例如:p(x) = x3 - 3x+5 可以使用向量P=[1,0,-3,5]表示,向量长度减一表示多项式最高项次数. 从右到左分别是变量x的0次幂.1次幂.2次幂……n次幂. 这里可以使用numpy的方法ployval进行计算. import numpy as np p = np.array([1,0,-3,5]) x=5 print(np.polyval(p,x)) x = [1,2,3,4,5] print(np.polyval(p,x)) 上图所示求出X为不同值时多项式的值,同样np内也有

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

详解用python实现简单的遗传算法 今天整理之前写的代码,发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法,感觉还是挺有意思的,就拿出来分享一下. 首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘述了).大致过程分为初始化编码.个体评价.选择,交叉,变异. 遗传算法介绍 遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程,来解决问题的.大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后,剩下的种群必定是适应环境的.把一个问题所有的解看做一个种群,经历过若干次的自然选择以后,

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第7.20节 案例详解:Python抽象类之真实子类 上节介绍了Python抽象基类相关概念,并介绍了抽象基类实现真实子类的步骤和语法,本节结合一个案例进一步详细介绍. 一.    案例说明 本节定义了图形的抽象基类Shape,要求提供求面积和周长的抽象方法,然后派生两个子类长方形Rectangle和圆Circle,在这两个子类里定义了各自的构造方法,并实现了求面积和周长的方法. 二.    案例代码 1.    导入abc模块中的ABC, abstractmethod from abc imp

第7.18节 案例详解:Python类中装饰器@staticmethod定义的静态方法 上节介绍了Python中类的静态方法,本节将结合案例详细说明相关内容. 一.    案例说明 本节定义了类StaticMethod,在类中定义了静态方法stmethod.类方法clsmethod和实例方法objmethod,重写了__new__(self)方法.演示内容包括: 1.    在类方法clsmethod中通过cls和类名两种方式调用静态方法stmethod: 2.    在实例方法objmetho

第7.16节  案例详解:Python中classmethod定义的类方法 上节介绍了类方法定义的语法以及各种使用的场景,本节结合上节的知识具体举例说明相关内容. 一.    案例说明 本节定义的一个类ClsMethod,在类内定义了类方法clsmeth1.getobjcnt,演示内容包括: 1.    类方法的定义: 2.    在类方法clsmeth1中通过cls方式和类名两种方式调用类方法getobjcnt: 3.    在实例方法__init__中通过类名和"self.__class__

第7.13节 案例详解:Python类变量 上节介绍了类变量的定义和使用方法,并举例进行了说明.本节将通过一个更完整的例子来说明. 一.    定义函数dirp def dirp(iter): return [i for i in dir(iter) if not i.startswith('__')] 该函数的作用是去掉对象属性中以双下划线开头的变量,双下划线开头的变量要么是私有变量.要么是特殊变量(双下划线结尾时),实际上私有变量Python进行了转换,真正存储时不是双下划线开头,因此该函数

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(转https://blog.csdn.net/gzmfxy/article/details/78994396) 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词.本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器,并使用python实战介绍. jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切

Transformation和action详解 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 什么是算子 算子是RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作. 算子分类: 具体: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对. 3.Action算子,这类算子会触发SparkC

python爬虫实战——图片自动下载器 之前介绍了那么多基本知识[Python爬虫]入门知识,(没看的先去看!!)大家也估计手痒了.想要实际做个小东西来看看,毕竟: talk is cheap show me the code! 这个小工程的代码都在github上,感兴趣的自己去下载: https://github.com/hk029/Pickup 制作爬虫的基本步骤 顺便通过这个小例子,可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤. 一般来说,制作一个爬虫需要分以下几个步骤: 1. 分析需求(对,需求

情景: 在用selenium进行web页面自动化时,时不时会遇到上传附件的情况,常见的情况就是一个上传按钮,点击后弹出windows窗口,选择文件后上传,如下图1所示 图1 这种情况超出了selenium的能力范围,需要借助其他工具来实现,这里介绍AutoIt这个工具: 1.下载并安装 进入AutoIt官网,选择AutoIt -> Downloads,如图2: 图2 然后选择Full Installation版本,里面包含了所需的所有工具,如图3: 图3 下载后直接安装即可. 2.探测控件 (1

本人Java程序员一枚,这几天闲来无事就自学了下Python,学到Metaclass感觉有点迷惑,就在网上查相关资料,在栈溢出(stackoverflow)网站上看到一个关于metaclass的回答,感觉回答很不错,解决的自己的疑惑,闲的蛋疼就翻译了一下.原贴写的很好,尤其看得时候感觉循序渐进,由浅入深,很适合我这种小白用户.但翻的时候才感觉,自己真是闲的蛋疼,回答简直太长了,无奈都翻了这么多,不能半途而非,咬牙翻完,希望能帮到其他道友.贴上原文地址:https://stackoverflow.

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

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SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,

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1. 认证和加密    认证(Authorization)的作用在于表明自己是谁,即向别人证明自己是谁.而相关的概念是MD5,用于认证安全.注意MD5仅仅是个hash函数而已,并不是用于加密.因为hash函数处理后的数据没法进行反向恢复,这样子的话别人没法盗取你认证身份的口令.    加密(Encryption)的作用在于对想传输的数据进行处理,在网络中即使被窃取也难以破解.加密的信息可以被破解,这需要一把钥匙——“密钥”.通过密钥,我们可以对数据进行加密和解密.最有名的专用密钥加密系统就是数据