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(tǒng) 2019-09-27 17:54:46 1963
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項目》系列，項目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一個第三方單元測試框架，它完全兼容unittest，并且號稱是一個更好用的測試框架。那么nose除了具備unittest的所有功能外，還具有哪些優(yōu)勢呢？1.1用例編寫用例的編寫方式除了編寫繼承于unittest.TestCase的測試類外，還可以編
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:38 1963
正則表達式是一個特殊的字符序列，它能幫助你方便的檢查一個字符串是否與某種模式匹配。Python自1.5版本起增加了re模塊，它提供Perl風格的正則表達式模式。re模塊使Python語言擁有全部的正則表達式功能。compile函數(shù)根據(jù)一個模式字符串和可選的標志參數(shù)生成一個正則表達式對象。該對象擁有一系列方法用于正則表達式匹配和替換。re模塊也提供了與這些方法功能完全一致的函數(shù)，這些函數(shù)使用一個模式字符串做為它們的第一個參數(shù)。python正則表達式的使用（實
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:15 1963
依賴包：pipinstallparamiko源碼demo:fromtimeimport*importparamiko#定義一個類，表示一臺遠端linux主機classLinux(object):#通過IP,用戶名，密碼，超時時間初始化一個遠程Linux主機def__init__(self,ip,username,password,timeout=30):self.ip=ipself.username=usernameself.password=passwo
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:55 1963
本文主要借鑒并綜合了以下兩個博客的內(nèi)容（樣本生成和流圖構(gòu)建訓練），并在其基礎(chǔ)上繪制了擬合后的直線和“訓練次數(shù)-代價函數(shù)值”曲線，可更直觀的觀察訓練效果：https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具體步驟如下：步驟1.在很多情況下，初學者都沒有樣本庫，一般可自建樣本庫。使用random函數(shù)隨機初始化樣本庫：num_po
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:53 1963
三大相關(guān)系數(shù):pearson,spearman,kendall統(tǒng)計學中的三大相關(guān)性系數(shù)：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(guān)，正值表示正相關(guān)，負值表示負相關(guān)，值越大表示相關(guān)性越強。1.personcorrelationcoefficient（皮爾森相關(guān)性系數(shù)）皮爾遜相關(guān)系數(shù)通常用r或ρ表示，度量兩變量X和Y之間相互關(guān)系（線性相關(guān)）(1)公式皮爾森相關(guān)性
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:11 1963
問題描述：使用Python語言完成文本顏色設置。源代碼：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-classbcolors:HEADER='\033[95m'OKBLUE='\033[94m'OKGREEN='\033[92m'WARNING='\033[93m'FAIL='\033[91m'ENDC='\033[0m'BOLD='\033[1m'UNDERLINE='\033[4m'printbcolors.WARNING+
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:56 1963
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:43 1963
在之前學習的RDD和DataFrame數(shù)據(jù)集主要處理的是離線數(shù)據(jù)，隨著時代發(fā)展進步，我們會發(fā)現(xiàn)越來越多數(shù)據(jù)是在源源不斷發(fā)回到數(shù)據(jù)中心，同時需要立刻響應給用戶，這樣的情況我們就會用到實時處理，常用的場景有實時顯示某商場一小時人流密度、實時顯示當天火車站人口總數(shù)等等。接下來從實時數(shù)據(jù)源說起，實時數(shù)據(jù)源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作為數(shù)據(jù)來源，常用的有本地文件fil
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:32 1963
目前，Python科學棧中的所有主要項目都同時支持Python3.x和Python2.7，不過，這種情況很快即將結(jié)束。去年11月，Numpy團隊的一份聲明引發(fā)了數(shù)據(jù)科學社區(qū)的關(guān)注：這一科學計算庫即將放棄對于Python2.7的支持，全面轉(zhuǎn)向Python3。Numpy并不是唯一宣稱即將放棄Python舊版本支持的工具，pandas與Jupyternotebook等很多產(chǎn)品也在即將放棄支持的名單之中。對于數(shù)據(jù)科學開發(fā)者而言，如何將已有項目從Python2轉(zhuǎn)向P
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:25 1963
