import numpy as np A = [[1,2],[2,1]] np.linalg.inv(A)  #计算矩阵A的逆矩阵. #显示结果 [[-0.33333333 0.66666667] [ 0.66666667 -0.33333333]] print(np.linalg.pinv(A)) #计算矩阵A的广义逆矩阵 #显示结果 [[-0.33333333 0.66666667] [ 0.66666667 -0.33333333]]

需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法.寻找行列式.求解线性方程组等等. 矩阵类似于3.9 小节中数组对象,但是遵循线性代数的计算规则.下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性: >>> import numpy as np >>> m = np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>> m matrix([[ 1, -2, 3], [ 0, 4, 5], [ 7, 8, -9]]) >>> #

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西.先把代码给出. import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

➠更多技术干货请戳:听云博客 时至今日,接触kubernetes也有一段时间了,而我们的大部分业务也已经稳定地运行在不同规模的kubernetes集群上,不得不说,无论是从应用部署.迭代,还是从资源调度管理等方面都有其难以言喻的优势,但是随着业务的不断增长,以及服务的多元化,容器的体量与管理的难度也随之增长. 浅述Kubernetes集群日常管理维护中的一些痛点: 1.较为庞大的集群规模及容器数量维护管理. 我们公司的业务场景属于典型的多业务线并行.同时为了便于分类管理,避免端口冲突和资源合理利

关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

基于python的互联网软件测试开发(自动化测试)-全集合 1   关键字 为了便于搜索引擎收录本文,特别将本文的关键字给强调一下: python,互联网,自动化测试,测试开发,接口测试,服务测试,api测试,分层测试,分层自动化..etc 2   本文目的 对近几年自己对互联网领域的测试开发的一些见解以及一些学习资料进行整理和分享,希望能够给有志于此领域的人一些入门的指导. 同时能够将 Google 这样的大的互联网公司的软件开发模式向中国地区进行一些推广吧. 笔者的观点具有比较强的倾向性:人

今天在无意之中发现了一个知乎的开源爬虫,是基于Python的,名字叫zhihu_oauth,看了一下在github上面star数还挺多的,貌似文档也挺详细的,于是就稍微研究了一下.发现果然很好用啊.就在这里给大家介绍一下如何使用. 项目的主页地址在:https://github.com/7sDream/zhihu-oauth.作者的知乎主页为:https://www.zhihu.com/people/7sdream/. 项目的文档地址为:http://zhihu-oauth.readthedoc

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西.目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点.主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一心求快,看资料时前期都是囫囵吞枣. 刚开始买了一本<Python基础教程 第2版>,大约花了10天看完,初步了解了Python语法相关特性

基于Python的Web应用开发学习总结 项目地址   本次学习采用的是Flask框架.根据教程开发个人博客系统.博客界面如图所示. 整个学习过程收获很多,以下是学习总结. 1.virtualenv virtualenv是第三方工具,用于创建虚拟环境.可以为每个程序单独创建虚拟环境,每个虚拟环境互不影响,并且不影响全局的环境,也就是说在不同的虚拟环境里可以使用不同版本的python和插件等.使用虚拟环境的另一好处是,不需要管理员权限. 以下是virtualenv的安装和使用: 1.检查是否安装了

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

Subime编辑器是一款轻量级的代码编辑器,是收费的,但是可以无限期使用.官网下载地址:https://www.sublimetext.com. Sublime Text3支持语言开发种类多样,几乎可以涵盖所有的开发语言(Java.C/C++.C#.Python.Go.JavaScript…),轻量.智能提示.界面完美.支持自定义界面和插件配置,这让很多开发者一经上手就会爱上这款便捷的Coding神器. 本文是笔者使用Sublime Text3基于Python学习.开发进行安装及相关插件的配置,

基于Python及zookeeper实现简单分布式任务调度系统设计思路及核心代码实现   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 功能需求 实现思路 代码实践(关键技术点实现) 代码模块组织结构 配置文件解析 MyTCPServer.py MyTCPClient.py appClient.py loadAgent.py 运行效果 13 测试环境 Win7 64位 Linux 64位 Python 3.3.4 kazoo-2.6.1-py2.py3-none-any.whl(window

基于python操纵zookeeper介绍 by:授客  QQ:1033553122 测试环境 Win7 64位 Python 3.3.4 kazoo-2.6.1-py2.py3-none-any.whl(windows) kazoo-2.6.1.tar.gz (linux) https://pypi.org/project/kazoo/#files zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址: http://zookeeper.apache.org/releases.html#d

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时监控Android系统和应用进程   By: 授客 QQ:1033553122     1． 测试环境 2． 实现功能 3． 使用前提 4． 使用方法 influxDB主机配置 monitor_scope.conf监控范围配置 device_with_package.conf设备和应用包配置 sample_type.conf 配置 运行程序 grafana图表配置 数据源配置 Dashboard变量配置 Dashboard Pannel

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu