暑期实践二

AI Studio

登录AI Studio,我们可以发现它里面有很多项目,当然这其中有很多是各种各样的项目,对于一些项目你可以去fork,fork是一个复制的操作,我们就可以在原基础上进行修改和扩展,在那之后你的操作就与原项目之间不存在联系了;你也可以喜欢收藏它,以免下次找它更加方便;还有很多数据集,你可以在公开的数据集中找到你想要的数据,当然了你也可以创建数据集;后面就是各种各样的比赛了,当然还有精品课程。我个人的话对语音识别方面的项目比较感兴趣,于是我folk了基于paddlepaddle事先声音分类的项目。

 

 Python

fork:Python基础知识

 

 Python知识点总结

一、数据结构

数据结构其中就包括数字、字符串、列表、元祖、字典。

1、数字

数字中的数据类型包括整型、长整型、浮点型、复数

2、字符串

字符串连接:+

重复输出字符串:*

通过索引获取字符串中字符[]

字符串截取[:] 牢记:左开右闭

判断字符串中是否包含给定的字符: in, not in

join():以字符作为分隔符,将字符串中所有的元素合并为一个新的字符串

转义字符 \

3、列表

列表类似其他语言中的数组

列表的创建需要用方括号括起来,且将数据用逗号分割。

访问列表中的值,例如list1[0]、list1[-1] ,其中0代表第一个,-1代表倒数第一个。

更新列表,对列表的数据项进行修改或更新:append()。

删除列表元素:del list1[]。

列表切片:在Python中处理列表的部分元素。

4、元祖

元祖与列表类似,但其内容不可修改。

元祖使用小括号,在括号里面添加元素就可创建。

元祖操作:拼接+、重复*、关系操作符<> =、成员操作符in,not in、逻辑操作符and or

命名元祖:namedtuple()

删除元祖:del语句删除整个元祖。

元祖的内置函数:

print len(tup) 计算元祖元素个数

print max(tup) 求最大值

print min(tup) 求最小值

5、字典

字典是一种通过名字或者关键字引用的数据结构,这种结构类型也称之为映射。

基本操作:

len() 返回字典中建——值对的数量

d[k] 返回关键字对于的值

d[k]=v 将值关联到健值k上

del d[k] 删除健值为k的项

key in d 健值key是否在d中,是否返回True,否则返回False。

二、Python面向对象

定义一个类Animals:

(1)init()定义构造函数,与其他面向对象语言不同的是,Python语言中,会明确地把代表自身实例的self作为第一个参数传入

(2)创建一个实例化对象 cat,init()方法接收参数

(3)使用点号 . 来访问对象的属性。

三、Python JSON

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写。

json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

四、Python异常处理

当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一种web应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文件中。它可以更好地向用户解释整个分析过程。

Jupyter Notebook功能:

可进行交互式调试,就是把代码分割到不同的cell里逐个调试,从而获取到我们想要测试的变量和类型。当然它里面有丰富的插件,我们可以去选择安装使用我们需要的插件;它还可以进行主题的修改,我们可以去选择自己喜欢的主题;并且它还支持多语言,比如目前火爆的Python、c++它都支持,这样就可以支持更多的用户来使用了,也方便了用户的使用,看起来要更加的高效与便捷。

Linux基本命令

1、date:打印或者设置系统的日期和时间。
2、stty-a:可以查看或者打印控制字符(Ctrl-C、Ctrl-D、Ctrl-Z等)。
3、passwd:用passwd-h查看。
4、logout,login:登录shell的登录和注销命令。
5、more,less,headtail:显示或部分显示文件内容。
6、lp/lpstat/cancel,lpr/lpq/lprm:打印文件。
7、chmodu+x:更改文件权限。
8、rm-frdir:删除非空目录。
9、cp-Rdir:拷贝目录。

Fork 基于PaddlePaddle的手势识别与应用

 

 

 该项目用 PaddlePaddle 教程传统方式,通过 fluid 的 trainer 进行手势识别。通过训练与测试来收集、读取数据;定义神经网络目的是为了更好的修改函数;定义事件处理器,主要是为了接受训练过程中的一些事件,是否是手势的log不够明显导致识别出错、是否训练的次数不够多、是否训练的手势太过于单一……训练的到的模型、数据进行收集,来判断手势。

posted @ 2020-08-06 00:10  穿裴  阅读(112)  评论(1编辑  收藏  举报