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RSS订阅原创 反馈神经网络python实现
学习目标：反馈神经网络python实现学习内容：1、 反馈神经网络原理2、 python实现学习产出：#@environment:python3.8#@software :pycharm#@time :2021/01/13import numpy as npimport mathimport randomdef rand(a,b): return (b - a) * random.random() + adef make_matrix(m, n, f
2021-01-12 22:18:49
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原创 求助帖：今天看了一本tensorflow的实战，一段随机梯度下降算法代码。
1问题：疑点如下：1.max_itor这个变量完全没有用到，不知道是干嘛的，书上也没有说。2.结果的迭代次数是24，书上的是2118，代码和书上完全一样（我怀疑敲错了，从书籍的配套源码复制过来的，还是这个结果）。3.求偏导部分，theta要迭代，theta -= alpha * ，代码中我没看出来体现在哪？代码中的两个for循环不知道作者的意图是什么。求偏导的部分我自己是可以完成推倒的，原理也理解。2.代码如下：x = [(2, 0, 3), (1, 0, 3), (1, 1, 3), (1,
2021-01-11 22:45:28
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原创 基于阈值的图像处理
学习目标：图像处理课程作业，基于阈值处理图片。原图：学习产出：import cv2 as cvimport numpy as np#T分割照片为G1和G2，并计算其平均值def threshold(img,T): rows = img.shape[0] columns = img.shape[1] G1=G2=0 g1=g2=0 for i in range(rows): for j in range(columns):
2021-01-10 22:46:37
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原创 图像处理作业-将RGB装换成HSI，去除背景的蓝色，在转成RGB
图像处理课程作业一、处理思路？二、使用步骤1.引入库2.读入数据结果：将背景处理成黑色，代码复制粘贴可执行，如果RGB转HSI的代码比较粗糙造成数值省略的话在转换成RGB，照片误差贼大，比较模糊。处理的照片：一、处理思路？由于背景凝胶部分为蓝色，而躯体部分没有蓝色成分。先将rgb图像转化为his图像，将处于蓝色区的像素亮度令为0。这里选 h 在[0.4，0.9]二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport cv22.读入数据代码如下（示例）：
2021-01-09 21:49:31
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原创 pip命令更新失败解决
项目场景：python更新pip命令报错问题描述：解决方案：win +cmd 输入：ip install --user --upgrade pip命令成功更新总结：这个问题之前就碰到过，一直没有解决，各种库都能安装上，就一直没有理他，但是每次安装库的时候看到了很闹心，今天查了各种论坛，博客，终于搞定了。特此记录一下。...
2021-01-09 20:27:32
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原创 关于python的字典数据类型有序类型？无序类型？
字典数据类型记录python的字典数据类型疑惑记录字典数据类型字典数据类型记录前言1.实验2.结果3.求证总结前言今天在处理一张灰度图的直方图分布是需要统计灰度值的大小以及频数，用到了字典数据类型，在我的印象中python的字典数据类型是无序的，但是代码中却用到了字典类型用来记录{灰度值：频数}的键值对，我微微思考一下这不是有问题吗，但是代码的结果却完全没问题，图像被处理之后对比度有了质的提升，看起来很清晰，于是乎，带着这个疑惑我查了一下详细查了一下字典数据类型手册。提示：以下是本篇文章
2021-01-07 19:16:03
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原创 照片的RGB转称HSI
学习目标：RGB颜色空间转换成HSI学习代码：def rgbtohsi(rgb_lwpImg): rows = int(rgb_lwpImg.shape[0]) cols = int(rgb_lwpImg.shape[1]) b, g, r = cv2.split(rgb_lwpImg) # 归一化到[0,1] b = b / 255.0 g = g / 255.0 r = r / 255.0 hsi_lwpImg = rgb_lwpI
2021-01-06 20:59:16
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原创 opencv实现直方图均衡
学习产出：import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef origin_histogram(image_matrix): #形参是矩阵 #创建一个字典类型的数据结构，用于记录原图各个灰度值的频数 histogram = {} for i in range(image_matrix.shape[0]): for j in range(image_matrix.shape[1]):
2021-01-05 22:59:23
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原创 tensorflow标准化编译对Iris模型进行拟合
学习目标：tensorflow标准化编译对Iris模型进行拟合学习产出：import numpy as npimport tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()iris_data = data.datairis_target = data.targetiris_target = np.float32(tf.keras.utils.to_categorical(iris_targe
2021-01-04 22:52:43
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原创 tenforflow调用训练的模型
学习目标：tenforflow调用训练的模型学习产出：#@Time :2021/01/04#@Note :调用之前的模型import tensorflow as tfimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()iris_data = np.float32(data.data)iris_target = data.targetiris_target = np.float32
2021-01-04 22:50:33
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原创 2021-01-04
学习目标：tensorflow练习学习产出：import numpy as npimport tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()iris_data = data.datairis_target = data.targetiris_target = np.float32(tf.keras.utils.to_categorical(iris_target,num_classes=3
2021-01-04 22:44:58
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原创 2021-01-04
学习目标：tensorflow简单模型学习产出：#@Author :xuxxx#@Time :2021/01/04#@Software :pycharm/tensorflow2.0/python3.8#@Notes :使用tensorflow实现已给简单的一元函数的线性模型import tensorflow as tfimport numpy as npinput_xs = np.random.rand(1000)input_ys = 3 * input_
2021-01-04 22:43:09
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原创 pandas基础用法练习
学习目标：pandas基础学习产出：import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine#一共有两个数据库，一个是checksystem（带有student表）一个是testdb（带有meal_order_detail1表）engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/testdb?charset=utf8')#engine = create_en
2021-01-03 22:41:35
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原创 pandas的基础使用，数据库连接，文件读取，切片的使用等基本操作----01
学习目标：pandas的基础使用学习内容：1、 pandas的读取数据库文件，其他文件格式等等2、 将文件保存到数据库中3、 loc和iloc的切片调用表格数据4、等等…学习代码：import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine#一共有两个数据库，一个是checksystem（带有student表）一个是testdb（带有meal_order_detail1表）engine = create_engine('mysql
2021-01-02 22:38:39
163
原创 使用sklearn库自带的数据集预测房价
学习目标：sklearn的加州数据集预测，回归，评价模型学习产出：import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_split#首先要加载数据boston = load_boston()boston_data = boston.da
2021-01-02 20:00:09
698
原创 sklearn构建线性模型预测鲍鱼年龄
学习目标：用sklearn库，预测鲍鱼年龄练习学习产出：import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.metrics import classification_report#首先导入
2021-01-02 19:15:52
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原创 使用sklearn构建分类器（svm算法），代码可执行
学习目标：使用SVM算法构建分类模型，绘制roc曲线，模型评价学习内容：1、 使用svm算法构建分类器2、 加载数据集，划分数据集3、 训练模型，预测测试数据集4、 统计recall，f1，precision，accuracy等5、绘图ROC曲线学习代码：import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_se
2021-01-01 22:35:20
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原创 机器学习之使用sklearn构建据类模型，并且评价模型
学习目标：构建并且评价据类模型（粗糙模型案例)学习内容：提示：这里可以添加要学的内容例如：1、 使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型2、 评价上述模型学习产出：（复制粘贴可执行代码）#@Author :xuXX#@Time :2020/12/31#@environment:python3.8#@Software :pycharm#@notes :scikit-learn的使用示例，构建并且评价据类模型from sklearn.da
2020-12-31 22:42:56
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原创 sklearn的使用案例（以load_breast_cancer数据集为例）
学习目标：sklearn的使用实例学习内容：1、 sklearn的加载数据集2、 划分数据集3、数据集的预处理4、 归一化特征值学习产出：可执行代码（赋值粘贴就可以运行）#@Author :xuXX#@Time :2020/12/31#@environment:python3.8#@Software :pycharm#@notes :scikit-learn的使用示例from sklearn.datasets import load_breas
2020-12-31 22:06:26
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原创 今日代码
1.今日练习import randomimport sysdef right(nums): for i in [0,1,2,3]: j = 3 while j >= 0: if nums[i][j] == 0: j -= 1 elif j > 0 and nums[i][j] == nums[i][j-1]: nums[i][j] *= 2
2020-12-30 22:32:15
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原创 今日练习
def draw(self, screen): help_string1 = '(W)Up (S)Down (A)Left (D)Right' help_string2 = ' (R)Restart (Q)Exit' gameover_string = ' GAME OVER' win_string = ' YOU WIN!' def cast(string): screen.addstr(string +
2020-12-29 23:01:12
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原创 matplotlib的直方图绘制（笔记）
ont color=#999AAA >代码如下（示例）：直方图笔记import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.load('国民经济核算季度数据.npz',allow_pickle=True)name = data['columns']values = data['values']plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_
2020-12-28 22:42:27
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原创 pandas初学，连接数据库
pandas初学前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npi..
2020-12-28 22:31:44
284
原创 今日练习
ont color=#999AAA >代码如下（示例）：import pygame import timeimport sysfrom pygame.locals import *initChessList = [] initRole = 1 class StornPoint(): def __init__(self,x,y,value): ''' :param x: 代表x轴坐标
2020-12-27 22:18:39
77
原创 2020-12-25
1.今天练习from random import randintfrom math import floordef nim_silly(n): if n <= 3: return 1 return randint(1, floor(n / 2))def nim_smart(n): if n <= 3: return 1 x = 0 while (True): if pow(2, x) <
2020-12-25 19:02:20
80
原创 matplolit练习
代码如下（示例）：# -*- coding: utf-8 -*-###################################################################################################### 正文代码 ########################################################################################
2020-12-24 22:38:23
113
原创 matplotlib折线图
matplotlib折线图一、使用步骤1.引入库2.读入数据一、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt2.读入数据代码如下（示例）：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axe..
2020-12-23 22:45:29
100
原创 matplotlib库使用，明日继续更新
文章目录前言一、matplotlib库的使用？二、使用步骤1.引入库前言今天系统的学习matplotlib库，绘图。如有错误欢迎指正。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、matplotlib库的使用？二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt## 2.读入数据<font color=#999AAA >代码如下（示例）：```cd#matpl..
2020-12-22 22:51:44
153
原创 文件操作等练习代码
1.练习代码'''fileName = input('请输入文件名称:')contentList = '我是你妈妈'fileOpen = open(fileName,'a+')fileOpen.write(contentList)fileOpen.seek(0)for line in fileOpen.readlines(): print(line)import numpy as npx = [ [1,2,3,4], [4,3,2,1], [5,6,7
2020-12-21 22:00:47
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原创 今日练习
1.练习def main(): global SnakespeedCLOCK, DISPLAYSURF, BASICFONT pygame.init() SnakespeedCLOCK = pygame.time.Clock() DISPLAYSURF = pygame.display.set_mode((Window_Width, Window_Height)) BASICFONT = pygame.font.Font('freesansbold.ttf', 1
2020-12-20 22:10:01
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原创 今日笔记
1.笔记代码如下（示例）：def blit_alpha(target,source,location,opacity): x = location[0] y = location[1] temp = pygame.Surface((source.get_width(),source.get_height())).convert() temp.blit(target , (-x , -y)) temp.blit(source,(0,0)) temp.set_
2020-12-19 22:13:55
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原创 今日笔记
1.今日笔记代码如下（示例）：class Rect(object): '''创建球拍类''' def __init__(self,*args,**kw): #设置球拍颜色参数 self.rect_color = (255,0,0) self.rect_length = 100 self.rect_wide = 10 def rectmove(self): #获取鼠标位置参数 sel
2020-12-18 22:25:21
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原创 python处理图像-------01
一、图片和数组相互转换from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2imgBoy=Image.open('boy.png') #打开图片img1=np.array(imgBoy) #将图片转化成数组print(img1.shape) #打印数组的外形imgGirl = Image.open('girl.png')img2 = np
2020-12-17 22:43:17
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原创 matplotlib库的使用
1.mtplotlib库的使用练习import tensorflow as tf#通过print(tf.__version__)可以查看版本信息#print("TensorFlow版本:{}".format(tf.__version__))import pandas as pddata = pd.read_csv('education.csv') #读文件是无列名则输出的结果默认把第一个数据当作列属性#查看数据print(data)#绘制一个散点图import matplotlib.pypl
2020-12-17 22:39:20
80
原创 本日练习
今日代码：```cclass GUI(tk.Tk, object):def init(self):super(GUI, self).init()# self.grab_set_global()self.start_pos = [0, 0]self.end_pos = [0, 0]self.st = 0self.ms = PyMouse()self.c_mark_init = 0self._build_gui()self.bind(’’, self._MyEvent)self.b..
2020-12-16 22:50:53
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原创 TensorFlow环境搭建，第一个线性问题
TensoFlow环境搭建极其测试前言一、使用步骤1.代码2.说明前言一、使用步骤1.代码代码如下（示例）：iimport tensorflow as tf#通过print(tf.__version__)可以查看版本信息#print("TensorFlow版本:{}".format(tf.__version__))import pandas as pddata = pd.read_csv('education.csv') #读文件是无列名则输出的结果默认把第一个数据当作列属性..
2020-12-16 22:44:05
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原创 2020/12/14练习
代码代码如下（示例）：import randomimport sysclass Player(): def __init__(self, image ,name , isPlayer): self.name = name self.money = 10000 self.isGoingToMove = False self.movable = True self.image = image self
2020-12-14 22:32:43
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原创 2020/12/12练习
1代码：import pygamefrom pygame.sprite import Spritedef update(self): self.x += (self.setting.spaceship_speed * self.setting.fleet_direction) self.rect.x = self.xdef update(self): if self.mv_right and self.rect.right < self.screen_rect.r
2020-12-12 20:44:15
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原创 2020.12.11练习
1.代码import pygamefrom pygame.sprite import Spriteclass Plane: def __init__(self, screen, setting): super().__init__() self.screen = screen self.setting = setting self.img_plane = pygame.image.load("./imgs/plane.png
2020-12-11 22:31:50
66
原创 今日练习
1.代码代码如下（示例）：name = input('请填写用户名：')age = input("{}您好，请输入您的年龄 : ".format(name))user_info = {'name': name, 'age': int(age)} user_properties = ['X 1-5'] properties = ['X3 (250G)', 'X1-5 (300G)'] if 10 < user_info['age'] < 18: glod = 1000e
2020-12-10 22:45:30
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