2017年只要题目,2018年有题目和代码。
环境需要:python+pyQt5+numpy+matplotlib编辑器使用pycharm
2016/6/15 20:15:16 978KB python code
1
支持向量机的相关经典案例,里面包含线性核函数和非线性核函数,另外还有实例:支持向量机手写数字识别;
内含测试集训练集、代码源文件及正文,可直接运行(需安装numpy和matplotlib)
1
一个简单的图片分类程序,基于python(numpy&opencv),文件包含代码以及图片集,分类正确率约为89%。
仅供学习运用…
2022/9/6 6:23:34 18.95MB python opencv 图像分类
1
官网下载特别慢,下载了一个多小时才下载完。
当前是最新版本,适用于python3.8,欢迎各位下载运用。
2022/9/5 5:49:51 194.51MB python numpy
1
Pandas是什么?1、一个强大的分析结构化数据的工具集2、基础是NumPy,提供了高功能矩阵的运算3、应用在数学挖掘,数据分析。
比如,学生成绩分析,股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构,主要分为两种,Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左,数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中(过滤series中的数据)8、通过dict构建
1
机器学习FileTypeIdentifier:一种机器学习算法,用于自动识别文件编写的编程语言类型。
要求Python模块:theano、numpy、scipy、scikit-learn(sudo)pipinstalltheanonumpyscipyscikit-learn用法现在,您可以通过以下命令运行脚本:pythonmain.py或者pythoncode_identifier.py并按照帮助信息(使用部分。
)。
code_identifier.py是用Theano实现的,而main.py是用Scikit-Learn实现的。
PS:这个工具的使用还是有点小技巧的,在near功能上应该愈加人性化。
2017/4/9 7:23:07 399KB Python
1
数据挖掘项目推文聚类目标:主TwitterAPI用于提取推文掌握自然语言处理数据清理推文分类要求:Twitter开发人员帐户TwitterAPI1-数据提取:导入库(tweepy+熊猫+numpy)连接到TwitterAPI将推文提取到多个csv文件中,然后将它们组合到一个csv文件中2-处理前的推文:使用re库搜索不必要的信息。
删除标点符号,主题标签,个人资料名称,URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文:自然语言处理导入nltk(自然语言工具包),它由最常用的算法组成,例如标记化,词性标记,词干,情感分析,主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析,预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词,这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下,可以安全地忽略它们。
使用“Porte
2017/7/7 5:57:42 1.86MB JupyterNotebook
1
1.Unity-2019.2.1f12.python-3.53.dlib-19.184.numpy-1.15.45.torch-1.1.06.opencv-contrib-python3.4.0.127.tqdm-4.23.48.argparse-1.4.09.scipy-1.0.110.tensorboardX网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法,利用Face-to-Parameter的转换快速创建游戏角色,用户还可以自行基于模型结果再次进行修改,直到得到本人满意的人物。
此项目按照论文里的描述建立。
Face-to-ParameterTranslationforGameCharacterAuto-Creation对于输入图片,通过此工具dlib进行脸部截取。
pip3installdlib或者使用conda安装condainstall-cmenpodlibdlib引用模型下载地址:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landm
2017/9/22 20:41:11 4.6MB 深度学习 图像处理
1
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡