基于Python的人工智能美顏系統使用PyQt5模塊搭建可視化界面，Dlib模型（shape_predictor_68_face_landmarks.dat)實現人臉關鍵點檢測和定位，人臉美顏（美白、磨皮、亮眼、紅唇等操作）均是在檢測到相對應人臉器官后，使用OpenCv模塊實現調節亮度、銳化等操作。效果圖如下所示：項目代碼及所需配置文件見網址：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/11253733。G
系統 2019-09-27 17:52:47 1988
1.基礎內容[]（中括號）用于描述正則表達式中的字符集，可以通過向字符集內部輸入字符來自定義匹配的內容。importreregex1=re.compile('[ABC]')message1="Hello.ThisisABCclub.Amanwillserveyouthen."print(regex1.findall(message1))輸出：[‘A’,‘B’,‘C’,‘A’]正則表達式會根據中括號里的任意一個字符進行匹配。如果想要匹配的字符很多，例如所有的
系統 2019-09-27 17:52:45 1988
前言上項目的時候，遇見一次需求，需要把在線的其中一個collection里面的數據遷移到另外一個collection下，于是就百度了看到好多文章，其中大部分都是使用導入的方法，沒有找到在線數據的遷移方法。于是寫了python腳本，分享出來。思路：collection數據量比較大，所以一次性操作所有數據太大，于是分段執行操作。先分段按1000條數據量進行查詢，處理成json數據把處理后的json數據發送到目的collection上即可實現:一、使用http的
系統 2019-09-27 17:52:33 1988
工廠模式，類似實際的制造車間中，根據訂單的需求來生成/創建某個實例。1.應用場景：需要創建的實例不確定，由輸入的數據決定；2.實現方法：實現一個獨立的類，接收傳入的需要創建實例的名稱，在該類中實現創建某個具體實例。3.代碼：#coding:utf-8classPerson(object):def__init__(self):self.name=Noneself.gender=NonedefgetName(self):returnself.namedefge
系統 2019-09-27 17:52:30 1988
背景介紹從學sklearn時，除了算法的坎要過，還得學習matplotlib可視化，對我的實踐應用而言，可視化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美觀性確實不敢恭維。陸續使用過plotly、seaborn，最終定格在了Bokeh，因為它可以與Flask完美的結合，數據看板的開發難度降低了很多。前陣子看到這個庫可以較為便捷的實現數據探索，今天得空打算學習一下。原本訪問的是英文文檔，結果發現已經有人在做漢化，雖然看起來也像是谷歌翻譯的，本著拿來主義，
系統 2019-09-27 17:52:29 1988
感覺這種理解有問題，舉個例子來說。classDog(object):name='dog'definit(self):self.age=18d1=Dog()d2=Dog()這里有兩個實例d1,d2吧。d1.name#輸出dogd2.name#輸出dogd1.name='abc'd1.name#輸出abcd2.name#輸出dogDog.name#輸出dog原因是d1.name輸出dog不是因為這個實例共享了類屬性，而是因為這個實例沒有dog屬性，所以pyth
系統 2019-09-27 17:51:12 1988
前言一個偶然的機會來到博客園，看到了vamei的博文，瞬間被大神言簡意賅，深入淺出的Python快速課程所吸引，開始了一步一步的學習編程之路。同時也驚聞大神因抑郁癥去世，真是天妒英才，感慨萬千。有興趣的可以看看大神生前的文章。https://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html第一課Python的優缺點以及干什么用的，想必大家都很了解。主要有：簡單易學，功能強大，可移植性強等，是人工智能
系統 2019-09-27 17:49:55 1988
1.下載地址https://www.python.org/，目前版本是https://www.python.org/downloads/release/python-373/，https://www.python.org/downloads/release/python-2715/。2.依次完成v2版本和v3版本的安裝，安裝是勾選pip和安裝環境變量。3.進入v2版本的安裝目錄，重命名python為python24.cmd進入v2版本的scripts目錄，
系統 2019-09-27 17:49:49 1988
本書特色在數據規模急速膨脹的大數據時代，數據挖掘這項甄別重要數據的核心技術正發揮越來越重要的作用。它將賦予你解決實際問題的“超能力”：預測體育賽事結果、精確投放廣告、根據作品的風格解決作者歸屬問題，等等。本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現方法。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的最佳實踐！理解
系統 2019-09-27 17:49:13 1988
參考：python文本相似度計算原始語料格式：一個文件，一篇文章。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:UTF-8-*-importjiebafromgensimimportcorpora,models,similaritiesimportcodecsdefcut_words(file):withopen(file,'r',encoding="utf-8")asf:text=f.read()words=jieba.lcut(text
系統 2019-09-27 17:48:40 1988
