〖Python WEB 自动化测试实战篇⑧〗- 实战 - 利用 selenium 处理弹出框
现如今经常出现在网页上的基于 JavaScript 实现的弹出框有三种，分别是 【alert、confirm、prompt】 。该章节主要是学习如何利用 selenium 处理这三种弹出框。奥利给，冲！
【动手教你学人脸识别：Python实现OpenCv+CNN深度学习网络人脸识别（含完整代码）】
动手教你学人脸识别：OpenCv+CNN深度学习网络实现人脸识别（含完整代码）最近在进行视觉方面的研究，发现人脸识别方向是一个非常火的方向。于是在网络上找了一些Demo来进行实现，但是找了很多Demo发现要么环境版本给的不全，导致到处都是错误，要么效果很差。因此想将自己成功实现的Demo整个环境以及
Python 数据分析 —— Matplotlib ①
matplotlib 是一个 Python 的 2D 图形包。pyplot 封装了很多画图的函数。 导入相关的包： 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。每个 matplotlib.pyplot 中的函数对当前的图像进行一些修改，例如：产生新的图像，在图像中产生新的绘图区
图片批量下载 +图片马赛克：多张图片组成端午安康
本文详细介绍如何利用图片批量下载以及图片马赛克实现多张图片组成文字的效果
机器学习之数据归一化（Feature Scaling）
机器学习中的数据归一化
Python 数据分析 —— Pandas ②
首先：读入 movie_data.xlsx查看一下前5行数据 在做数据分析时，原始数据往往会因为各种各样的原因产生各种数据格式问题。数据格式是我们非常需要注意的一点，数据格式错误往往会造成很严重的后果。并且，很多异常值在我们经过格式转换后才会发现，对我们规整数据，清洗数据有
模拟退火算法求解TSP问题(python)
旅行商问题大家都应该非常熟悉了，解法也很多，比如贪婪算法、Dijkstra算法等等，本文参考《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》中第19章的内容，利用模拟退火算法求解TSP问题并给出了python实现版本TSP问题描述如下：关于模拟退火算法的原理，书籍和文章均比较多，这里就不再赘述，大家
pytroch深度学习——transforms的使用
按住Ctrl查看transforms的源码可以知道，transforms就是一个python文件，里面定义了很多类，每一个类都是一个工具在结构那里，可以看到有很多的类通过ToTensor来学习transforms如何使用以及为什么使用tensor数据类型比如ToTensor的使用:为什么需要tens
Yolov5如何更换BiFPN?
Yolov5更换BiFPN结构
批量处理更香啊，Python 可轻松制作图文并茂的 PDF 报告
大家好，reportlab 是 Python 的一个非常棒的标准库，它可以画图、画表格、编辑文字，可以输出PDF格式。今天我利用 Python 的 reportlab 工具包制作图文并茂的PDF报表。
机器学习基础备忘录
本文侧重代码实现，不讨论原理
Ai实现FPS游戏自动瞄准 yolov5fps自瞄
大家好 我是毕加锁 (锁!)今天来分享一个Yolov5 FPS跟枪的源码解析和原理讲解。代码比较粗糙 各位有什么优化的方式可以留言指出，可以一起交流学习。 需要了解的东西和可能会遇到的问题1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄3.推理方式：本文
【纯万字干货】机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解
对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模，类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的，这样其特征数据权重
opencv 傅里叶变换(python)
图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。空间域处理主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像从频率域变换到空间域。时间差，在傅里叶变换里就是相位。相位表述的是与时间差相关的信息。在
LightGBM原理与实践简记
写在前面：LightGBM 用了很久了，但是一直没有对其进行总结，本文从 LightGBM 的使用、原理及参数调优三个方面进行简要梳理。目录使用 LightGBM 官方接口，核心步骤sklearn 接口增量学习在处理大规模数据时，数据无法一次性载入内存，使用增量训练。主要通过两个参数实现：详细方法见
Scrapy各种反反爬机制你都知道吗？
目录🍉内容介绍 🌵Scrapy如何设置请求头？ 🌵Scrapy获取数据过快被封ip该如何处理？ 🌵Scrapy如何动态获取数据你知道吗？ 🌵Scrapy程序出现Bug给你发邮件想学习吗？🌴Scrapy请求头设置🌴Scrapy设置时间间隔🌴Scrapy动态获取数据🌴Scrapy发邮件
Python自动化办公:批量识别图片文字并存为Excel
Python OCR 真的太棒了
基于Python构建机器学习Web应用
🏆🏆在本文中，我们基于之前的亚洲美食数据集构建了SVC模型，并介绍了模型可视化工具Netron与Onnx模型格式的使用。与之前基于Python的pkl格式模型相比，Onnx格式的模型适用性更好，可以在多个平台使用。且OnnxRuntime拥有各种语言的API，💻我们可以在各个环境中部署机器学习
有空就学学的实例分割1——Tensorflow2搭建Mask R-CNN实例分割平台
Mask R-CNN是He Kaiming大神2017年的力作，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果。其网络的设计也比较简单，在Faster R-CNN基础上，在原本的两个分支上（分类+坐标回归）增加了一个分支进行语义分割，https://github.com/bubbliiiing
初学Yolov1学习心得分享
第一次写博客记录自己的学习分享，开始复现一些经典的YOLO系列论文，首先分享经典的 Yolov1算法。
