方法讲解人脸检测，把图像分成一个个小块，对每一个小块判断是否是人脸，假如一张图被分成了5000块，则速度非常慢。为了提高效率，OpenCV 提供 cascades 来避免这种情况。提供了一系列的xml文件cascades ：翻译 ：小瀑布 级联cascade 对于每个数据块，它都进行一个简单快速的检测。若过，会再进行一个更仔细的检测。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。

一、环境配置需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --truste

我们使用华为云 ModelArts 轻松完成了滑动验证码缺口的识别。但是那种实现方案依赖于现有服务，是华为云提供的深度学习平台所搭建的识别模型，其实其内部是用的深度学习的某种目标检测算法实现的，如果利用平台的话，我们无需去申请 GPU、无需去了解其内部的基本原理究竟是怎么回事，它提供了一系列标注、训练、部署的流程。但用上述方法是有一定的弊端的，比如使用会一直收费，另外不好调优、不好更好地定制自..

众所周知，斯坦福大学自然语言处理组出品了一系列NLP工具包，但是大多数都是用Java写得，对于Python用户不是很友好。几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口：Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器，不过用起来也不是很方便。深度学习自然语言处理时代，斯坦福大学自然语言处理组开发了一个纯Python版本的深度学习NLP工具包：St...

任务描述：识别这种停车场图的空车位与被占用车位识别流程：预处理 -> 获得车位坐标的字典 -> 训练VGG网络进行二分类img_process 图像预处理过程1.select_rgb_white_yellow 过滤背景（得到mask）inRange(图,min阈值,max阈值) 小于min(大于max)的为0,min-max的为255dst = cv.bitwise_and(src1,

不废话 先看实现效果简介本案例仍然隶属于自动化测试专题的一个小案例Selenium和WebServer搭配实现的自动化脚本Selenium本身是用于测试，但数据采集和爬虫也可以使用源码如下from datetime import datetimefrom selenium import webdriverimport time# 访问测试的url定义url = "https://www.apple

我们都很害怕生病，但感冒发烧这种从小到大的疾病我们已经麻木了，因为一星期他就会好，但是随着长大，各种发炎、三高、心脏病、冠心病响应而生。心脏病作为一种发作起来让人看了就觉得恐怖的疾病，每年不知道夺走多少生命。而那些患病健在的人们也必须在自己后续的生命里割舍太多东西，以防止心脏病发作。没有得病的时候，我们永远觉得它离自己很远。我对心脏病的认知就是这样，我不知道它患病的原因，也不知哪些原因会引起心脏病

利用python爬取在前程无忧网搜索python关键字出现的最新的招聘数据，保存到本地Excel，进行数据查看和预处理，然后利用matplotlib进行数据分析和可视化。1. 爬取数据目标url：https://www.51job.com/在前程无忧网输入关键字python，搜索有关的岗位数据。翻页查看这些招聘岗位信息，可以发现url翻页的规律。检查网页源代码，可以找到想要提取的数据。爬虫代码如下

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概叙今天听一个同事说起他弟弟，同事他暑假教了两个月的python爬虫，也告诉他怎么接外包赚钱，本意是想他自己能在校给自己赚点生活费，不曾想到一月居然能赚这么多！毕竟有了技术的话，除了工作上的，如果平常能花点时间去给自己增加一点收入，这个应该是没人能够拒绝的吧！​​​今天就把一些外包平台分享给大家！只要有技术，相信你都能在这里赚到钱，没技术也没关系，可以学嘛，我给大家准备了很多学习资料免费送给大家，