用keras构建CNN神经网络
猫狗识别项目数据分为带标签和不带标签带标签：25000张不带标签：12500张数据分类处理下载的数据存放在data文件夹下# 定义数据存储的文件夹data_dir = './data/'train是25000张带标签的猫狗图片test1是12500张无标签的猫狗图片使用代码核对一下# 进入图片数据的
基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址
餐饮业生意好坏的影响因素通常有很多，包括店铺菜系、口味、服务态度、周边环境、人口密度、所在区域、人均消费等等方面。本项目以上海城市为例，对其餐饮业消费数据进行统计分析，从三个维度“口味”、“人均消费”、“性价比”对不同菜系进行横向比较。针对某一商铺类型，将上海划分成格网空间，做空间指标评价，基于聚类
Python 3.11比3.10 快60%：使用冒泡排序和递归函数对比测试
Python 3.11中特意强调了优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？
