利用对抗变化网络进行对抗训练
引言方法描述实验方法
Python编译成C语言，性能有多暴力？
我这里用的Python环境是Anaconda3 2019.7这里测试的程序是找出所有1000以内的勾股数。a∈[1, 1000]，b∈[1, 1000], c∈[1, 1000]满足a² + b² = c² 有多少种解？如果用普通的python去写，代码如下：创建一个main.py# encodin
基于Python的作业自动批改系统
同级新建fonts文件夹里拷贝一些字体文件，从这里找C:\Windows\Fonts，几十个就行。get_character_pic.py 生成字体cnn.py 训练数据main.py 裁剪指定图片并识别，素材图片新建imgs文件夹,在imgs/question.png下，结果文件保存在imgs/r
Python OpenCv学习基础知识四
Python OpenCv学习基础知识四文章目录Python OpenCv学习基础知识四说明一、OpenCV图像的基本操作三二、OpenCV图像的基本操作四三、总结说明本文接着上一篇文章，继续讲解Python OpenCv学习基础知识等相关的内容。一、OpenCV图像的基本操作三"""OpenCV图
机器学习笔记一. 特征工程
sklearn 库加载数据集小数据集sk.datasets.load_iris();大数据集sk.datasets.fetch_20newsgroups()数据集返回值datasets.base.Bunch（继承自字 典类型）使用数据集# 数据集使用def datasets_demo(): i
基于LBP的图像特征提取并PCA降维后的分类研究
基于python写LBP提取图片数据信息，PCA降维数据后进行图片分类
Python 数学运算库Numpy入门基础（一）创建数组
安装c:\> pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple官方指南NumPy quickstart — NumPy v1.22 Manualhttps://numpy.org/doc/stable/user/quic
Numpy 高级
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 NumPy 高级，学习之前需要学习：NumPy入门，关于NumPy和jupyter的安装在 NumPy入门一文中也有想详细的介绍
利用seaborn画带数值分布的箱型图
多类别箱型图，分类数据可视化、利用python的seaborn
基于Python的这个库，我实现了“隔空操物“
???? 作者 ：“大数据小禅” 大数据领域作者，华为认证云享专家，阿里云专家博主???? 文章简介 ：本篇文章的实战部分中主要使用到了 MediaPipe 与 OpenCv 两个库，实现了隔空操作的效果，主要有**隔空操作鼠标，隔空绘画，隔空控制音量与隔空手势识别 **???????? 文章源码
Python实现人脸识别功能，face_recognition的使用 | 机器学习
接着上一篇：AI识别照片是谁，人脸识别face_recognition开源项目安装使用 | 机器学习_阿良的博客-CSDN博客根据项目提供的demo代码，调整了一下功能，自己写了一个识别人脸的工具代码。
Python 获取图片某像素BGR值并生成纯色图 | Python工具
最近工作有个需求，获取某张图片某个像素颜色，生成该颜色的纯色图片。所以写了一个工具，分享给大家，如果大家也有一样的场景，可以直接使用。
【课题报告】OpenCV 抠图项目实战（10）PyQt5 使用
第六章 基于 PyQt5 的抠图算法实验平台Qt 库是跨平台的 C++ 库的集合，是最强大的 GUI 库之一，可以实现高级 API 来访问桌面和移动系统的各种服务。PyQt5 是一套 Python 绑定 Digia QT5 应用的框架。PyQt5 实现了一个 Python模块集，有 620 个类，
教你用300行Python代码实现一个人脸识别系统
最近又多了不少朋友关注，先在这里谢谢大家。今天我们来python实现一个人脸识别系统，主要是借助了dlib这个库，相当于我们直接调用现成的库来进行人脸识别，就省去了之前教程中的数据收集和模型训练的步骤了。
Python实验--手写KNN+PCA实现药品聚类和手写字识别
本实验以手写的KNN和PCA算法实现药品数据聚类和手写字识别
Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解
该算法的核心思想：不标记样本的类别，由距离其最近的K个邻居投票来决定，所以K值的选择比较关键该算法的原理：计算待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的数据样本所属的类别，就由这k个距离最近的样本投票产生。但在实际运用中，我们应该如何判断K的取值那？
0.【Python编程】使用jupyter notebook学习python并快速发布CSDN博客
本文主要介绍从撰写jupyter notebook文件到发布CSDN博客的完整流程！
PyTorch实现sin函数模拟
PyTorch实现sin函数模拟文章目录PyTorch实现sin函数模拟一、简介二、第一种方法三、第二种方法四、总结一、简介本文旨在使用两种方法来实现sin函数的模拟，具体的模拟方法是使用机器学习来实现的，我们使用Python的torch模块进行机器学习，从而为sin确定多项式的系数。二、第一种方法
Python-机器学习（一）-线性回归
线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量），线性回归通常可以应用在股价预测、营收预测、广告效果预测、销售业绩预测当中。如我们现在有10行2列数据，第一列是身高，第二列是体重，通常做法：将原始数据切分时，将原始数据的80%作为训练数据
opencv-python图像处理 ----图像梯度、Sobel算子
一、图像的梯度处理1、Sobel算子梯度可以按照x方向或者y方向求梯度，其实就是在看像素点的差异变化情况，比如黑白物体的交界，其像素值变化差异是非常大的。求梯度计算使用的函数就叫做Sobel算子，可以分为水平梯度与竖直梯度。简单点说，Sobel算子是一种特殊的卷积核，可以用于图像的边缘检测。自定义一
