文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/xYSKH_KLYfooIoelJH02Cg 农历2018年的最后一篇文章,踏上回家的征途前,推荐一个Python的三方库turtle,是一个可以绘制图像文字的库. 这里的例子比较简单,就是依据各个点坐标连线最后形成文字的,先附上成品图的: 主要用到的几个方法: t.screensize(400, 400, "#fff") 初始化画布,参数是宽.高.背景色: t.pensize(penSize) 设置画笔宽度: t.pen

由于input_data网页打不开,因此从博客找到代码copy: https://blog.csdn.net/weixin_43159628/article/details/83241345 将代码放置在主目录下以后缀.py结尾 或者将 /home/joel/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist文件夹的input_data.py 替换为以下代码,请事先备份好原来的input_data.py,从

前言 多年前,你我在一起"打飞机".为了实现真正的打飞机,在下一年前踏足帝都学习了无所不能的Python,辣么接下来带你在俩个小时用200行代码学会打飞机. python中提供了一个pygame的模块能够让我们快速编写一个游戏.接下来,简要创建一个目录结构,存放代码(规范的目录结构可以让代码保持高度的灵活性及可读性),如下: """ PlayPlane/ |-- bin/ | |-- main.py 程序运行主体程序 |-- config/ | |-- s

https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf/blob/master/examples/inference.py 1.运行 先运行看看实现的结果: (deeplearning) userdeMBP:examples user$ python inference.py im1.png anno1.png out1.png Found a full-black pixel in annotation image, assuming it means 'unkno

目录 目录 Keystone WSGI 实现 controllerspy routerspy 参考文档 Keystone WSGI 实现 Keystone 项目把每个功能都分到单独的目录下,EXAMPLE: token 相关的功能 ===> keystone/token/ assignment 相关的功能 ===> keystone/assignment/ auth 相关的功能 ===> keystone/auth/ catalog 相关的功能 ===> keystone/cata

https://github.com/astrand/pyobfuscate 使用方法,调用下图文件即可,方法 python  pyobfuscate.py your_code.py 即可输出在cmd里面去,复制出来替换源码即可.

"""An example of how to use your own dataset to train a classifier that recognizes people. """ # MIT License # # Copyright (c) 2016 David Sandberg # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a co

ORM.py ''' ORM: 对象关系映射 ---> 映射到数据库MySQL中的数据表 类名 ---> 表名 对象 ---> 一条记录 对象.属性 ---> 字段 模拟Django的ORM,为了,将数据库的 增.删.改.查,全部封装成 一个个的方式,比如: save, delete, update, select. 优点: 使用者无需 关心具体的SQL命令 如何编写. 直接通过调用方法 来执行相对应的SQL命令. 缺点: 1.更高级的封装导致"执行效率变低".

布谷鸟是比较新的启发式最优化算法,但其与传统的遗传算法,退火算法等相比,被证明收敛速度更快,计算效率更高! 文章目录 本文诞生的缘由 布谷鸟算法思想简介 更新位置的方式 莱维飞行 局部随机行走 抛出个栗子 一些参数的建议 完整的python实现 运行结果 参考文献 本文诞生的缘由 由于布谷鸟算法比较新,所以国内外的网上对于该算法的介绍都比较少,虽然算法整体的思想看起来简单,但真正落实到实践时往往发现有些细节还是不甚清楚.令人尴尬的是,我搜索了国内外对于布谷鸟算法的教程,这些教程恰恰点到算法思想上

import socket import subprocess sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1',10800)) sk.listen() conn,addr = sk.accept() #内容 while 1: cmd = conn.recv(1024).decode('utf-8') # 接收的字节先解码,然后进系统命令 r = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,std

1.注意判断数字时,如果是get传递的参数,一定要用int转换.不然出错. 2.$var 定义时,冒号后的内容不是python内容,需加上$符号.如$var naviId:$naviId. 3.各个模板中的变量,要对应一致.在用base布局时,整个模板内容为layout模板的content,模板内定义的变量x(模板变量),在layout模板内用content.x 引用. 4.模板编码要统一,有一次新建文件时,忘记改编码了,缺省值没设...报错:list index out of range,统一

习惯了java,c++之类的宽容,初学python,被它摆了道下马威,写if else,竟然必须要我正确用缩进格式,原来在python里不能用括号来表示语句块,也不能用开始/结束标志符来表示,而是靠缩进来表示,好吧,我以后多注意 空白在Python中是重要的.事实上行首的空白是重要的.它称为缩进.在逻辑行首的空白(空格和制表符)用来决定逻辑行的缩进层次,从而用来决定语句的分组. 这意味着同一层次的语句必须有相同的缩进.每一组这样的语句称为一个块.我们将在后面的章节中看到有关块的用处的例子. 你需

一.模块 我们编写文件:a.py,放在C:\Python34\Lib\sit-packages下,里面写上一句代码为: print('this is a') 之后我们就可以在我们的代码里面引用a.py文件,这里a.py就称为一个模块.在我们的工作目录编写文件:test.py,代码如下: print('hello world') 运行后,显示结果为: hello world 修改test.py代码为: 1 2881064151 import a print('hello world') 运行后,显

web.py 是一个轻量级Python web框架. 下面我将使用web.py框架,创建一个简单的html页面示例. 1.项目的目录结构如下所示: exweb2\  uniqueenv\  app.py  templates\ base.html hello_form.html                 index.html 2.创建网站根目录exweb2mkdir exweb2 3.在网站根目录下创建一个虚拟环境cd exweb2virtualenv uniqueenv 4.安装flas

1. 开启演示平台 选择WSGI,输入应用名称,即是演示网页的网址. 2. web.py代码迁移 将Python的site-packages目录下的web文件夹复制到代码目录下,与网页程序在同一个文件夹内,这样可以保证import web可以正常执行. 3. 创建wsgi.py文件 由于web.py遵循标准wsgi格式,所以只需在wsgi.py里导入项目主程序的app.wsgifunc()即可. 别忘了在项目根目录内创建__init__.py空白文件. 简单示例: wsgi.py import

将Python代码嵌入C++程序进行编写的实例,python嵌入 把python嵌入的C++里面需要做一些步骤 安装python程序,这样才能使用python的头文件和库 在我们写的源文件中增加“Python.h”头文件,并且链入“python**.lib”库(还没搞清楚这个库时静态库还是导出库,需要搞清楚) 掌握和了解一些python的C语言api,以便在我们的c++程序中使用 常用的一些C API函数 在了解下面的函数之前有必要了解一下**PyObject***指针,python里面几乎所有

1.windows不自带zip,需自行安装,http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/zip.htm 2.安装后,要配置环境变量:PATH 3.简明Python教程 (A Byte of Python)中的 backup_ver1.py 代码 import os import time #1.需要备份的文件与目录将被指定在一个列表中. #windows下 source = ['"C:\\My Documents"','C:\\Code'] #这里

ubuntu安裝Web.py sudo pip install web.py 測試代碼: import web urls = ( '/(.*)','hello' ) app = web.application(urls,globals()) class hello: def GET(self,name): if not name: name = 'world' return 'hello,'+name+'!' if __name__=='__main__': app.run() 类似于flask

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like