随笔分类 - Python
摘要：SSH（Secure Shell）是一种网络安全协议，能够使两台计算机安全地通信和共享数据。目前，SSH协议已在世界各地广泛使用，大多数设备都支持SSH功能。SSH的进一步说明见：深入了解SSH。SSH作为一种协议，存在多种实现，既有商业实现，也有开源实现。OpenSSH是一种流行的SSH协议开源实
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摘要：特征分析可视化工具设计用于在数据空间中可视化实例，以便检测可能影响下游拟合的特征或目标。因为ML操作高维数据集（通常至少35个），可视化工具将重点放在聚合、优化和其他技术上，以提供对数据的概述。这是Yellowbrick的意图，指导过程将允许数据科学家缩放和过滤，并探索他们的实例和维度之间的关系。
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摘要：分类模型试图在一个离散的空间中预测一个目标，即为一个因变量实例分配一个或多个类别。 代码下载 分类分数可视化工具显示类之间的差异以及一些特定于分类器的可视化评估。我们目前已经实施了以下分类器评估： 分类报告Classification Report：视觉分类报告，将每个类别的精度，召回率和F1显示为
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摘要：imgaug是一款非常有用的python图像增强库，非常值得推荐应用于深度学习图像增强。其包含许多增强技术，支持图像分类，目标检测，语义分割，热图、关键点检测等一系列任务的图像增强。本文主要介绍imgaug基本使用，以及应用关键点和边界框增强。 官方代码仓库：imgaug 官方入门文档：imgaug
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摘要：ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员，研究人员和学生能够使用简单的几行代码来构建具有独立的深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。 ImageAI的官方GitHub存储库为https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI @ # 去掉警告 import
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摘要：特征选择 代码下载 本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。 sklearn.feature_selection模块中的类可用于样本集的特征选择/降维，以提高估计量的准确性得分或提高其在超高维数据集上的性能。 递归式特征消除Recursive feature elimination(RFE)
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摘要：支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一种用来进行模式识别、分类、回归的机器学习模型。 SVM原理描述 模型表示 以一个客户好坏分类为案例，客户信息如下所示： 客户信息数轴表示如下所示： 以数学表达式对上述信息进行描述，可以用下式进行表示： 然而该方法对于大型数据集容易发
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摘要：Python字符串替换笔记 Python字符串替换笔记主要展示了如何在Python中替换字符串。Python中有以下几种替换字符串的方法，本文主要介绍前三种。 replace方法（常用） translate方法 re.sub方法 字符串切片（根据Python字符串切片方法替换字符） 1 replac
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摘要：PyAutoGUI使用教程 PyAutoGUI允许Python脚本控制鼠标和键盘，并自动与其他应用程序交互。PyAutoGUI的API设计很简单，非常容易上手，PyAutoGUI适用于 Windows、macOS和Linux系统，支持在Python2和3上运行。PyAutoGUI安装很简单。 win
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摘要：本文探讨Python模块和Python包，这两种机制有助于模块化编程。 模块化编程是指将大型笨拙的编程任务分解为单独的，较小的，更易于管理的子任务或模块的过程。然后可以像构建模块一样将各个模块拼凑在一起以创建更大的应用程序。 在大型应用程序中模块化代码有几个优点： 简单性：模块通常只关注问题的一个相
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摘要：Python Faker教程展示了如何使用Faker软件包在Python中生成伪数据。我们使用joke2k/faker包。 1 介绍 Faker是一个生成假数据的Python库。伪数据通常用于测试或用一些伪数据填充数据库。Python Faker很大程度上受到了PHP的Faker、Perl的Data
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摘要：在本教程中，我们将学习使用Python列表解析(list comprehensions)相关知识 1 使用介绍 列表解析是一种基于现有列表创建列表的句法结构。列表解析提供了创建列表的简洁方法。通常需要创建新的列表，其中每个元素是应用于另一个序列或iterable的每个成员的某些操作的结果，或者创建满
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摘要：Python随机数生成模块教程演示如何在Python中生成伪随机数。 1 介绍 1.1 随机数字生成器 随机数生成器(RNG)生成一组在外观上不显示任何可区分模式的值。随机数生成器分为两类:硬件随机数生成器和伪随机数生成器。硬件随机数生成器被认为能产生真正的随机数。伪随机数生成器根据软件算法生成值。
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摘要：6 热图Heatmapplot(代码下载) 热图是指通过将矩阵单个的值表示为颜色的图形表示。热力图显示数值数据的一般视图非常有用，制作热图很简单，且不需要提取特定数据点。在seaborn中使用heatmap函数绘制热力图，此外我们也使用clustermap函数绘制树状图与热图。该章节主要内容有： 基
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摘要：8 避免过度绘图Avoid Overplotting(代码下载) 过度绘图是散点图及几天常见图表中最常见的问题之一。如下图所示当数据集很大时，散点图的点会重叠，使得图形变得不可读。在这篇文章中，提出了多种方法避免过度绘图。该章节主要内容有: 减小点的大小 reduce the dot size 使用
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摘要：11 绘图实例(3) Drawing example(3)(代码下载) 本文主要讲述seaborn官网相关函数绘图实例。具体内容有： Plotting a diagonal correlation matrix(heatmap) Scatterplot with marginal ticks(Joi
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摘要：1. 读写文件笔记（第8章）(代码下载) 1.1 文件与文件路径 通过import os调用os模块操作目录，常用函数如下： |函数|用途| |-|:-| |os.getcwd()|取得当前工作路径| |os.chdir()|改变当前工作路径| |os.makedirs(path)|创建新文件夹|
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摘要：NETWORK CHART(网络图) 代码下载地址 网络图 （或图表或图形）显示了一组实体之间的互连。每个实体由一个或多个节点表示。节点之间的连接通过链接（或边）表示。网络的理论与实现是一个广阔的研究领域。整个网络都可以致力于此。例如，网络可以是有向的或无向的，加权的或未加权的。有许多不同的输入格式
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摘要：7 常用参数调整Adjustment of Common Parameters(代码下载) 主要讲述关于seaborn通用参数设置方法，该章节主要内容有: 主题设置 themes adjustment 颜色设置 Manage colors 轴的管理 Manage axis 边距调整 Manage m
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摘要：2 散点图Scatterplot(代码下载) 散点图能够显示2个维度上2组数据的值。每个点代表一个观察点。X（水平）和Y（垂直）轴上的位置表示变量的值。研究这两个变量之间的关系是非常有用的。在seaborn中通过regplot和lmplot制作散点图，regplot和lmplot核心功能相近，reg
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