[Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换（镜像仿射透视）
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。上一篇文章介绍图像几何变换，包括图像平移、图像缩放和图像旋转。这篇文章将继续讲解图像几何变换，包括图像镜像、图像仿射和图像透视。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
这9个特征工程的使用技巧，解决90%机器学习问题
特征是什么？为什么需要工程设计？基本上，所有机器学习算法都是将一些输入数据转化为输出。这些输入数据包括若干特征，通常是以由列组成的表格形式出现。而算法往往要求输入具有某些特性的特征才能正常工作。因此，出现了对特征工程的需求。特征工程至少有两个目标，构建适合机器学习算法要求的输入数据。改善机器学习模型
数据分析 -- Pandas①
目录Pandas简介Pandas中的两个主要数据结构Series创建访问DataFrame创建列的查改增删查看列修改列新增列删除列导入/导出 表格文件以及常规操作head()方法tail()方法info()方法describe()方法sort_values()方法继承自Series的方法重要：到底如
[Python从零到壹] 三十八.图像处理基础篇之图像几何变换（平移缩放旋转）
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。上一篇文章介绍了图像融合处理和ROI区域绘制，同时补充图像属性、通道和类型转换。这篇文章将详细讲解图像几何变换，包括图像平移、图像缩放和图像旋转。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵
图像处理（八）证件照蓝底换成红底，白底
图像处理（八），证件照换蓝底换红底或者是白底，以后可以自己用代码吧图片换底了。
Python学习笔记——Numpy的初步学习
关于numpy模块的简单学习，欢迎大家多多指教
Python深度学习：计算机视觉处理库OpenCV、Numpy编辑图片、高斯模糊处理（读书笔记）
今天依然是Python深度学习的读书笔记的分享
[Python从零到壹] 三十六.图像处理基础篇之图像算术与逻辑运算详解
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。上一篇文章介绍了如何使用OpenCV绘制各类几何图形，包括cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines(
Python深度学习：Python数据处理及可视化（读书笔记）
老铁们，我们Python的深度学习开始了，第一篇正式的文章就是数据处理和可视化，我们开始吧!...
TJUCTF新生赛-AI安全专栏write up
CTF AI安全专栏
【华为云ModelArts】从0到1进阶AI开发达人
带你快速了解ModelArts什么是ModelArts？ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。ModelArt
Matplotlib数据可视化入门
本文其实属于：Python的进阶之道【AIoT阶段一】的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 Matplotlib数据可视化，后续还会单独发一篇Matplotlib数据可视化高级以及Matplotlib数据可视化进阶内容供读者学习。在数据分析与机器学习中，我们经常要用到
[Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置
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。该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，第一篇文章作为整个系列的引子，将介绍什么是图像处理，图像处理的基础知识，Python语言的优势和OpenCV基础概述。希望文
机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述
机器可以解决重复的工作，比如1+......+100=？如果是一个大脑，你可以在1秒钟立刻算出这些值吗？但是对于机器却是可以的，计算机程序针对大量的、重复的、具有规律的、可移植性的问题进行学习和求解，这一切的缘由都应该来自于“规律”——算法 机器是无法自己独立思考的，只有针对某种数学公
Python深度学习：计算机视觉与深度学习的关系（包含Anaconda安装与使用，和Pycharm激活虚拟环境教程）
伙计们，这个专栏是作为读书的记录，有喜欢的伙伴也可以一起学习哦！我们第一篇就简要的谈一谈计算机视觉。第一篇一、计算机视觉的难点与人工神经网络1、初识计算机视觉2、计算机视觉的基础与方向二、关于Anaconda的安装与TensorFlow的安装1、安装Pycharm和Anaconda2、在Pychar
pandas从入门到进阶
Python在数据处理和准备方面一直做得很好，但在数据分析和建模方面就差一些。pandas帮助填补了这一空白，使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程，而不必切换到更特定于领域的语言，如R。与出色的 jupyter工具包和其他库相结合，Python中用于进行数据分析的环境在性能、生产率和协作
Matplotlib 绘图 笔记
from jupyterthemes import jtplotjtplot.style(theme='monokai') #选择一个绘图主题import matplotlib.pyplot as plt# 个别环境需要以下代码%matplotlib inlineplt.figure()plt.pl
python使用StringIO读取字符串内容，并使用pandas基于字符串内容生成dataframe
python使用StringIO读取字符串内容，并使用pandas基于字符串内容生成dataframe
新年新气象，100行 Python 代码制作动态鞭炮
西方山中有焉，长尺余，一足，性不畏人。犯之令人寒热，名曰年惊惮，后人遂象其形，以火药为之。新年新气象，今天就用代码来制作一个动态鞭炮！
对比集合Set | 详解Pandas的DataFrame如何做交集、并集、差集与对称差集
一、简介Python的数据类型集合：由不同元素组成的集合，集合中是一组无序排列的可 Hash 的值（不可变类型），可以作为字典的KeyPandas中的DataFrame：DataFrame是一个表格型的数据结构，可以理解为带有标签的二维数组。常用的集合操作如下图所示：二、交集pandas的 merg
