- 博客(1020)
- 资源 (14)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 波士顿房价预测案例（python scikit-learn）---多元线性回归(多角度实验分析)
Scikit-learn（全称：Simple and Efficient Tools for Machine Learning，意为“简单高效的机器学习工具”）是一个开源的Python机器学习库，它提供了简单而高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。Scikit-learn主要特点包括：丰富的算法库、易于使用、高效的性能、数据预处理和特征选择、模型评估和选择、可扩展性、社区支持。波士顿房价数据集是一个著名的数据集，它在机器学习和统计分析领域中被广泛用于回归问题的实践和研究。
2024-04-03 22:25:38
1130
原创 神经网络之万能定理python-pytorch实现，可以拟合任意曲线
你们可能觉得这个拟合好像也一般啊，其实不是，我这个问题非常难，基本上网上的代码都是拟合效果很差的，数据的话，感兴趣的，可以私聊我，我可以发给你们。这个实现想做到博主这个效果的，很难，因为博主做了大量实现，发现，其实严格意义上的万能定理的实现其实是需要很多的考虑的。另外随着训练轮数和神经元的增加，实际上我们的效果可以真正实现万能定理。
2024-03-02 00:07:58
686
2
原创 python cookbook 内容提炼 第三章 数字日期和时间
大家后面可以多学习学习，其实对齐问题在上一章中可以处理，我们把数据变成字符串，然后对齐处理，再显示也是不错的方案。这一块内容，就不细说了，主要是通过numpy实现，后面博主打算，做一另一本书的笔记，叫做python科学计算，做数据分析，数学建模，人工智能的应该都会听过这本书，很棒的一本书，好像是六七百页，后面我会出。这个可能开发中用的少，但是对于经常做数值分析，数值运算的还是很重要的。肯定不能只是知道十进制怎么转过去，也要知道怎么转回来，不然没有实际应用价值，就像只知道去上班的路，不知道回家的路。
2024-02-28 19:52:25
620
原创 python cookbook内容提炼-第二章 字符串和文本
这个其实听常用的的，尤其对于我们国内开发，比如汉语，藏语，等一些字符编码，我们进行正则匹配的时候，往往都是用Unicode去进行操作的，所以可以学习学习。这还一种是re.compile进行匹配，但是这种匹配，没什么好的，不常用，只是确定这种匹配模式存不存在，返回的是一个bool值，一般不怎么用。就是说，我们现在有一个字符串，想进行分割，但是分隔符不止一个，可能有很多个，这个使用正则表达式去实现的。后面三节，博主都看了，基本上用不到，就算能用到，也可以有更好的替代方法，就不详细介绍了。
2024-02-28 01:49:55
818
原创 python cookbook内容提炼-第一章数据结构和算法
第一章的内容很实用，博主做了一些内容上的提炼，把一些最重要的知识点写在了下面。下面内容中，字体小的内容实在开发中不常用的，其他的都是比较重要的内容，感兴趣，可以掌握一下。
2024-02-27 12:12:00
977
原创 IDEA创建springboot+mybatis项目（java8 和java21可行）
今天博主讲一下，IDEA创建springboot+mybatis项目的文章。
2024-01-12 11:07:28
615
原创 mysql Linux系统云服务器配置远程访问
这将创建一个名为"remoteuser"的MySQL用户，并将其密码设置为"123456"。请注意，@'%'表示该用户可以从任何地方连接到MySQL服务器，而@'localhost’表示该用户只能从本地连接。remoteuser 访问用户，mysql_server_ip_address输入你的服务器外网ip地址，即可。注意，第一次输入的密码可能会作为之后的root密码，所以不要乱写哦。输入好之后直接回车，之后这个密码就会作为以后的root密码了。回车之后会直接让我们输入密码，一定要小心行事。
2024-01-11 10:33:30
520
原创 java-MyBatis项目配置
这个文件其实也可以不配置，主要是图个方便，因为其在后续mybatis-config.xml文件种主要用作变量取填充代码。所以本质上，MyBatis项目就是做了一个java和sql得对接，且可以直接将数据和类进行对接，极大方便了开发。注意下面几行代码，就可以知道配置db.properties文件得作用了，其实就是做一个变量替换。namespace="IUserDao"这里指的是，我们使用什么函数接口对接下面的sql语句。这个代码，是告诉我们mappers文件去哪里找，这个文件会存放我们对数据库得一些操作。
2023-12-29 14:04:16
1026
原创 python flask+vue实现前后端图片上传
然后会在我们后端代码工作目录下保存图片。// 在这里你可以处理上传成功的逻辑。// 在这里你可以处理上传失败的逻辑。// 发送文件到后端。
2023-12-20 14:20:22
1044
原创 python 使用reportlab打造29页图文并茂pdf(全网reportlab最强pdf自动化生成代码）
这次项目所使用的代码如果同志们可以灵活使用，基本上可以解决百分之九十以上的pdf模板自动化生成。最近博主，做了一个项目，使用reportlab制作pdf，博主打算把代码分享出来，先看一下博主生成的pdf:以上就是，这次项目生成的pdf，使用的数据，我就不分享了，下面是代码。
2023-12-01 23:00:19
625
原创 python 基于opencv和face_recognition的人脸识别
AddPhoto(“华仔”, “./photos/huazai.jpg”)AddPhoto(“发哥”, “./photos/fage.jpg”)然后通过下面代码注册用户，之后启动程序，就会调用摄像头进行识别了。使用一个photos存放你需要识别的照片，注意一个人一张就行。
2023-11-26 09:53:24
441
原创 BERT-pytorch源码实现，解决内存溢出问题
信大家很多人都在做BERT这个模型，但是，有些人可能就是直接从transfermer这个模型里直接导入数据，但是这种方法不方便我们修改模型，于是有些人就通过pytorch详细实现了BERT,但是博主发现，这些详细实现BERT的代码出现了内存溢出问题，博主就做了改进，下面代码，我们可以解决掉内存溢出问题，主要还是因为中间结果并没有完全释放。
2023-11-25 11:54:43
513
原创 python opencv -模板匹配
模板匹配就是，我们现有一个模板和一个图片，然后，在这个图片中寻找和模板近似的部分。在opencv 中主要通过cv2.matchTemplate这个函数去实现。
2023-11-24 22:00:09
703
原创 python-opencv轮廓检测（外轮廓检测和全部轮廓检测，计算轮廓面积和周长）
通过cv2.findContours，我们可以进行轮廓检测，当然也有很多检测模式，我们可以通过选择检测模式，进行外轮廓检测，或者全部轮廓检测等等，可以实现不同的需求。另外opencv也封装了计算轮廓面积和周长的函数，注意，轮廓基本上都是点组成的，也就是说，我们可以通过opencv封装的函数计算一堆点集的周长和面积。print(cv2.arcLength(cnt,True))#True闭合的周长，输出周长。cnt为轮廓点集，这个函数，以后博主觉得是有很大实用效果的。
2023-11-24 20:48:50
982
原创 python opencv 边缘检测（sobel、沙尔算子、拉普拉斯算子、Canny）
这次实验，我们分别使用opencv 的 sobel算子、沙尔算子、拉普拉斯算子三种算子取进行边缘检测，然后后面又使用了Canny算法进行边缘检测。注：cv2.convertScaleAbs进行了一个绝对值操作，因为可能计算出来梯度为负值。
2023-11-24 20:09:59
643
原创 python -opencv 图像锐化
图像锐化其实，是一种增强图片对比度的技术，我们可以通过计算图像的导数，把导数绝对值数值大于零的数值加回原图像，通过这种方法，可以增强图像的对比度。
2023-11-23 20:40:19
963
原创 python opencv 放射变换和图像缩放-实现图像平移旋转缩放
我们实现这次实验主要用到cv2.resize和cv2.warpAffine。
2023-11-23 20:26:50
1063
原创 python -opencv 中值滤波 ，均值滤波，高斯滤波实战
cv2.GaussianBlur-高斯滤波。cv2.medianBlur-中值滤波。cv2.blur-均值滤波。
2023-11-22 21:11:30
971
1
原创 python-opencv划痕检测-续
第六步：绘制轮廓，并将过滤面积较小的轮廓，且进行轮廓填充。这次划痕检测，是上一次划痕检测的续集。第一步：读取灰度图像。第二步：进行均值滤波。第三步：进行图像差分。
2023-11-22 19:55:19
1217
原创 python-opencv划痕检测
这次实验，我们将对如下图片进行划痕检测，其实这个比较有难度，因为清晰度太差了。（1）读取图像为灰度图像，进行自适应直方图均衡化处理，增强图片对比度。（5）最后使用霍夫曼直线检测，检测划痕线段并绘制。（3）然后我们再进行一次直方图均衡操作增强图片。（2）然后进行三次图像去噪 - 高斯滤波。（4）然后使用canny进行边缘检测。有一点效果，但不多。
2023-11-20 23:48:28
1328
1
原创 python -opencv 轮廓检测(多边形，外接矩形，外接圆)
第三步：使用cv2.findContours对二值化图像提取轮廓。第一步：读取图像为灰度图。第三步：将轮廓绘制到图中。第二步：进行二值化处理。
2023-11-20 21:15:57
636
原创 python-opencv 培训课程作业
第五步：对数变换：通过对每个像素点的灰度值进行对数计算，以增强图像中低灰度级的细节，增强图像的整体对比度，对每个像素求 3 * math.log(1 + log[i][j])，并展示最终结果。第四步：伽马变换：通过幂运算来调整图像的对比度和亮度，每个像素值取 0.8 次幂，参考 math.pow(gamma[i][j], 0.8)，并展示最终结果。第一步：第一步：读取 res 下面的 girl.jpg，读取彩图，，并转换为rbg格式展示。第三步：反转图像：最大图像灰度值减去原图像，即可得到反转的图像。
2023-11-19 23:05:43
926
原创 python-opencv 培训课程笔记（2）
cv2.COLOR_BGR2HSV，HSV-色调、饱和度、亮度 将BGR进行HSV处理。#THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转。#THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转。#cv2.COLOR_BGR2RGB 将BGR转换为RGB格式。#cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR转换为灰度图。#THRESH_TOZERO 超过127 取 不变否则取0。#THRESH_BINARY超过127 取 255否则取0。
2023-11-19 22:57:24
309
原创 160. 相交链表-哈希表法O（n）时间复杂度
输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,6,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3。输入：intersectVal = 2, listA = [1,9,1,2,4], listB = [3,2,4], skipA = 3, skipB = 1。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,6,1,8,4,5]。解释：相交节点的值为 2 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。
2023-11-14 12:46:46
72
原创 153. 寻找旋转排序数组中的最小值
注意，数组 [a[0], a[1], a[2], …, a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], …解释：原数组为 [0,1,2,4,5,6,7] ，旋转 4 次得到输入数组。解释：原数组为 [11,13,15,17] ，旋转 4 次得到输入数组。解释：原数组为 [1,2,3,4,5] ，旋转 3 次得到输入数组。输入：nums = [4,5,6,7,0,1,2]输入：nums = [11,13,15,17]输入：nums = [3,4,5,1,2]
2023-11-14 12:30:34
114
原创 python Flask框架，调用MobileNetV2图像分类模型，实现前端上传图像分类
基于flask 和mobileNetV2模型的前端图像分类项目。Labrador retriever是拉布拉多寻回犬。其他的东西其实用不到了。主要是这个六个文件。今天博主介绍一个图像分类的小项目。python版本==3.7.6。感兴趣的可以学习一下这个项目。Tabby是斑猫的意思。
2023-11-11 11:43:09
271
原创 visual studio Python 配置QGIS（qgis）教程
打开解决方案管理器，然后右键Python环境，选择添加环境。这个教程全网独一份啊，博主是自己摸索出来的。path为bin上级目录文件夹路径。然后选择添加就可以了。
2023-11-06 23:42:24
520
原创 python web框架 flask基础入门教程
{% block content %} {% endblock %}之间的内容会被补充道layout.html网页里，补充的地方就在。只需要在app.run()的时候传入host=‘0.0.0.0’，那么你搭建的网站，链接局域网的就都可以访问了。注意过滤器其实非常非常重要，他的作用性很大，可以帮助我们处理各种各样的字符，数字等转换。对应的{% block content %} {% endblock %}之间。通过上面方法程序，我们就可以实现这样的结果。刚才输入的数据就会被导入数据库。
2023-11-06 12:14:39
486
细粒度情感分类，这个是通过python pytorch实现的一个细粒度情感分类
2023-12-10
基于BERT+LSTM+CRF的医学实体识别研究与实现
2023-12-10
flask基础入门教程的代码
2023-11-05
python pytorch- TextCNN TextRNN FastText Transfermer文本情感分类-数据集
2023-10-08
基于python pyqt5编写的推石头小游戏
2023-06-14
基于Adaboost、python flask的贷款违约预测系统.zip
2023-05-31
基于flask搭建的3DMM人脸三维建模系统
2022-07-13
BiNE-master.zip
2021-05-14
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人