Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -

python+requests接口自动化测试框架实例详解   转自https://my.oschina.net/u/3041656/blog/820023 摘要: python + requests实现的接口自动化框架详细教程 前段时间由于公司测试方向的转型,由原来的web页面功能测试转变成接口测试,之前大多都是手工进行,利用postman和jmeter进行的接口测试,后来,组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架,使用的是java语言,但对于一个学java,却在学python

python 排序算法总结及实例详解 这篇文章主要介绍了python排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 总结了一下常见集中排序的算法 排序算法总结及实例详解"> 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt

python 3.x 爬虫基础 python 3.x 爬虫基础---http headers详解 python 3.x 爬虫基础---Urllib详解 前言 爬虫也了解了一段时间了希望在半个月的时间内结束它的学习,开启python的新大陆,今天大致总结一下爬虫基础相关的类库---Urllib. Urllib 官方文档地址:https://docs.python.org/3/library/urllib.html urllib提供了一系列用于操作URL的功能. Python3中将python2.7

python selenium 三种等待方式详解   引言: 当你觉得你的定位没有问题,但是却直接报了元素不可见,那你就可以考虑是不是因为程序运行太快或者页面加载太慢造成了元素不可见,那就必须要加等待了,等待元素可见再继续运行程序: 正文: 1.强制等待(sleep) 设置等待最简单的方法就是强制等待,其实就是time.sleep()方法,不管它什么情况,让程序暂停运行一定时间,时间过后继续运行:缺点时不智能,设置的时间太短,元素还没有加载出来,那照样会报错:设置的时间太长,则会浪费时间,不要小

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直

Python中的深拷贝和浅拷贝详解   这篇文章主要介绍了Python中的深拷贝和浅拷贝详解,本文讲解了变量-对象-引用.可变对象-不可变对象.拷贝等内容.   要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念: 变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝)   [变量-对象-引用] 在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}...... 甚至连type其本身都是对象,type对象 Python

Github-jcjohnson/torch-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-3-18 声明 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@gmail.com 或13813017783@163

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

前几天接的一个小项目,基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测,已经交接完毕,现在把代码公开. 基于欧式距离的: load data1.txt %导入数据,行为样本,列为特征 X=data1; %赋值给X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m dist(i)=sqrt(sum(X(i,:)-u).^2); end [a,b]=sort(dist);%对欧氏距离进行排序 T=ceil(m*0.02)%设置阀值   Threshold=a(m-T);%定为阀值

python数据分析数据标准化及离散化详解 本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容,供大家参考,具体内容如下 标准化 1.离差标准化 是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间.方便数据的处理.消除单位影响及变异大小因素影响. 基本公式为:     x'=(x-min)/(max-min) 代码:     #!/user/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np imp

目录 python中requests库使用方法详解 官方文档 什么是Requests 安装Requests库 基本的GET请求 带参数的GET请求 解析json 添加headers 基本POST请求 响应 response属性 高级操作 获取cookie 会话维持.模拟登陆 证书验证(SSL Cert Verification) 认证设置 代理设置 超时设置 异常处理 上传文件 带参数的GET请求->headers 带参数的GET请求->cookies 发送post请求,模拟浏览器的登录行为

Python爬虫之selenium库使用详解 本章内容如下: 什么是Selenium selenium基本使用 声明浏览器对象 访问页面 查找元素 多个元素查找 元素交互操作 交互动作 执行JavaScript 获取元素属性 获取文本值 Frame 等待 浏览器的前进和后退 选项卡管理 异常处理 ++++++++++++++++++++++++++++++++ 什么是Selenium selenium 是一套完整的web应用程序测试系统,包含了测试的录制(selenium IDE),编写及运行(

Python操作SQLite数据库的方法详解 本文实例讲述了Python操作SQLite数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: SQLite简单介绍 SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身.它是遵守ACID的关联式数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作

第7.15节  Python中classmethod定义的类方法详解 类中的方法,除了实例方法外,还有两种方法,分别是类方法和静态方法.本节介绍类方法的定义和使用. 一.    类方法的定义 在类中定义的方法,默认是实例方法,要定义类方法,需要用到单独的语法. 1.    语法: @classmethod def 方法名(cls,其他参数): 方法体 2.    定义说明: 1)    上述语法定义中,@classmethod称为类方法装饰器,凡是类方法定义都必须有该装饰器. 装饰器是Pytho

马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度. 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns