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 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 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函數根據一個模式字符串和可選的標志參數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，這些函數使用一個模式字符串做為它們的第一個參數。python正則表達式的使用（實
系統 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 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容（樣本生成和流圖構建訓練），并在其基礎上繪制了擬合后的直線和“訓練次數-代價函數值”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函數隨機初始化樣本庫：num_po
系統 2019-09-27 17:53:53 1963
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 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 2019-09-27 17:52:56 1963
Python命令行之旅：使用argparse實現git命令作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項目》系列，項目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介紹argparse的文章中，我們全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴們都已經摩拳擦掌，想要打造一個屬于自己的命令行工具。本文將以我們日常工作中最常見的git命令為例，講解如何使用arg
系統 2019-09-27 17:52:36 1963
在之前學習的RDD和DataFrame數據集主要處理的是離線數據，隨著時代發展進步，我們會發現越來越多數據是在源源不斷發回到數據中心，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等等。接下來從實時數據源說起，實時數據源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作為數據來源，常用的有本地文件fil
系統 2019-09-27 17:52:32 1963
#-*-coding:utf-8-*-importdatetime#給定日期向后N天的日期defdateadd_day(days):d1=datetime.datetime.now()d3=d1+datetime.timedelta(days)returnd3#昨天defgetYesterday():today=datetime.date.today()oneday=datetime.timedelta(days=1)yesterday=today-one
系統 2019-09-27 17:52:22 1963
