python

python中的class_static的@classmethod的使用 classmethod的使用,主要针对的是类而不是对象,在定义类的时候往往会定义一些静态的私有属性,但是在使用类的时候可能会对类的私有属性进行修改,但是在没有使用class method之前对于类的属性的修改只能通过对象来进行修改,这是就会出现一个问题当有很多对象都使用这个属性的时候我们要一个一个去修改对象吗?答案是不会出现这么无脑的程序,这就产生classmethod的妙用.请看下面的代码: class Goods: _

一.tensorboard的简要介绍 TensorBoard是一个独立的包(不是pytorch中的),这个包的作用就是可视化您模型中的各种参数和结果. 下面是安装: pip install tensorboard 安装 TensorBoard 后,这些实用程序使您可以将 PyTorch 模型和指标记录到目录中,以便在 TensorBoard UI 中进行可视化. PyTorch 模型和张量以及 Caffe2 网络和 Blob 均支持标量,图像,直方图,图形和嵌入可视化. SummaryWrite

前提 搭建钉钉应答机器人,需要先准备或拥有以下权限: 钉钉企业的管理员或子管理员(如果不是企业管理员,可以自己创建一个企业,很方便的) 有公网通信地址(内网穿透也可以): 钉钉群机器人开发文档:https://developers.dingtalk.com/document/app/overview-of-group-robots 创建「机器人」应用 登录「钉钉开发者后台」,选择「应用开发」--「企业内部开发」-- 「机器人」 输入好机器人的基本信息之后,就会生成创建一个「钉钉机器人」 我们的后

目录 一.引言 二.ppt视频课件制作过程 2.1.将ppt保存为一张张图像 2.2.按页录音 2.3.编写代码进行合成 三.效果 四.小结 一.引言 老猿从来没有录播个视频课件,但最近有要求在一周内必须录制一个视频课件,为此花了3天时间准备ppt,花了一个小时录播了一个20多分钟的课件. 由于第一次干这个活,讲课时情绪还是有点紧张,导致录播的语音出现了各种重复.不该有的间断.两页切换时课件讲解过快.部分词语发音不准等问题,导致效果一团糟. 为了解决这些问题,又使用剪辑软件进行了剪辑,光剪辑就花

  哈喽大家好,这里是滑稽研究所.看过我们图像处理系列的朋友,应该知道识别答题卡那期文章.其中利用opencv框架,完美的实现了答题卡填涂区域的识别.在后台有小伙伴想要我完善一下判断选项对错并打分的功能,本期我们就来实现一下.   那么我们来复习一下往期的代码原理.我们需要对图片素材进行灰度化处理.透视变换.轮廓检测.腐蚀膨胀处理.区域分割.边框计算.区域计算.实际上我们是通过像素面积的过滤.填涂区域优化和获取选项坐标来完成答题卡的识别的. 素材:   那么在获取到答题卡的填涂区域之后就好办了.

1.按位取反bitwise_not() 按位取反就是将数值根据每个bit位1变0,0变1,比如0xf0按位取反就变成了0x0f,如果是uint8类型的数据,取反前后的数据相加结果为0xff(255).下面的例子将lena.jpg和opencv-logo.png分别按位取反: import cv2 print('cv2.__version__:',cv2.__version__) img1 = cv2.imread('..\\lena.jpg') img2 = cv2.imread('..\\op

一.项目分析 1.首先定义一个存放基础学生信息列表 格式:list = [{学号:姓名,年龄:num,成绩:num },{--}] student1 = [\ {1:"jam",'age':17,'socer':99}, {2:'kol','age':18,'socer':89}, {3:'avlir','age':19,'socer':100}] 2.先搭建框架(主函数main()) if __name__ == '__main__': while True: menu() key

Python中try块可以捕获测试代码块中的错误.except块可以处理错误.finally块可以执行代码,而不管try-和except块的结果如何.本文主要介绍Python 抛出引发异常(raise). Python 常用术语 抛出引发异常(raise) 作为Python开发人员,可以在某些情况下引发异常. 要抛出(或引发)异常,请使用raise关键字. 例如: 当x小于0时,抛出异常并停止程序: x = -1 if x < 0: raise Exception("x需要是大于等于0的数

制作NBA数据爬虫 捋顺思路 我们在这里选择的是百度体育带来的数据,我们在百度当中直接搜索NBA跳转到网页,我们可以看到,百度已经为我们提供了相关的数据 我们点击进去后,可以发现这是一个非常简洁的网址 我们看一下这个地址栏,发现毫无规律https://tiyu.baidu.com/live/detail/576O5Zu955S35a2Q6IGM5Lia56%2Bu55CD6IGU6LWbI2Jhc2tldGJhbGwjMjAyMS0wNi0xMyPniLXlo6t2c%2BWspritq%2Bi

一.迷宫介绍 用python解迷宫问题,迷宫是一个二维列表,本次用深度优先解开迷宫问题.定义起点和终点,从一个位置到下一个位置只能通过向上或下或左或右,走一步来实现,从起点出发,如何找到一条到达终点的通路. 二.深度优先遍历 简单那我们的案例来讲就是,随便选择一条路,一直走,走不动了,再回头重新选择新的路 # 1 为墙,0 为路 maze = [ [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 1

一.导入数据 借助python自带的pandas库导入数据,很简单.用的数据是下载到本地的红酒集. 代码如下(示例): import pandas as pd def read_xlsx(csv_path): data = pd.read_csv(csv_path) print(data) return data 二.归一化 KNN算法中将用到距离,因此归一化是一个重要步骤,可以消除数据的量纲.我用了归一化,消除量纲也可以用标准化,但是作为新手,我觉得归一化比较简单. 其中最大最小值的计算用到了

前言 当我们需要对后台的数据进行过滤的时候,drf有两种,搜索过滤和排序过滤. 搜索过滤:比如我们想返回sex=1的,那么我们就可以从所有数据中进行筛选 排序过滤:比如我们想对价格进行升序排列,就可以使用排序过滤 搜索过滤 在实际的使用过程中十分简单,只需要在视图类中配置一个全局变量filter_backends,然后在search_fields确定需要通过哪个字段进行筛选 from rest_framework.filters import SearchFilter class CarView

Why use Sockets? 套接字是网络的基础.它们使在两个不同程序或设备之间的信息传输成为可能.例如,当您打开浏览器时,您作为客户端正在与服务器建立连接以进行信息传输. 在深入探讨这种通信之前,让我们首先弄清楚这些插座的确切含义. What are Sockets? 一般而言,套接字是为发送和接收数据而构建的内部端点.单个网络将具有两个套接字,每个通信设备或程序一个.这些套接字是IP地址和端口的组合.根据所使用的端口号,单个设备可以具有n个插槽.不同的端口可用于不同类型的协议.请看以下图

一.生成随机的测验试卷文件 假如你是一位地理老师, 班上有 35 名学生, 你希望进行美国各州首府的一个小测验.不妙的是,班里有几个坏蛋, 你无法确信学生不会作弊.你希望随机调整问题的次序, 这样每份试卷都是独一无二的, 这让任何人都不能从其他人那里抄袭答案.当然,手工完成这件事又费时又无聊. 下面是程序所做的事: • 创建 35 份不同的测验试卷. • 为每份试卷创建 50 个多重选择题,次序随机. • 为每个问题提供一个正确答案和 3 个随机的错误答案,次序随机. • 将测验试卷写到 35

Python中国象棋单机版 鼠标点击操作:两天制作,较为粗糙,很多效果还未实现. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jun 13 15:41:56 2021 @author: Administrator """ import pygame from pygame.locals import * import sys import math pygame.init() screen=pygame.

介绍你的那个她/他 1. UI -MainWindow设计界面及代码 # -*- coding: utf-8 -*- # Form implementation generated from reading ui file '/media/sf_data/onemore_tjj/Again_tjj/MainWindow.ui' # # Created by: PyQt5 UI code generator 5.14.1 # # WARNING! All changes made in this

首先来看实例代码: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import datetime import time import threading ''' allow_redirects = False禁止重定向,添加在request参数后 get请求用params传参 post请求,数据类型form,用data传参 post请求,数据类型form,用data传参 post请求,数据类型json,json传参 timeout:请求超时时间,添加在reque

本文实例为大家分享了Python求多幅图像栅格值的平均值,供大家参考,具体内容如下 本程序所采用的方法并不是最优方法,ARCGIS已经提供了相关的函数供调用.本程序仅供参考. 程序说明: 文件夹E://work//EVI_Data_tif中存放的是某地区2000-2010年的EVI图像,其中每个年份共13幅.目的是将每年的13幅图像的每个栅格相加求均值,生成相应年份的tif.例如,将2000年的13幅图像相加求均值生成2000.tif,里面的每个栅格的值就是13幅图像对应栅格值相加得到的均值.结

1.通过%格式表达式可以构建对象的格式化字符串输出.%表达式,由%分隔,左侧为格式字符串,由固定字符串和%开头的格式化样式组成,右侧为实际的对象,或对象元组. >>> '%o' % 10 '12' >>> '%.3f' % 0.1234 '0.123' >>> '%-10s' % 'abcdefg'+'___' 'abcdefg ___' >>> 'Sum = %d' % 5050 'Sum = 5050' >>>

目录 一.安装与配置 二.定义模型 三.生成模型 四.访问Django Admin 五.操作数据 六.最后 一.安装与配置 Djongo的项目官方地址为:https://nesdis.github.io/djongo/,我们可以通过pip命令直接安装djongo: pip install djongo 在安装完成之后,我们就可以直接在Django中配置MongoDB数据库的信息了. 在正常情况下,我们的Django项目中数据库在settings.py文件中进行配置,其一般配置如下所示: DATA