1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言,他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁,易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架,这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用,以及如何处理解决实际问题。相比之下,其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
算法是计算机科学中的基础概念之一,它是解决问题的一系列步骤和规则。无论是编写一个简单的程序还是开发一个复杂的应用,算法都是不可或缺的。本篇博客将为你介绍算法的概念以及它在计算机科学中的重要性,并通过 Python 语言来演示算法的实际应用。
数据分析是Python应用较多的一个领域,这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘,这是我看过比较细致的教程了。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
人类一直有一个梦想,造一个智能机器,让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》,如意如意随我心意快快显灵,如意如意,一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件,寓意“如君所愿”。随着科技的发展,机器学习(Machine Learning)逐渐成熟得到行业应用。
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。
煤矿皮带运输智能监控算法通过opencv+python深度学习算法网络模型,煤矿皮带运输智能监控算法实时监测皮带运输过程中的各种异常情况,如跑偏、撕裂、堆料异常等,一旦检测到异常情况,立即发出告警并采取相应的措施,以保障安全。煤矿皮带运输智能监控算法中OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
Python是一种高级编程语言,它在机器学习、数据分析、Web开发等领域都有广泛的应用。与其他编程语言一样,Python也支持各种算法。本文将介绍5种常见的Python算法,包括查找算法、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法,并提供代码实例。
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
护目镜佩戴检测识别算法通过opencv+python网络深度学习模型,护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况,发现未佩戴或错误佩戴的情况,及时提醒调整。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使护目镜佩戴检测识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
矿井人员视频行为分析算法通过opencv+python网络模型技术,矿井人员视频行为分析算法实时监测人员的作业行为,并与安全标准进行比对,可以及时发现不符合安全要求的行为,预防事故的发生。接下来我们一起介绍下矿井人员视频行为分析算法中使用到的Opencv。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
防溺水预警识别系统旨在通过opencv+python网络模型深度学习算法,防溺水预警识别系统算法实时监测河道环境,对学生等违规下水游泳等危险行为进行预警和提醒。防溺水预警识别系统算法中的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使防溺水预警识别系统算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
老年人跌倒智能识别算法通过opencv+python深度学习算法框架模型,老年人跌倒智能识别算法能够及时发现老年人跌倒情况,提供快速的援助和救援措施,保障老年人的安全。老年人跌倒智能识别算法使用到的Python语言是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使老年人跌倒智能识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
你的书架,由我承包 盆友们,周五啦!来一起搞事情吧! 回血赠书第8期带着Python入门书单来啦! Python作为一门举足轻重的编程语言,同时也是新手入门非常理想的一门语言。 新年伊始,苦于入门的小伙伴不要错过,博文菌带来的全是干货,跟着书单学起来! -------------- 本次赠书活动将产生10位同学,可从书单中任选一本带回家,快拉上你的小伙伴们参与进来吧! 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ノ""" 1 《疯狂Python讲义》 2 《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用(
前段时间为了写爬虫专栏,顺便又把Python基础看了一遍,说实话有很多不常用的已经忘了。 其实做开发行业就是这样,常用的语法就几个,其他的只要了解知道即可。
关于Java、Python这两个目前“斗”的最狠的编程语言,我相信很多人都并不陌生,每一个拿出来将都是长篇大论,所以我就长话短说,希望帮助你在未来的编程生涯中,有一些帮助。
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面,但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 📷 本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
其他排序算法的Python实现请参考:Python版归并排序算法(附Python程序__name__属性用法演示视频),侏儒排序算法原理与Python实现,Python版基于递归的冒泡排序算法,Python版快速排序算法,Python版选择排序算法,Python版冒泡法排序算法。 本文再给出Python版的堆排序算法,这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现,属于原地排序,直接影响原来的列表。 from heapq import heappush, he
正如人与人之间的沟通需要语言,人与计算机之间的沟通,也需要语言,连接人与计算机沟通的桥梁就是编程语言。任何编程语言只要用来开发程序,都怀揣着同一使命——“为人类干活”,将人类的需求“翻译”成计算机能看得懂的机器指令,让计算机代替人类去干活。
作者:黄耀鹏人工智能爱好者,一名数据科学研究者及科普写作者 知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/data-science-meditation 作为『十大机器学习算法』之一的K-近邻(K-Nearest Neighbors)算法是思想简单、易于理解的一种分类和回归算法。今天,我们来一起学习KNN算法的基本原理,并用Python实现该算法,最后,通过一个案例阐述其应用价值。 KNN算法的直观理解 (添加一个直观的图) 它基于这样的简单假设:彼此靠近的点更有可能属于同一个类别。用大俗
对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
AI智能工服识别算法通过yolov5+python网络深度学习算法模型,AI智能工服识别算法通过摄像头对现场区域利用算法分析图像中的工服特征进行分析实时监测工作人员的工服穿戴情况,识别出是否规范穿戴工服,及时发现不规范穿戴行为,提醒相关人员进行调整。AI智能工服识别算法中使用到的语言Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使AI智能工服识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
河道垃圾自动识别监测算法通过python+opencv网络模型技术,河道垃圾自动识别监测算法对水面上的垃圾进行自动识别,一旦发现垃圾污染将自动发出警报。河道垃圾自动识别监测算法中选择opencv框架模型,接下来我们介绍下。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。完善的传统计算机视觉算法,涵盖主流的机器学习算法,同时添加了对深度学习的支持。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。
之前机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
明厨亮灶监控实施方案算法通过python+opencv网络模型图像识别算法,一旦发现现场人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服,及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题生成告警信息并进行提示。明厨亮灶监控实施方案算法中OpenCV模型是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——明厨亮灶监控实施方案算法由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
这个repo有近23个大牛一起维护的,领头的是一个印度工程师!印度我好几年前出差还是去过,当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔,确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言:
消防通道堵塞识别算法通过opencv+python网络模型技术,消防通道堵塞识别算法对消防通道的状态进行实时监测,检测到消防通道被堵塞时,将自动发出警报提示。消防通道堵塞识别算法训练选择的OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
数据安全在现代通信和信息传输中至关重要。对称加密算法是一种常见的加密方式,通过使用相同的密钥进行加密和解密,以确保数据的机密性和完整性。Python作为一种强大的编程语言,提供了许多密码学库和算法,可以用于实现对称加密算法。本文将介绍对称加密算法的基本概念,并演示如何使用Python实现对称加密算法。
今天推荐的适合python学习者,这个仓库里作者收集了几百个很有趣的示例,都是用 python去实现的。
很多伙伴们在学习Python的过程中,更倾向于在Github上寻找Python学习资料,今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库:
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢?微软开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的
昨天机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
导读:工欲善其事,必先利其器,机器学习也不例外。算法原理理解得再清楚,最终也需要通过编写代码来真正实现功能和解决问题。
线性查找算法是最简单的查找算法之一。线性查找算法的输入是一个数组或列表和项,该算法查找数组中是否存在该项。如果找到该项,则返回其索引;否则,可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。
分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的。原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和 su
导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。另外,小编在这里邀请大家加入到我们,小编Tom邀请你一起搞事情! 「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个
聚类分析(Cluster Analysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下,聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法,将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(Hierarchical Clustering)、k均值聚类(K-means Clustering)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)以及密度聚类(Density Clustering)等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
Python是一种流行的开发语言,因为它易于学习和使用,这使得Python成为了数据科学、机器学习、人工智能、网络开发等领域中最常用的语言之一。在这些领域中,掌握数据结构和算法非常重要,因为它们是编程中最基本的概念,也是编写高效代码所必需的。
花下猫语:常见的源码保护手段有四种,即发行 pyc 文件、代码混淆、打包成二进制文件以及使用 Cython,这些方法各有优点,但缺点也不少。前面我分享了一篇文章,对四种手段作了细致的对比分析,今天要继续分享该系列的第二篇。本文提出了一种新的源码保护手段,很有启发性。
导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。另
AI城管占道经营识别检测算法通过yolo+python深度学习训练框架模型,AI城管占道经营监测识别系统对道路街区小摊贩占道经营违规摆摊行为进行检测,检测有出店经营占道经营违规摆摊情况,yolo+python深度学习训练框架模型会立即抓拍存档。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
对于Python 入门,记得应该是看廖雪峰老师的教程,当时看的还是2的版本,现在已经更新了3的版本,具体就是边看边敲代码,加深印象,后面就是多练习,所谓熟能生巧嘛,编程也是同样的道理。
选自kdnuggets 作者:Matthew Mayo 机器之心编译 参与:黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im
人员睡岗离岗玩手机识别算法通过python+yolo系列网络框架算法模型,人员睡岗离岗玩手机识别算法利用图像识别和行为分析,识别出睡岗、离岗和玩手机等不符合规定的行为,并发出告警信号以提醒相关人员。人员睡岗离岗玩手机识别算法中Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使人员睡岗离岗玩手机识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
【导语】数据结构与算法是所有人都要学习的基础课程,自己写算法的过程可以帮助我们更好地理解算法思路,不要轻视每一个算法,一些虽然看似容易,但可能有很多坑。但是坑还是要自己一个一个踩过来的,而且也只有自己踩过坑,才能让自己从理论到技能都得到提升。为了帮助大家在这个假期能提高学习效率,进阶 Python 技能,营长为大家推荐了一份用 Python代码实现算法的资源帖,涵盖从入门到高级的各类算法。
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架,烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪,系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
"启程"往往是最具挑战性的一步,特别是在面临众多选择时,人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者,而且整个过程都可以利用免费的资源来完成。本教程的主要目标是引导你了解众多可用资源,并帮助你筛选出最佳的学习资源。资源众多,但哪些是最有价值的?哪些资源能够相互补充?以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果?首先,我们假设你目前对以下领域并不精通:
Python标准库是Python强大的动力所在,我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广,所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存,CPU,磁盘存储以及IO的功能和性能,了解计算机工作的流程,了解指令的概念。这些内容基础而重要。 Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap),所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。 操作系统 在了解操作系统时,下面是重点: 1) 操作系统的进程管理,比如什么是UID, PID, daemon 2) 进程之间的信号通信,
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