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RSS订阅原创 python 人脸检测
代码结果：寻找导入的xml文件import cv2 print(cv2.__file__)找到cv2安装的路径，在该路径下找到/data文件。里面默认下载了一部分xml文件，不是全部的xml文件。如果需要的xml文件不在里面，需要自行在网上下载，然后放到该目录下，以备调用。比如自行安装（'haarcascade_mcs_nose.xml'，'haarcascade_mcs_mouth.xml'）导入包：import cv2导入xml文件，可以根据任务需要，自行选择.
2022-01-27 10:21:47
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原创 python 电脑摄像头调用
任务目标：使用python调用摄像头，将摄像头得到画面进行图像处理（cv2）。代码实现结果：导入图像处理的包：import cv2摄像头打开：#获取摄像头cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)#打开摄像头cap.open(0)获取图像，并进行处理：while cap.isOpened(): #获取画面 flag, frame = cap.read() ######################
2022-01-08 22:53:41
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原创 python 爬取网页数据到csv
任务需求：爬取一个网址，将网址的数据保存到csv中。爬取网址：https://www.iqiyi.com/ranks1/1/0?vfrm=pcw_home&vfrmblk=&vfrmrst=712211_dianyingbang_rebo_title网址页面：代码实现结果：代码实现：导入包：import requestsimport parselimport csv设置csv文件格式： 设计未来数据的存储形式。#打...
2022-01-05 15:34:49
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原创 python 保存字典数据到csv
导入包import csv创建或打开文件，设置文件形式f = open('xixi.csv', mode='a',encoding='utf-8',newline='') #xixi为文件名称设置输入数据的格式,设置'A','B','C','D','E', 'F'为列名，根据自己的需要设置自己的列名csv_writer= csv.DictWriter(f,fieldnames=['A','B','C','D','E', 'F'])将列名输入csv_writer.wri
2022-01-04 18:02:05
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原创 python 将py文件打包成exe文件
下载包pip install pyinstaller -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用代码pyinstaller -F -w -i xxx.ico aaa.pyxxx为window10格式的图片，aaa是需要打包的py文件备注:图片和py文件需要指明目录，让程序可以找得到...
2022-01-02 15:58:46
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原创 java 外观设计模式
外观模式（Facade），为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，此模式定义了一个高层接口，这个接口使得这一子系统更加容易使用。使用时间： 客户端不需要知道系统内部的复杂联系，整个系统只需提供一个"接待员"即可。如果需要一个指向复杂子系统的直接接口， 且该接口的功能有限， 则可以使用外观模式。简单来说，假如有十几个子系统和类需要使用，将它们的需要使用的功能封装成一个类，客户端只需要面向一个类编程，而不是面向十几个子系统和类编程。作用：1.客户端可以简单使用系统需要的功能，即外观设计模..
2022-01-01 10:37:55
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原创 java 观察者设计模式
使用时间：对象间存在一对多关系时，使用观察者模式（Observer Pattern）用法：当一个对象被修改时，则会自动通知依赖它的对象。具体事例：当微信公众号发布新的文章后，关注它的用户会自动接收到文章信息。当课程表修改之后，所有使用课表的学生都会接收到新的课表。代码实现事例：课程表修改。代码实现结果：...
2021-12-29 12:04:34
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原创 java 代理设计模式
使用目标：想在访问一个类时，做一些控制。即对类的功能进行控制。代码举例。车站有售票，和更改票数的功能，希望有一个售票代理点，售票代理点只有售票功能，没有更改票数的功能。代码运行结果：设置车站父类，父类为规范与约束。class Station{ void sell (int number){}}设置真实的车站类，拥有售票，和更改票数的功能。class Realstation extends Station{ private int tickets=100;.
2021-12-24 16:57:27
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原创 java 装饰器设计模式
装饰器模式（Decorator Pattern），为原有的类增加新的功能。装饰器设计模式与适配器模式的区别适配器模式：将一个接口转变成另一个接口，即需要改变原有类的接口方式。目的是通过改变接口来达到重复使用的目的。java 适配器设计模式_wh来啦的博客-CSDN博客装饰器设计模式：不改变被装饰对象的接口，而是保持原有的接口，即不改变原有的类。增强原有对象的功能，或改变原有对象的处理方式而增提高性能。举例说明，word文字可以改变各种颜色。代码举例， 为car类和bus类添加新功能。
2021-12-23 18:51:59
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原创 java 组合设计模式
组合设计模式，用来表示部分以及整体层次。这种类型的设计模式属于结构型模式，它创建了对象组的树形结构。代码实现结果：定义父类，表示抽象部门，子公司。部门，子公司共有的属性和方法。abstract class CCompany{ protected String company_name; protected abstract void add(CCompany company); protected abstract void remove(CCompany.
2021-12-20 18:56:37
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原创 python 离线安装pytorch
首先在官方上下载whl文件到本地。使用代码进行安装 一定要使用--no-deps。pip install torch-1.10.0+cu111-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl --no-deps安装结果
2021-12-19 14:47:50
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原创 java 适配器设计模式
解决问题：主要解决在软件系统中，常常要将一些"现存的对象"放到新的环境中，让现存的对象满足新环境要求。简单来说，为现存对象添加新的 功能。举例说明： 现存的旧汽车只可以在路上跑，现在需要让旧汽车可以在空中飞，水中游。首先定义car的新功能（飞和游）interface Advancedway { public void fly(String fileName); public void swim(String fileName);} class CarFly imp..
2021-12-18 10:51:01
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原创 java 工厂设计模式
工厂模式的作用： 在一份1万行的代码中，需要使用ProductA类产生800个对象。 假如没有使用工厂设计模式，就必须使用800次newProductA()创建对象实例。 如果需要对ProductA类的方法重新扩展，扩展为Producta类，就需要对源码进行修改800次，如果代码更长，需要修改更多源代码。而且可能产生各种各样的错误。不符合开闭原则。开闭原则： 在面向对象编程领域中，开闭原则规定"软件中的对象（类，模块，函数等等）应该对于扩展是开放的，但是对于修改是封闭的"。...
2021-12-16 16:30:20
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原创 java 单例设计模式
单例设计模式：单例模式有以下特点： 1、单例类只能有一个实例。 2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。 3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。代码实现：假设text变量是计算机的唯一资源，只有一份，不可同时拥有多个值（比如播放器，打印机资源），需要使用单例类的实例来对其使用。public class Singleton_Pattern { private String text = "aaaa"; //只有一份，不可同
2021-12-15 16:39:52
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原创 python pdf转word
导入包from pdf2docx import Converter选择需要转换的pdf文件pdftoword = Converter(r'你的目录\需要转换的文件.pdf')转换成word文件pdftoword.convert(r'你的目录\文件名.docx')关闭pdftoword.close() 完整代码from pdf2docx import Converterpdftoword = Converter(r'你的目录\需要转换的文件.pdf')pd..
2021-12-10 13:46:31
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原创 bert 文本分类实战
前言： 由于课题需要，学习自然语言处理（NLP），于是在网上找了找文章和代码进行学习，在此记录，课题代码就不展示了，使用网上的代码和大家分享。思想和代码大部分参考苏神，在此感谢。任务目标： 希望bert模型解决的问题： 输入：一段话； 输出：这段话属于的类别。任务实现原理： 本次模型为监督学习模型，根据已有标签的文本数据集，对bert模型进行训练。使用训练好的模型对句子进行预测，输出得到句子的类别。本质上属于多分类问题。 大致流程为，数据集预处...
2021-12-06 15:59:57
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原创 python 没有网 创建python虚拟环境
如果服务器不能连外网，但是需要创建python虚拟环境，使用命令参数--offlineconda create -n py36 python=3.6 --offline
2021-12-04 10:41:45
723
原创 python lightgbm使用
前言： 之前在做信贷逾期的项目，使用了xgboost模型，详细内容在之前的文章中。 现在在做电信诈骗的项目，本项目需要提供的用户数据信息判断是否诈骗信息，和信贷逾期的项目相似，本质上是一个二分类的问题，只是数据的处理方式有些区别。分别使用xgboost模型，lightgbm模型进行预测。实验效显示，lightgbm模型的效果优于xgboost模型，在此记录lightgbm模型。心得体会： 在参数是正常范围内的前提下，模型调参，不会显著模型的预测的结果。个人认为，解决方案大...
2021-12-04 10:21:12
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原创 python 填充缺失值
使用中位数填充mydata[feature1] = mydata[feature1].fillna(mydata[feature1].median())使用众数填充mydata[feature2] = mydata[feature2].fillna(mydata[feature2].mode())如果众数有很多，使用第一个众数填充mydata[feature2] = mydata[feature2].fillna(mydata[feature2].mode()[0])...
2021-11-30 18:55:59
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原创 python xgboost使用
前言： 最近在做信贷逾期的项目，使用了xgboost模型，在此大致记录流程，数据细节就不展开了。信贷逾期项目需要提供的用户数据信息预测是否逾期，本质上是一个二分类的问题，在此使用xgboost模型进行预测。1.数据清洗 根据数据特点，对表格进行数据清洗，比如去除空值，去除重复值，或者缺失值用中位数进行补充等。2.划分数据X，Y 本次为监督学习，X为数据特征，即feature，Y为target, 即是否逾期的结果。3.划分训练集和测试集#需要导入包from ...
2021-11-29 16:26:51
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原创 python 删除重复值的行
删除全部值都重复的行mytable = mytable.drop_duplicates()删除重复关键字的行mytable = mytable.drop_duplicates(subset = ['cst_id'])
2021-11-29 10:17:31
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原创 python 删除空值的列
删除所有值都为空值的列mytable = mytable.dropna(axis=1, how="all")删除存在空值的列mytable = mytable.dropna(axis=1, how="any")
2021-11-29 10:11:16
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原创 python 归一化保存与加载
导入包import joblib归一化模型保存joblib.dump(scaler,'scaler')归一化模型加载new_load——scaler = joblib.load('scaler')归一化使用链接：python 归一化使用_wh来啦的博客-CSDN博客
2021-11-27 09:49:24
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原创 修改学习率
修改深度模型学习率，亲测有效。导入包：from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau学习率设置：reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=10, mode='auto')history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y)...
2021-11-21 16:15:08
828
原创 python groupby()使用（数据分组）
设置数据：import pandas as pdmytable = pd.DataFrame(data={'user':['user1','user1','user1','user2','user2','user3','user2'], '交易类型':[0,0,1,1,1,1,0], '消费金额':[12,12,12,15,15,17,20], '消费数量'
2021-11-21 15:48:24
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原创 python 读取数据
导入包import pandas as pd读取数据mydata = pd.read_table("./file_name.txt", sep = ',') #数据分隔符显示数据前十行内容mytable.head(10)
2021-11-21 14:12:33
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原创 lstm 预测未来多天
前言： 由于原模型只能预测一天，不满足需求，所有在上篇的基础模型上进行修改，使原模型可以预测未来多天结果。 修改之后，新模型可以根据多天的数据预测未来多天的结果。应用范围广泛，可以用于，股票预测，汇率预测，安全仓库预测，电力负荷预测等各种实际的应用。可以根据数据集的不同，使用该模型解决各种实际的预测问题。 由于项目数据集不公开，本文使用公开数据集，Beijing PM2.5 Data Set进行仿真实验。具体来说，根据前五天的环境变量信息，预测未来五天的污染值。...
2021-11-20 10:57:14
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原创 lstm多变量预测
前言： 由于工程项目需要使用lstm模型进行预测未来数天变化，所以使用lstm模型进行实验。由于项目是内部数据，所以使用公开数据集显示结果。参考的基础模型和数据集的地址在最底部。本篇先对基础模型进行简单的介绍。下一篇介绍调整之后的模型结构。模型总体结构：使用公开数据集：Beijing PM2.5 Data Set下载数据集地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+PM2.5+Data或者百度直接搜索Bei...
2021-11-19 16:46:51
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原创 python 归一化使用
导入包：from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler定义归一化对象：scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) #将数据归一到0到1，可以根据数据特点归一到-1到1归一化数据：mydata = scaler.fit_transform(mydata) #归一化经过计算之后，反归一化mydata = scaler.inverse_transform(mydata) #反归一化
2021-11-19 10:47:11
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原创 python 字符串匹配，字符串替换
.docx文件内容查找是否有字符串“不公开理由”，如果存在返回字符所在位置，如果没有返回-1doctext.find("不公开理由")字符 串替换，将括号替换为空doctext.replace('(', '')doctext.replace(')', '')doctext.replace('《', '')doctext.replace('》', '')...
2021-11-12 15:58:03
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原创 python 遍历指定目录下指定类型的所有文件
以.docx文件为例导入包import os指定需要遍历的目录path = r'F:\法律文书\Model(1)\Model\Dataset\a'定义遍历函数file_paths= []title=[]def load(path): for file in os.listdir(path): file_path = os.path.join(path, file) if os.path.splitext(file)[1]=='.doc
2021-11-12 11:02:29
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原创 python pandas保存数据到.txt文件和不覆盖原有.txt文件
导入pandas包import pandas as pd保存到.txt文件，dataset是需要保存到.txt文件的数据，test.txt为.txt文件设置的保存的路径和名称data=pd.DataFrame(dataset)data.to_csv('test.txt',sep=' ',index=0,header=0)如果需要在原有.txt文件的基础上，保存数据，不覆盖原有的文件数据，只是追加数据，添加参数mode='a'data=pd.DataFrame(dataset)d
2021-11-12 09:51:31
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原创 python jieba分词使用
下载包pip install jieba导入包#导入包import jiebaimport jieba.posseg as psegimport jieba.analyse使用自定义词典jieba.load_userdict(r"userdict.txt")添加词jieba.add_word('程序员')jieba.add_word('打游戏')删除词jieba.del_word('写代码')元组类型测试数据 test_sent = ( .
2021-11-11 19:38:20
4186
空空如也
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