07 2017 档案
摘要:前言:今天算是见到Scrapy的第二天,之前只是偶尔查了查,对于这个框架的各种解释,我 都 看 不 懂 ,没办法,见面就是刚。 目的:如题,试水 目标:《伯乐在线》python版(不要问我怎么老是惹伯乐,好欺负)的“实践项目”的一页的文章标题和简介,导入Mysql数据库。 配置:win7+pytho
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摘要:opencv3.1 + python3.4 第一回合(抄代码,可实现):人脸识别涉及一个级联表,目前能力还无法理解。 流程:1.读取图像 2.转换为灰度图 3.创建级联表 4.对灰度图使用级联表方法过滤 5.迭代得到的结果依次标记出来 6.保存图像 完整代码: 注意:1.python3中除法的整数用
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摘要:2017-7-19: 图像模糊: 低通滤波器:去噪音(高频) 平均: 高斯模糊:加权求和,cv2.GaussianBlur()
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摘要:2017-7-18: 之前喝过很多农药,王者牌农药给了我思考的机会,作为现在最赚钱的一款手游,我在想他到底抓住了什么。 我的思考思路是这样的:首先作为游戏肯定要让人玩,所以第一因素出来了--玩家对象。这个游戏怎么玩(在哪里玩) 游戏传播途径。为什么玩这个游戏 游戏心理。 在农药之前有《LOL》,很火
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摘要:橘子薄皮只吃瓤,可以称之为过滤,意思是只要我们需要的东西,去除不需要的。 图像灰度级的分布及变化。 空间域(分布)和频域(变化)。 低频(变化小),高频,水平/垂直,(高/低通滤波器)。 低频-类似模糊作用,消除边缘化。高斯模糊(有权重差异)-低通滤波器(权重相同) 中值滤波 消除椒盐。对边缘有效,
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摘要:首先看看一些关键词:K-NN算法,训练集,测试集,特征(空间),标签 举实验楼中的样例,通俗的讲讲K-NN算法:电影有两个分类(标签)-动作片-爱情片。两个特征--打斗场面--亲吻画面。 将那些数字和分类用图像表示大概如下: 两个红圆圈分别代表两种电影,他们包含了表中的数据,求解中间蓝色方框(就一个
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摘要:我觉得能够得到“规律”,就能获得成功,但是大道自然,往往你不能达到真理。最近看的一些算法方面的知识,总给我下面的感觉: 数据 -——> 算法——>预测结果。说到预测就有不确定性,自然而然的,统计概率就涉及进来了。这个算法是进过一大堆实践得来的。可以想象一个数据流进了一个黑盒子,最后输出了结果,我们现
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摘要:其实最初听到数据挖掘,觉得很高大上,没有过多的思考,挖来的数据能干嘛呢。 刚看到一篇关于数据分析的文章,大概内容就是获取用户评论,然后对评论进行分析,找出客户不满意的地方,但这种分析还是人为的去识别,不知道自然语言处理(NLP)能不能解决这个问题。假设可以的话,就可以预想到一套反馈信息处理机制,自动
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摘要:python の 玩: 1.http://projecteuler.net/ 2. http://www.pythonchallenge.com/ 3.http://www.topcoder.com/(暂时没打开或是太慢) 机器学习 1.http://www.cnblogs.com/subconsc
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摘要:前提: python3.4 windows 作用:通过搜狗的微信搜索接口http://weixin.sogou.com/来搜索相关微信文章,并将标题及相关链接导入Excel表格中 说明:需xlsxwriter模块,另程序编写时间为2017/7/11,以免之后程序无法使用可能是网站做过相关改变,程序较
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