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1.拆分视频为帧图片 import cv2 def video2frame(videos_path,frames_save_path,time_interval): vidcap = cv2.VideoCapture(videos_path) success, image = vidcap.read 阅读全文
posted @ 2022-06-10 11:10
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1.查找重复图片 利用文件的MD5值可查找完全一样的重复图片 import os,time,hashlib def getmd5(file): if not os.path.isfile(file): return fd = open(file,'rb') md5 = hashlib.md5() m 阅读全文
posted @ 2022-06-10 11:10
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1.基于数组的学生信息管理系统 实验内容： 编写并调试程序，实现学校各专业班级学生信息的管理。定义学生信息的结构体类型，包括：学号、姓名、专业、班级、3门成绩。 实验要求： (1) main函数：以菜单形式将各项功能提供给用户，根据用户的选择，调用相应的函数。 (2) 定义函数Input：从键盘输入 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:55
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1.文件名的加密与解密 #coding:utf-8 from docx import Document import os,sys from docx.oxml.ns import qn def file_name(user_dir,style): file_list = list() for ro 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:55
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模糊动态聚类实验 本实验所采用的模糊聚类分析方法是基于模糊关系上的模糊聚类法，也称为系统聚类分析法，可分为三步： 第一步：数据标准化，建立模糊矩阵 第二步：建立模糊相似矩阵 第三步：聚类 本程序读取Excel文件，再由程序读入，在数据标准化中采用了最大值规格法，然后通过夹角余弦法或最大最小法构造模糊 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:54
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粗糙集属性约简 本实验同时采用区别矩阵和依赖度约简。 在依赖度约简中，设置依赖度计算函数和相对约简函数，对读取的数据进行处理，最后根据依赖度约简。 在读取数据后判断有无矛盾，若有则进行决策表分解，然后进行区别矩阵约简得到约简后的条件属性。 区分矩阵代码如下： import xlrd #读取Excel 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:54
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import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = np.std(a,ddof=1) print("平均值为：%f" % a_mean) print("方 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:53
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基于人脑神经元与神经信息交流机制的类脑计算模型研究 摘 要：在当下社会人工智能发展得如火如荼，但在发展火热的背后，以深度学习为代表的传统人工智能算法已经到达瓶颈期，所需的巨大的数据样本和和计算资源使研究工作停滞不前。因此，本文从人脑出发，探索基于人脑神经元机制的类脑计算模型及其中具有代表性的工具 脉 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:53
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import sympy sympy.init_printing() from sympy import I, pi, oo import numpy as np 求函数的导数 x = sympy.Symbol('x') y = sympy.Symbol('y') z = sympy.Symbol( 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:52
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import codecs f = codecs.open('test1 - 副本.txt', mode='r', encoding='utf-8') # 打开txt文件，以‘utf-8’编码读取 line = f.readline() # 以行的形式进行读取文件 list1 = [] while 阅读全文
posted @ 2022-06-10 09:52
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