myutils.py轮廓排序和图像缩放import cv2"""对轮廓进行排序（支持4种排序方式）:param cnts: 输入的轮廓列表:param method: 排序方式，默认左到右（left-to-right），可选：right-to-left、top-to-bottom、bottom-to-top:return: 排序后的轮廓列表、对应的边界框列表"""reverse = False #

深度学习项目通常遵循 "数据→模型→训练→部署" 的闭环流程，本文以食物识别任务为例，详解从自定义数据集处理到模型训练、优化及调用的完整流程。自定义数据集构建与预处理数据增强策略设计卷积神经网络 (CNN) 模型构建模型训练与最优模型保存训练后模型调用与推理├── train/│ ├── 苹果/│ └── 香蕉/│ └── ...└── test/└── ...使用 PyTorch 的Datase

【代码】MySQL 50 道经典练习题及答案。

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首先，我们要明确深度学习在人工智能领域的定位。简单来说，深度学习就是通过构建多层神经网络，让机器从大量数据中自主学习特征和规律，从而实现对未知数据的预测或分类。比如我们常见的图像识别、自然语言处理等应用，背后都离不开深度学习技术的支持。

当 for 语句中的循环内容为数字时，由于数字与字符串不同，字符串由多个字符组合而成，而数字表示一个数值的大小，因此需要借用函数 range () 生成多个数字。当代码块1中的代码在执行过程中出现异常错误，且异常错误类型为其下except指定的异常错误类型之一时，则执行except包含的代码块，否则代码仍然会出现异常报错。(3)使用3个参数，表示将产生在参数1到参数2（不包含参数2）内步长为参数3

在计算机视觉领域，OpenCV 库提供了丰富的图像处理函数，助力开发者实现各类图像编辑与分析任务。本文将围绕边界填充、图像算术运算、阈值处理以及平滑滤波等核心技术，通过具体代码示例详细讲解其实现方法与应用场景。

Python标准库os模块提供了丰富的文件和路径操作方法。主要功能包括：1. 路径管理：获取当前路径(getcwd)、路径拼接(join)、路径跳转(chdir)；2. 文件夹操作：创建文件夹(mkdir/makedirs)、删除文件夹(rmdir)、重命名(rename)；3. 文件操作：删除文件(remove)、重命名、复制(link)、获取文件大小(getsize)；4. 信息查询：判断路径

K-means 聚类算法以其简单、高效的特点，在数据分析领域有着重要的地位。通过本文的学习，我们了解了 K-means 的基本原理、优势与局限性，并结合啤酒数据进行了实战演练，同时也深入解析了 sklearn 中 KMeans 的 API。合理选择 K 值，可以结合多种评估指标进行综合判断。对数据进行预处理，如标准化或归一化，消除量纲对距离计算的影响。

通过运行代码可以发现，MultinomialNB 在手写数字识别任务上通常能达到 85% 以上的准确率，是一种简单高效的基线模型。：假设样本的各个特征之间相互独立，即特征之间不存在关联关系。这一假设大大简化了计算复杂度，使模型在处理高维数据时依然高效。朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理延伸出的分类算法，其 “朴素” 体现在。适用于二元特征（特征值为 0 或 1），常用于文本分类中