1：找出字符串s="aaabbbccceeefff111144444"中，字符出現次數最多的字符（1）考慮去重，首先將字符串進行過濾去重，這樣在根據這些字符進行循環查詢時，將會減少循環次數，提升效率。但是本人寫的代碼較為臃腫，有更好的希望留言評論str='a1fsfs111bbbcccccvvvvvnnnnboooooosssnb'classCountvalue():defcountvalue(self,str1):'''利用set自身的去重功能:para
系統 2019-09-27 17:54:52 1955
實現流程從攝像頭獲取視頻流，并轉換為一幀一幀的圖像，然后將圖像信息傳遞給opencv這個工具庫處理，返回灰度圖像（就像你使用本地靜態圖片一樣）程序啟動后，根據監聽器信息，使用一個while循環，不斷的加載視頻圖像，然后返回給opencv工具呈現圖像信息。創建一個鍵盤事件監聽，按下"d"鍵，則開始執行面部匹配，并進行面具加載（這個過程是動態的，你可以隨時移動）。面部匹配使用Dlib中的人臉檢測算法來查看是否有人臉存在。如果有，它將為每個人臉創建一個結束位置，
系統 2019-09-27 17:54:47 1955
1、捕獲攝像頭和實時顯示importcv2importnumpyasnpimportpickleimportmatplotlib.pyplotaspltcap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()#Ouroperationsontheframecomeheregray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Displaytheresultingframec
系統 2019-09-27 17:54:46 1955
一、首先理解下面幾個函數設置變量length()函數char_length()replace()函數max()函數1.1、設置變量set@變量名=值set@address='中國-山東省-聊城市-莘縣';select@address1.2、length()函數char_length()函數區別selectlength('a'),char_length('a'),length('中'),char_length('中')1.3、replace()函數和leng
系統 2019-09-27 17:54:41 1955
今天我們來介紹下Python基礎教程學習之iter()方法另外的用法。據說很少有人知道這個用法！一、上代碼、學用法我們都比較熟悉iter(obj)，會返現一個迭代器，如果obj不是可迭代對象，則會報錯。但其實如果仔細看官方文檔，會發現iter()方法其實是接受兩個參數的，文檔說明如下iter(object[,sentinel])sentinel英文翻譯為哨兵。sentinel參數是可選的，當它存在時，object不再傳入一個可迭代對象，而是一個可調用對象，
系統 2019-09-27 17:54:30 1955
Python數據科學入門DmitryZinoviev著熊子源譯第三章使用文本數據第13單元處理HTML文件Beautifulsoup通過Python字典接口實現對HTML標簽屬性的訪問。如果標簽對象t表示超鏈接，則超鏈接目標的字符串值為t[“herf”].string。HTML標簽是不區分大小寫的。Soup最有用的函數：soup.find()找到目標的一個實例soup.find_all()找到目標的所有實例HTML\XML之所以強大，是因為有多樣化的功能，
系統 2019-09-27 17:53:41 1955
三大相關系數:pearson,spearman,kendall統計學中的三大相關性系數：pearson,spearman,kendall，他們反應的都是兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度，其值范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關，正值表示正相關，負值表示負相關，值越大表示相關性越強。1.personcorrelationcoefficient（皮爾森相關性系數）皮爾遜相關系數通常用r或ρ表示，度量兩變量X和Y之間相互關系（線性相關）(1)公式皮爾森相關性
系統 2019-09-27 17:53:11 1955
案例：爬取使用搜狗根據指定詞條搜索到的頁面數據（例如爬取詞條為‘周杰倫'的頁面數據）importurllib.request#1.指定urlurl='https://www.sogou.com/web?query=周杰倫''''2.發起請求:使用urlopen函數對指定的url發起請求，該函數返回一個響應對象，urlopen代表打開url'''response=urllib.request.urlopen(url=url)#3.獲取響應對象中的頁面數據:r
系統 2019-09-27 17:53:11 1955
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系統 2019-09-27 17:52:43 1955
如果直接從生成驗證碼的頁面把驗證碼下載到本地后識別，再構造表單數據發送的話，會有一個驗證碼同步的問題，即請求了兩次驗證碼，而識別出來的驗證碼并不是實際需要發送的驗證碼。有如下幾種方法解決。法1:用session：mysession=requests.Session()login_url='http://xxx.com'checkcode_url='http://yyy.com'html=mysession.get(login_url,timeout=60*
系統 2019-09-27 17:52:42 1955
