摘要：
一．实验内容： 利用sift算法，实现全景拼接算法，将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境： 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境：win10 64位操作系统 开发环境：python3.7 三．核心算法原理： 1.SIFT算法 阅读全文
摘要：
上一篇文章提到宝塔面板无法运行，只能用ssh运行app.py。 关闭ssh时，app.py会被杀死。因为app.py的父进程就是ssh，关掉ssh会造成进程被杀死。 解决方法参考 https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-nohup/index 阅读全文
摘要：
a.*?b就是a开始b结束的匹配如果要限制是一行的开头和末尾的话就是^a.*?b$例如 阅读全文
摘要：
SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述 1.1 项目安排 1.2 三大协同过滤 1.3 项目开发工具 2 Movielens数据集简介 MovieLens是推荐系统常用的数据集； MovieLens数据集中，用户对自己 阅读全文
摘要：
就是在spyder跑上一篇文章的代码然后就报错: Attempting to fetch value instead of handling error Internal: failed to get device attribute 13 for device 0: CUDA_ERROR_UNKN 阅读全文
摘要：
数据集： https://grouplens.org/datasets/movielens/ ml-latest-small 协同过滤算法理论基础 https://blog.csdn.net/u012995888/article/details/79077681 相似度计算主要有三个经典算法：余弦定 阅读全文
摘要：
1 Anaconda Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas、matplotlib等。Conda是一个开源的包、环境管理器（相当于centos里面的yum），可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。 阅读全文
摘要：
数据可视化 基本概念 数据可视化是指借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。同时，也可以辅助用户做出相应的判断，更好的去洞悉数据背后的价值。 字不如表，表不如图。 观察号码的频率，每个号码出现了多少次？ 文字 08 10 15 20 30 31 33 0601 09 10 17 21 2 阅读全文
摘要：
#数据处理 ##数据加载 首先，我们需要将收集的数据加载到内存中，才能进行进一步的操作。pandas提供了非常多的读取数据的函数，分别应用在各种数据源环境中，我们常用的函数为： read_csv， read_table， read_sql， 说明： read_csv与read_table默认使用的分 阅读全文
摘要：
#概述 ##numpy numpy（numeric python）是 python 的一个开源数值计算库，主要用于数组和矩阵计算。底层是 C 语言，运行效率远高于纯 python 代码。numpy主要包含2个重要的数据类型： 1）ndarray （N维数组，这个是我们要重点掌握的） 2）matrix 阅读全文