出除了基本结构还有常用得类型也需要大家了解一下：Extensions、ASN1OctetString、ASN1Integer、ASN1GeneralizedTime、ASN1BitString规律就是一般都是根据下面得结构属性名称加一个ASN1就是这个类型（但是实际中也是需要自己去试）。下面主要是通过BC库，通过一些GM/T国密标准文档去实现ASN1结构封装得案例，来帮助大家封装ASN1结构代码。

1、概要传统电影推荐系统大多使用协同过滤算法实现电影推荐，主要实现机理是通过用户评分及用户观影历史数据抽象为多维向量利用欧式距离或其他向量计算公式实现推荐，本文中将采用常用的机器学习算法Kmeans聚类算法+协同过滤算法+word2vec搜索推荐模型多模型多维度实现电影推荐系统，系统主要使用python语言进行开发，使用django网站web开发框架实现，数据库使用mysql 2、算法介绍Kmea

dlib实现，需要shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型# 读帧videoCapture = cv2.VideoCapture(videoName)date = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")# 计数i = 0print('{} save image start'.format(videoName))while True

效果1、概要利用深度学习模型Seq2Seq模型搭建拼音转中文模型，利用python键盘监控事件模块PyHook3监控女朋友的发送的拼音数据并发送给模型进行中文预测存储到本地日志中。2、结构使用咱们csdn的Centos云主机搭建，Seq2Seq模型训练一个拼音转中文的model，其实就类似于搜狗输入法的软件，通过键盘监听事件，监听特定的微信的服务窗口，获取你女朋友的聊天输入拼音数据存储到队列中，M

效果1、概要利用深度学习模型Seq2Seq模型搭建拼音转中文模型，利用python键盘监控事件模块PyHook3监控女朋友的发送的拼音数据并发送给模型进行中文预测存储到本地日志中。2、结构使用咱们csdn的Centos云主机搭建，Seq2Seq模型训练一个拼音转中文的model，其实就类似于搜狗输入法的软件，通过键盘监听事件，监听特定的微信的服务窗口，获取你女朋友的聊天输入拼音数据存储到队列中，M

http://www.manythings.org/anki/

问题来源：本人在进行jpython的jieba分词时，发现在对不高兴，不开心等词汇进行分词时,将其分开下图Prefix dict has been built succesfully.[精确模式]:我 不 喜欢 也 不 高兴[Finished in 1.7s]期望形式：但是我们希望jieba应该分成这种形式，不和高兴是连在一起的来表示消极的程度副词Pref...

# base64图片解码img = base64.b64decode(base)img_array = np.fromstring(img, np.uint8)# 解码array转img_cv_arrayimg_array = cv.imdecode(img_array, cv.COLOR_RGB2BGR)

更新TensorFlow的时候遇到这个问题， 一开始以为权限不够，就用管理员运行，又改权限，搞了半天才发现是更新的时候还开着另一个python程序，难怪。。灰溜溜地把pycharm以及jupyter notebook、sublime关了...

使用python实现微博疫情评论数据进行情感分析预测并绘制词云图