原文鏈接：https://blog.csdn.net/bandaoyu/article/details/90583629（現(xiàn)在人工智能非常火爆，很多朋友都想學(xué)，但是一般的教程都是為博碩生準(zhǔn)備的，太難看懂了。最近發(fā)現(xiàn)了一個非常適合小白入門的教程，不僅通俗易懂而且還很風(fēng)趣幽默。所以忍不住分享一下給大家。點(diǎn)這里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳轉(zhuǎn)到教程。）說明進(jìn)程：是操作系統(tǒng)進(jìn)行資源分配的最小單元，資源包括CPU、內(nèi)存、磁
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:55 1955
硬幣兌換問題：給定總金額為A的一張紙幣，現(xiàn)要兌換成面額分別為a1,a2,....,an的硬幣，且希望所得到的硬幣個數(shù)最少。#動態(tài)規(guī)劃思想dp方程式如下#dp[0]=0#dp[i]=min{dp[i-coins[j]]+1},且其中i>=coins[j],0<=j
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:53 1955
1：找出字符串s="aaabbbccceeefff111144444"中，字符出現(xiàn)次數(shù)最多的字符（1）考慮去重，首先將字符串進(jìn)行過濾去重，這樣在根據(jù)這些字符進(jìn)行循環(huán)查詢時，將會減少循環(huán)次數(shù)，提升效率。但是本人寫的代碼較為臃腫，有更好的希望留言評論str='a1fsfs111bbbcccccvvvvvnnnnboooooosssnb'classCountvalue():defcountvalue(self,str1):'''利用set自身的去重功能:para
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:52 1955
實(shí)現(xiàn)流程從攝像頭獲取視頻流，并轉(zhuǎn)換為一幀一幀的圖像，然后將圖像信息傳遞給opencv這個工具庫處理，返回灰度圖像（就像你使用本地靜態(tài)圖片一樣）程序啟動后，根據(jù)監(jiān)聽器信息，使用一個while循環(huán)，不斷的加載視頻圖像，然后返回給opencv工具呈現(xiàn)圖像信息。創(chuàng)建一個鍵盤事件監(jiān)聽，按下"d"鍵，則開始執(zhí)行面部匹配，并進(jìn)行面具加載（這個過程是動態(tài)的，你可以隨時移動）。面部匹配使用Dlib中的人臉檢測算法來查看是否有人臉存在。如果有，它將為每個人臉創(chuàng)建一個結(jié)束位置，
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:47 1955
一、首先理解下面幾個函數(shù)設(shè)置變量length()函數(shù)char_length()replace()函數(shù)max()函數(shù)1.1、設(shè)置變量set@變量名=值set@address='中國-山東省-聊城市-莘縣';select@address1.2、length()函數(shù)char_length()函數(shù)區(qū)別selectlength('a'),char_length('a'),length('中'),char_length('中')1.3、replace()函數(shù)和leng
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:41 1955
fromrandomimportrandintdata=[randint(-10,10)for_inxrange(10)]printdatae=filter(lambdax:x>=0,data)printe或者使用列表解析速度快[xforxindataifx>=0]對字典的篩選d={x:randint(60,100)forxinxrange(1,21)}printdprint{k:vfork,vind.iteritems()ifv>90}對集合的篩選找出被
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:14 1955
安裝方法pipinstallScrapy如果順利的話不用管直接一路下來就OK驗(yàn)證是否安裝成功安裝成功不順利的情況1）lxml安裝不成功使用whl進(jìn)行安裝，不過需要先安裝whlpipinstallwheel安裝完成后下載lxml的whl文件網(wǎng)址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/whl版本挑選進(jìn)入cmd――>importpip――>printpip.pep425tags.get_supported()，按照截
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:03 1955
一般用xlml但遇到過解析出來的內(nèi)容不一樣。有誤用另一種方法得到正確的，有誤應(yīng)該只是極少問題。這種方案備用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:29 1955
這里爬取的是http://sc.chinaz.com/tag_tupian/OuMeiMeiNv.html網(wǎng)站獻(xiàn)上歐美美女！！！！fromlxmlimportetreeimporturllib.request,os,timeclassOuMeiSpider(object):def__init__(self,start_page,end_page):self.start_page=start_pageself.end_page=end_pageself.fi
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:14 1955
三大相關(guān)系數(shù):pearson,spearman,kendall統(tǒng)計學(xué)中的三大相關(guān)性系數(shù)：pearson,spearman,kendall，他們反應(yīng)的都是兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度，其值范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關(guān)，正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，值越大表示相關(guān)性越強(qiáng)。1.personcorrelationcoefficient（皮爾森相關(guān)性系數(shù)）皮爾遜相關(guān)系數(shù)通常用r或ρ表示，度量兩變量X和Y之間相互關(guān)系（線性相關(guān)）(1)公式皮爾森相關(guān)性
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:11 1955
