前两天看到篇介绍英伟达StyleGAN生成逼真假脸的文章,其源码正是通过Python和Tensorflow实现的,利用AI生成并不存在的头像图,来感受下: ?...声明:上图是文章写作为目的,某Pxxxhub所得 那么今天,我们就用Python自己手动搞一个换脸代码,先定个小目标,能达到下图这个水平就OK了: ?...再次声明:只截了这两张图,再无其他 在琢磨Python换脸代码时,很容易就溯源到一份2015年在GitHub上开源的faceswap代码,试运行之后效果只能说还可以,不如预期,这里我们并不采用。...思路 还是先利用之前提过的Python面部识别模块dlib,识别并获取目标的脸部图像信息,之后通过opencv这个计算机视觉库,来进行图像处理和计算机视觉方面的调整。...脸部融合拼接 都说Python简单、强大,体现在哪呢?
for i in range(5): value = map(lambda x: x(i), funcs) print(list(value)) # 上⾯print时,加了list转换,是为了python2.../3的兼容性 # 在python2中map直接返回列表,但在python3中返回迭代器 # 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下 # Output: # [0, 0] # [1, 2] #...less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list) print(list(less_than_zero)) # 上⾯print时,加了list转换,是为了python2.../3的兼容性 # 在python2中filter直接返回列表,但在python3中返回迭代器 # 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下 # Output: [-5, -4, -3, -2,...通常在 Python 中你可能会使⽤基本的 for 循环来完成这个任务。
TP指标: TP50:指在一个时间段内(如5分钟),统计该方法每次调用所消耗的时间,并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,取第50%的那个值作为TP50 值;配置此监控指标对应的报警阀值后,需要保证在这个时间段内该方法所有调用的消耗时间至少有...TP50、TP90和TP99等指标常用于系统性能监控场景,指高于50%、90%、99%等百分线的情况。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
你可以⽤差集(difference)找出⽆效的数据,相当于⽤⼀个集合减去另⼀个集合的数据
递归虽然晦涩,亦有规律可循。掌握了基本的递归理论,才有可能将其应用于复杂的算法设计中。
multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别。...multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块。...多分类问题就转换为了oneVsRest问题,可以分别使用二分类评价指标了,可参考: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13682052.html 比如说绘制ROC和计算...3、多分类评价指标? 宏平均 Macro-average Macro F1:将n分类的评价拆成n个二分类的评价,计算每个二分类的F1 score,n个F1 score的平均值即为Macro F1。...计算出每一类的评价指标: from sklearn.metrics import classification_report t = classification_report(y_my_test, y_my_score
" 本文字数:578 字 || 阅读时间:1.5 分钟" 三元运算符 三元运算符通常在Python⾥被称为条件表达式 这些表达式基于真(true)/假(not)的条件判 断 在Python 2.4以上才有了三元操作...fat = True fitness = ("skinny", "fat")[fat] print("Ali is ", fitness) #输出: Ali is fat 这之所以能正常⼯作,是因为在Python...上⾯的例⼦没有被⼴泛使⽤,因为没有Python味⼉ (Pythonic)。 这样的⽤法很容易把真正的数据与 True / False 弄混。
题目:给你一根长度为n的绳子,请把绳子剪成m段 (m和n都是整数,n>1并且m>1)每段绳子的长度记为k[0],k[1],…,k[m].请问k[0]k[1]…*...
用Python可视化股票指标 一个完整的量化交易策略指考虑到交易的方方面面,但是能不能赚钱,谁知道呢 :) 但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行,以达到让钱生钱的目的,并且是自动的...技术指标 这里主要讨论一下常用的技术指标,比如MACD, 均线, RSI.除此之外还有一些有意思的图形指标,通过判断图表的形状来判断买卖,而图形派是既能做趋势跟随也能做价值回归 下面是它们的计算公式及介绍...蜡烛图 即我们熟悉的K线图,通过开盘价,最高价,最低价,表示一个时间周期的交易情况,蜡烛图有许多的有意义图形,这里主要说几个我觉得有点道理的图形,长实体,十字星 长实体指单根k线的最高价与最低价相差很大...十字星指开盘价与收盘价的差距非常小,几乎重合,然后有一部分的影线。之所以这样是因为买方卖方反复纠缠,却谁又干不过谁,可以用来推测局势的反转,可用作价值回归。...总结 没有万能的指标,关键在于使用指标的人。
用法: 瀑布线是趋势性指标,因其在运行的过程中,形态与瀑布极其相似,故得名为瀑布线。...''' 补充知识:Python使用逻辑运算符and、or、nor判断整数正负 今天刷Leetcode的时候,对整数进行翻转,由于Python的除法是向下取整,因此要对输入整数进行正负的判断,当时想到的是使用三目运算...由于最开始接触的C语言,学习Python的时候就没有太在意逻辑运算符,以为跟C语言一样返回的是一个布尔值,不知道为何会返回1和-1,查了相关资料发现Python中逻辑运算原理如下: x and y 布尔...总而言之,使用Python中的逻辑运算符返回的并不是非False即True,而与输入x,y相关。...= 0): a = a*10 + x%10 x //=10 return a*sign if a<2**31 else 0 以上这篇python 瀑布线指标编写实例就是小编分享给大家的全部内容了
其次,模型评估指标会失去意义。...但这些采样方法会增加样本的总数,对于决策树这个样本总是对计算速度影响巨大的算法来说,我们完全不想轻易地增加样本数量,所以我们要寻求另一条路:改进我们的模型评估指标,使用更加针对于少数类的指标来优化模型。...2 混淆矩阵 从上面内容可以看出,如果我们的目标是希望尽量捕获少数类,那准确率这个模型评估逐渐失效,所以我们需要新的模型评估指标来帮助我们。...为了评估这样的能力,我们将引入新的模型评估指标:混淆矩阵来帮助我们。 混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系,在样本不平衡时极其有用。 在混淆矩阵中,我们将少数类认为是正例,多数类认为是负例。...,这些评估指标的范围都在[0,1]之间,所有以 11 和00 为分子的指标都是越接近 1 越好,所以以 01 和 10 为分子的指标都是越接近 0 越好。
六、风险控制 风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生或出现,风险控制的目标是减少风险事件发生时对企业造成的损失。...市场营销定义: 市场营销定义是指企业管理者计划和执行关于商品和服务的定价,促销,和分销,以创造符合企业目标的一种过程。...消费者偏好的一般定义是指消费者在考量商品时所做出的理性的具有倾向性的选择,是消费者认知,心理感受及理性的经济学权衡的综合结果。...还有就是广告转化率,是指通过点击广告进入电商平台形成转化的比例。...产品指标是指从产品的角度去衡量哪些产品好,哪些产品不好。通过找出好的产品来进行重点推销,不好的产品去分析原因。常见的产品指标包括产品热销度,产品好评度,产品差评度。
如上图所示: 指标是可选的; 日期区间是可选的; 计量单位是可选的; 其他可选项。 这样就可以让用户零基础使用BI来自行了解各自的目标完成情况,因为这里的指标可能不是几个,而是上百个。...对于真实环境下上百个指标而言,每个指标的考察周期可能是完全不同的。例如: 邀约电话数可能是按日考察的; 拜访量可能是按周考察的; 成交量可能是按月考察的; 奖励提成可能是按季度考察的。...指标的动态化 可以看到,动态化的指标,就是由用户决定最终展示什么指标的计算,其实现非常简单,只需要: KPI = VAR vKPIName = SELECTEDVALUE( 'KPI参数'[KPI名称]...例如,显示季级别的日期区间,如下: 则整个图表以季为粒度显示不同季度的业务指标。例如,显示月度级别的日期区间,如下: 则整个图表以月粒度显示不同月份的业务指标。...例如,显示周级别的日期区间,如下: 则整个图表以周粒度显示不同周的业务指标。例如,还可以显示精细到天的粒度,如下: 则用户甚至可以控制显示某月下的所有日期的指标。
这里着重介绍FastDFS客户端(Python版),此版客户端已经用于实际项目,目前运行稳定。...项目托管于git,地址:https://github.com/cosysun/FastDFSClient_Python.git。...一、原理 在官方C++客户端的基础上重新封装C++接口,并提供给Python调用 二、优势 1、 效率比纯python版本的要高 2、易于维护,与官网C++客户端更新同步 3、稳定性好 三、安装说明 本人采用的安装环境是...地址:https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp.git 3、接入ClientForPython目录下 执行Make 4、注意事项 1)请确保安装了 python-devel...如果是Ubuntu,请确保安装python-dev 不然会找不到Python.h 2) 源Makefile里的Python库是在 /usr/local/include/python2.7 如果您不是请安装你自己的目录修改
[什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数,常用的趋势衡量指标。
然而,受基础设施不完善、经验欠缺等因素制约,企业在指标管理和应用方面存在诸多问题,例如指标体系难以使用、指标口径不统一、指标开发周期过长、指标分析灵活性不足以及指标数据异常难以定位等。...指标平台对企业的指标数据资产进行全生命周期统一管理,实现指标口径对齐,并通过一系列产品技术优化,提高指标开发效率,为企业提供灵活且高性能的指标服务。...为了帮助企业更好地开展指标平台实践,实现业务价值,爱分析与指标平台代表厂商数势科技联合发布《2023指标平台白皮书》。...指标平台落地“三角模型”方法论2.1 指标体系设计2.2 指标平台建设2.3 指标平台运营第三章 指标平台代表厂商:数势科技3.1 数势科技介绍3.2 以全链路指标化为理念的数势指标平台3.3 典型客户案例白皮书核心摘要指标平台支撑企业数字化经营为了适应经营环境变化...指标平台落地“三角模型”方法论指标体系设计:什么是好的指标体系?如何进行北极星指标设计、指标拆解、过程指标设计、全局框架设计?指标平台建设:如何进行指标平台建设和产品选型。
各位读者大大们大家好,今天学习python的帐号密码隐藏术,并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。 ? 我们将学习如何在Windows机器上的环境变量中隐藏密码和用户名。...硬编码用户名和密码在代码中是初学者在学习Python时常犯的错误,将此信息隐藏在环境变量中允许您在代码中访您的密码信息,而无需其他任何人从您的源代码中看到用户名和密码。...##调用时候注意: #如果打印结果为None #需要关闭当前python文件 #在重新打开文件,运行如上代码。...隐藏术技能到此完毕,你get到了么 关注公号 下面的是我的公众号二维码图片,欢迎关注。 yale记公众号
使用Python推送指标数据到Pushgateway 需求描述 实践环境 Python 3.6.5 Django 3.0.6 prometheus-client 0.11.0 代码实现 !.../usr/bin/env python -*- coding:utf-8 -*- from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway...push_to_gateway('http://162.13.0.83:9091', job='SampleURLMetrics', registry=registry) 注意:采用这种方式是无法为指标数据提供数据生成时间戳的...浏览器访问推送网关地址http://162.13.0.83:9091,如下 关于时间戳(timestamp) 如果你在 t1 时刻推送Metric,你可能认为普罗米修斯会“刮取(scrap)”这些指标...,并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳,然而,普罗米修斯不会这样做,它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。
目标检测评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision...该指标是目标检测算法中最重要的一个。 在正样本非常少的情况下,PR表现的效果会更好。 10、IoU IoU这一值,可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。...IOU正是表达这种bounding box和groundtruth的差异的指标: 11、ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线与AUC(Area Under...(当然也可以只分析ROC曲线左边一小段) PR曲线: (1)PR曲线使用了Precision,因此PR曲线的两个指标都聚焦于正例。...最后可以根据具体的应用,在曲线上找到最优的点,得到相对应的precision,recall,f1 score等指标,去调整模型的阈值,从而得到一个符合具体应用的模型。
1.理解混淆矩阵 所谓混淆矩阵,是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。...具体的计算公式如下: 因而3.2中的最后结果准确率为(2+3)/(2+1+0+3)=83.333 4.F值 当数据中存在偏差的话,使用“准确率”这一指标来评估模型是非常危险的,在机器学习中较为广泛使用的是精确率...、召回率、F值这些指标来进行性能评估。
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