某大型超市的年销售数据信息如下所示：从左往右的相应字段分别为：订单日期、订单编号、商品门类、采购地区、销售额、数量以及利润。首先导入所需要的库，并读取表格：import pandas as pdfrom pyecharts import Mapimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv("superstore_dataset.csv")之后查看字

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef loadDataSet():dataMat = []; labelMat = []fr = open('testSet.txt')for line in fr.readlines():lineArr = line.strip().split...

如果使用的训练集图像的分辨率很高（几千x几千的那种），不要在训练的过程中将resize图像方法封装到transforms.Compose中，这样会使得resize图像的过程变得特别慢，最好的方法是在训练之前就对所有图像做预处理，利用opencv的resize方法对训练集和验证集图像全部裁剪成特定尺寸，得到低分辨率的图像后再进行训练。...

CV领域最近几年发展火热，各种先进算法、模型层出不穷，CV领域的科研工作者和从业者也被迫需要天天学习新的structure，幻想有朝一日能够提出实现SOTA的方法。图像识别兜兜转转，居然从MLP开始经过CNN、Transformer又回到了MLP，近日，谷歌大脑团队提出的MLP-Mixer又引发了CV领域的浪潮，论文发布在arXiv，仔细发现参与的研究者大多也是Vision Transformer

import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimage=cv.imread("G:\\IDLE\\chepai.jpg")img=cv.GaussianBlur(image.copy(),(5,5),9)gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary...

关于tf和idf的定义这里就不再赘述了，网上关于二者的讲解博客非常多，这里只讲一下在TfidfVectorizer中是如何计算的，此处计算与平常的公式略有不同。先举个栗子：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercorpus = ['This is the first document.','This document

print(optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])

原本想用keras的cifar10数据集，但是load_data()的过程太慢了，于是自己各找了猫和狗的10张RGB照片，并且通过opencv将图片全部压缩成32x32尺寸的图像，然后猫和狗各有7张图像用来训练卷积神经网络，剩余的各自3张用来进行测试，测试结果的高低很大程度上取决于训练集，如果训练集图像（指32x32尺寸）分辨率较高，卷积神经网络参数设置合理，最终测试结果的accuracy也会较高

数据集来源于某个比赛，文件是.json格式，内部嵌套了多个字典：json文件中的每一项的键是论文id,值是一个字典，该字典又包含键authors(作者)、title(论文题目)、abstract(摘要)、keywords(关键字)、venue(期刊)、year(年份)、id(论文编号)。第一步数据清洗的关键是从json文件中提取有用成分，这里只提取了作者名、作者所在机构和作者论文的关键字，由于文件

import cv2 as cvimage=cv.imread("E:\\python\\timg.jpg",1)#使用级联分类器对人脸进行训练和检测face_engine=cv.CascadeClassifier("E:\\python\\haarcascade_frontalface_default.xml")#捕获所有人脸轮廓，返回人脸轮廓的坐标以及宽度和高度faces=fa...