这是一个贝叶斯模型的计算机视觉小项目.希望大家通过这个简单的项目知道一般的计算机视觉项目是怎样操作的. 我先讲题目放在这里希望有兴趣的童鞋花一周的时间思考并用python实现.一周以后我来发布我的详细操作细节和代码. 希望大家能够通过这个简单的项目将自己学到的机器学习以及计算机视觉的知识应用到实践其中. 基于OpenCV编写一个基于朴素贝叶斯的图片分类分类程序 要求: [1] 在google的图片搜索引擎中输入"flower"和"airplane",分别下载m(&g…

脱敏后脚本 projectapi.py: 项目接口类 # -*- coding:utf-8 -*- """ xx项目接口类 2018-11 dinghanhua """ import requests import re import pymssql #region 工具类函数 def findinfo_from_apiquerystockdetailinfo(str1,str2): """ 从str1中找第一个&q…

七 脚本优化:重复代码的提取成函数:与项目接口相关的都封装到一个类中:添加手工验证脚本,增加输入值的判断逻辑 将所有与该项目接口相关的封装成类 class ProjectApi: #3个数据源接口 def api_1(self,code): pass def api_2(self,code): pass def api_3(self,code): pass #数据源拼接函数 def result_of_3api(self,code): pass #获取开发接口数据 def api_dev(sel…

六 与数据库对比 import pymssql def compare_expected_vs_db(): diff_list = [] # 存储不一致的代码 with pymssql.connect(server=',database='db') as myconnect: with myconnect.cursor(as_dict=True) as cursor: cursor.execute("SELECT top 10 code,content FROM [db].[dbo].[tabl…

五 与开发接口对比 1 分别将三个接口封装成三个函数,传入接口参数,返回提取并处理后的各字段. 拼接字符串作为单独的函数. def api_1(code): 发送请求获取响应 提取响应数据 响应数据转换 将所取字段和值以字典形式保存到result_dict返回 def result_of_3api(code): result1 = api_1(code) #请求三个接口 result2 = api_2(code) result3 = api_3(code) result = 字符串拼接 retu…

四 字符串拼接 空值处理 当某字段接口数据为空,则不显示相关字串. 比如字串原本是 "...,净资产收益率:ROE%",当接口数据中ROE为空,不显示',净资产收益率:%' 三目运算符 ROE = ',净资产收益率:{0}%'.format(ROE) if ROE else '' 值的相关性 当某一个值为空时,相关联的另一个也置为空 if val1 == '' or val2 == '': val1 = val2 = '' 字符串拼接 result = '{val1}{val2}{va…

三 数据处理 枚举值的转换.如接口返回1-5,需转成对应的中文. typecap = findinfo_from_api(result, 'TypeCap') dictcap = {': '微盘'} result_dict['TypeCap'] = dictcap[typecap] 去除开头的字符串 公司 公司是 公司是一家 if string.startswith('公司是一家'): result_dict['string'] = string[5:] elif string.startswi…

一 分别请求3个接口,获取响应. 第三方接口返回有两种:1 纯字符串  2 带bom头的json字串 import requests api1 = 'url1' response1 = requests.get(api1) result1 = response1.content.decode('utf-8-sig') #带BOM头的响应 api2 = 'url2' response2 = requests.get(api2) result2 = response2.content.decode(…

测试需求: 第三方系统提供了3个接口,需要测试前端显示的字符串里的对应数据与接口数据是否一致. 测试分层: 开发人员的设计:每周从接口取一次数据,拼接完成后保存到数据库.再从数据库取数提供接口给前端开发,前端展示到页面. 三个层次: 1 常规功能测试方式,验证接口数据与前端数据的一致性[因前端数据嵌入在客户端内无法提取,该步可实现脚本协助手工验证] 2 验证数据源接口与前端接口的一致性[前端接口数据每次最多取100条数据] 3 验证数据源接口与数据库数据的一致性[可实现全量验证] 脚本思路: 一…

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据…