matplotlib 作为机器学习三大剑客之一   ,比热按时无比强大的 matplotlib是绘图库,所以呢我就分享一下简单的绘图方式 #柱状图 #导报 柱状图 import matplotlib.pyplot as plt #设置数据 salary = [9000,10000,5000] group = ['beijing','shanghai','guangzhou'] #填充数据 plt.bar(group,salary) #设置标题 plt.title('salary/group')

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

转自: 可看到它使用机器学习算法来识别DNS安全问题 http://logz.io/blog/machine-learning-log-analytics/ A Machine Learning Approach to Log Analytics By Tomer Levy| January 19th, 2017|Blog, Log Management Opening a Kibana dashboard at any given time reveals a simple and proba

手写数字识别 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #导入knn算法,决策树,逻辑斯蒂回归 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.linear_model im

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行. 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)BandingBox左

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

打码平台介绍 一般使用超级鹰或打码兔的打码平台. 超级鹰介绍 打开http://www.chaojiying.com/contact.html注册用户,生成软件ID 下载python的demo文件 查看打码类型 使用方法 from chaojiying import Chaojiying CHAOJIYING_USERNAME = 'xxxxxx' # 账号 CHAOJIYING_PASSWORD = ' # 密码 CHAOJIYING_SOFT_ID = 894611 # 生成的唯一key C

ArcFaceSharp ArcFaceSharp 是ArcSoft 虹软 ArcFace 2.0 SDK 的一个 C# 封装库,为方便进行 C# 开发而封装.欢迎 Start & Fork. 使用 在 Nuget 搜索 ArcFaceSharp 安装. PM> Install-Package ArcFaceSharp -Version 1.0.2 或者下载dll导入. 导入 ArcFaceSharp 后,将自己申请到的 ArcFace2.0 SDK 的 dll 文件 (libarcsoft

0x01 开发背景 说起对存在验证码的登录表单进行爆破,大部分人都会想到PKav HTTP Fuzzer,这款工具在前些年确实给我们带来了不少便利.反观burp一直没有一个高度自定义通杀大部分图片验证码的识别方案,于是抽了点闲暇的时间开发了captcha-kille,希望burp也能用上各种好用的识别码技术.其设计理念是只专注做好对各种验证码识别技术接口的调用!说具体点就是burp通过同一个插件,就可以适配各种验证码识别接口,无需重复编写调用代码.今天不谈编码层面如何设计,感兴趣的可以去gith

一直都没有找到生信领域简单易懂的机器学习案例,这回算是逮到一个了:机器学习识别cfDNA OpenGene/CfdnaPattern

用了三天时间才写完,实现了通过图片识别读取坐标数值,自动寻路等简单功能. 主要的难点在于游戏中的坐标系,和电脑屏幕的坐标系存在三维旋转关系,难以换算. //全局变量:第一个数左上右下坐标 Global first1x Global first1y Global first2x Global first2y //全局变量:xp技点位置 Global xpx Global xpy //全局变量:读取到的数字 Global x1 Global x2 Global x3 Global x4 Global

ImageNet 基础部分完成,从本篇开始,会略微的增加一些难度. 通常说,在解决问题的时候,大多程序员都会在网上搜索,寻找一些相似相近的案例作为参考.这个方式在机器学习领域同样有效.可惜早期的时候,各公司的保密还是做的比较严格,时至今日有了很大改善,但在整个IT行业中,机器学习领域,各公司的研发成果保密仍然是最严重的. 因此,ImageNet对机器学习的推动更是难能可贵和功不可没.在机器学习尚处于摸索阶段,大家在都没有大规模投资的情况下艰苦研究的时候,ImageNet提供了一个迄今也是最大的已

这个只是入门,详细的还得看官方的文档http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular3.0/guide/helloworld 百度地图的“Hello, World” 开始学习百度地图API最简单的方式是看一个简单的示例.该示例帮助您快速了解百度地图API的基本使用,快速创建一张“我的地图”. 如下代码可以实现一个简单完整的全屏展示的地图Demo:        1.申请百度账号和ak        2.准备页面 根据HTML标准,每一份HTML文

1.数据空间 数据空间是指用来表示空间实体的的位置.几何特征及其属性特征的数据. 位置:经纬度.地址.相对位置: 几何特征:点.线.面.形状: 属性特征:面积.周长.人口.经济等属性. POI数据.OSM地图数据.影像图数据 空间数据分析: 概念:空间数据分析是以空间数据为处理对象,以地理学.统计学原理为依托,从空间数据中获得有关地理对象的空间位置.空间分布.空间形态.空间演变等信息: 目的是通过空间数据的深加工和分析获取新的信息: 内容:空间查询.空间处理与计算.空间划分.空间统计......

C#基础教程 第一章       C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序.当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言,还需要认真阅读有关C#语言的专著. 1.1      C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框架是微软提出的新一代Web软件开发模型,C#语言是.NET框架中新一代的开发工具.C#语言是一种现代.面向对象的语

在利用scrapy框架爬各种网站时,一定会碰到某些网站是需要登录才能获取信息. 这两天也在学习怎么去模拟登录,通过自己码的代码和借鉴别人的项目,调试成功豆瓣的模拟登录,顺便处理了怎么自动化的处理验证码. 一般都是通过打码平台处理的,当然你也可以机器学习的知识去识别验证码.后期我想自己做一个关于机器学习识别验证码的API,训练主流的网站,方便自己调用.(还不知道能不能做出来呢,走一步看一步咯!) 思路 一.想要实现登录豆瓣关键点 分析真实post地址 ----寻找它的formdata,如下图,按浏

机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分,硬件部分和软件部分. 1.硬件部分,硬件的选型至关重要,决定了后续工作是否可以正常开展,其中关键硬件部分包括:光源,相机以及镜头. 2.软件部分,目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉应用工程大致开发思路:       一.获取图像              图像采集可以来源多个途径,用算子read_image去读取图

今天 小帅b想给大家讲一个小明的小故事 ... 话说 在很久很久以前 小明不小心发现了一个叫做 学习python的正确姿势 的公众号 从此一发不可收拾 看到什么网站都想爬取 有一天 小明发现了一个小黄网 里面的小姐姐 一个比一个诱人 看了一会这个小黄网 小明不知道在倒腾什么 反正30秒之后小明虎躯一震 .... 那天晚上 小明躺在床上 夜不能寐 脑子一直都停留在那个小黄网上 突然灵光一闪 我这不是刚学了爬虫技术么 我应该把那个网站上的小姐姐都爬取到自己的电脑啊 就算下次那个小黄网没了 自己也还有

前言 现在全球最大的编程比赛记分网站非CodeForces和AtCoder莫属了,@ezoixx130大佬已经在去年介绍过CodeForces了(传送门),那么现在我们主要谈一下AtCoder. 简介 AtCoder是日本最大的算法竞技网站,正式创立于2012年6月20日,由AtCoder Inc.运行并维护,其域名为https://atcoder.jp/.提供编程在线比赛.过往比赛提交.在线评测等服务. 使用 首页 1.顶部菜单栏功能: 名称 功能 Logo图标及Home 返回首页 Conte