作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 众所周知随着人工智能智能的发展,人工智能的落地项目也在变得越来越多,尤其是计算机视觉方面. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练,

python的数据结构分类: 数值型 int:python3中都是长整形,没有大小限制,受限内存区域的大小 float:只有双精度型 complex:实数和虚数部分都是浮点型,1+1.2J bool:int的子类,仅有2个实例,True.False对应1和0,可以整数直接运算 序列对象 字符串 str.列表list.tuple 键值对 集合set.字典dict 数字的处理: round():四舍六入,五找偶数 In [1]: round(1.5) Out[1]: 2 In [2]: round(

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

  随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步,特别是在计算机视觉领域.21世纪的第二个十年迅速采用卷积神经网络,发明了最先进的算法,大量训练数据的可用性以及高性能和高性价比计算的发明.计算机视觉中的一个关键概念是图像分类; 这是软件系统正确标记图像中主导对象的能力. ImageAI是一个Python库,旨在帮助开发人员构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统. 1. 安装Python 3.5.1或更高版本和pip (如果您已经安装了Python 3.5.1或更高版本,请

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 1 #-*-encoding:utf-8-*- 2 import pytesseract 3 from PIL import Image 4 5 class GetImageDate(object): 6 def m(self): 7 image = Image.open(u"a.png&q

​ 项目介绍 小狗分类器可以做什么? 通过这个分类器,你只需要上传照片,就可以得到小狗的品种,以及更多的信息. 这就是所谓的「机器学习」,让机器自己去“学习”.我们今天要做的这个分类任务,是一个“监督学习”的过程. 监督学习的主要目标是从有标签的训练数据中学习模型,以便对未知或未来的数据做出预测. 我给大家讲一个例子.用“房子的尺寸”预测“房子的价格” ​ 图片来自(吴恩达-机器学习) X-房子的尺寸(小狗的图片)    Y-房子的价格(小狗的类别) 如图,我们根据已经有的数据集(图上的坐标),

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而

for notes of learing python. // just ignore the ugly/wrong highlight for python code. """odbchelper.py sample script This program is part of "Dive Into Python", a free Python book for experienced programmers. Visit http://diveinto

1.pip3 install pyocr 2.pip3 install pillow or easy_install Pillow 3.安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C:\Program Files\下 4.要求python默认安装在C盘 代码: # !/usr/bin/python3.4 # -*- codi

1.Python的类方法,实例方法,和静态方法 class S(object): def Test(self): print("TEST") @classmethod#类方法 def Test02(cls): print("class") @staticmethod#静态方法 def Test03(): print("Test03")a=S()a.Test()#第一种调用方法S.Test(a)#第二种调用方法,必须传入实例的引用print(&qu

1.存储模型,对象可以保存多少个值.如果只能保存一个值,是原子类型.如果可以保存多个值,是容器类型.数值是原子类型,元组,列表,字典是容器类型.考虑字符串,按道理,字符串应该是容器类型,因为它包含多个字符.但是,Python中没有字符类型,也就是没有字符的概念,因此,把字符串归为原子类型. 2.更新模型,对象的值是否可以更新.Python彻底分离了引用和实体,比如a=1; b=a; b=2; 可以认为,a指向的内存内容不允许修改,现在b也指向这块内存,那么我要修改b,该怎么办呢? 只能是重新分配

如图: 集合的炒作分类: 确定大小 测试项的成员关系 遍历集合 获取一个字符串表示 测试相等性 连接两个集合 转换为另一种类型的集合 插入一项 删除一项 替换一项 访问或获取一项

这是我注册博客后写的第一篇博客,希望对有相关问题的朋友有帮助. 在图像识别前,首先我们要做好准备工作. 运行环境:windows7及以上版本 运行所需软件:(有基础的可以跳过这一段)eclipse,pydev,anaconda2,tesseract-ocr(图像识别引擎),pytesseract组件,PIL组件 操作:安装eclipse,在eclipse的help菜单栏中选择Eclipse Marketplace搜索pydev,安装pydev,下载anacondea2,下载安装tesseract

from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd root1="F:/goverment/shuili2

第三方库 pandas sklearn 数据集 来自于达观杯 训练:train.txt 测试:test.txt 概述 TF-IDF 模型提取特征值建立逻辑回归模型 代码 # _*_ coding:utf- _*_ # 简单文本分类实现 import time import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_extraction.text import Coun

目前流行的Python实现包括CPython,Jython,IronPython,Stackless,PyPy,Cython,Shed Skin. CPython Cpython是Python的标准实现,整个实现有ANSI C编写而成,是目前使用最广的Python实现,Linux和Max OS X上面安装的大多数都是CPython. Jython Jython就是Phthon for Java,主要是为了让Python调用Java应用,就好像CPython可以让Python调用C和C++一样.J

CPython 当从Python官方网站下载并安装好Python2.7后,就直接获得了一个官方版本的解释器:Cpython,这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython,在命名行下运行python,就是启动CPython解释器,CPython是使用最广的Python解释器. IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的,好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内

一.安装Python依赖 pip install pytesseract pyocr pillow Image pip安装:https://www.cnblogs.com/Javame/p/10918325.html 二.下载并安装 tesseract-ocr: wget https://download.csdn.net/download/yiyu1/11200375 三.修改pytesseract.py 位置:..\lib\site-packages\pytesseract\pytesser

前些天看见了几个有趣的python项目,在自己实际测试和理解后贴一下代码. https://www.shiyanlou.com/courses/589/labs/1964/document 算法主要逻辑是通过python自带的PIL库通过像素分析图片的皮肤部分,并通过皮肤占有整个图片面积和皮肤块数量来判断一张图片是否是色情图片. 当然,目前该种分析方法依然有许多不足之处...但是大部分比较典型的图片都能比较不错地识别...但是没有加入人型轮廓的识别,导致错误的可能性. 还有一个问题就是皮肤识别算

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digits() X