随笔分类 - python学习
常用操作
摘要：1、基本概念 heapq是Python中的一个内置模块，它是一个实现堆排序算法的工具，heapq的全写是heap queue，是堆队列的意思。 在介绍用法之前，我们需要先知道优先队列的定义。队列大家应该都不陌生，也是非常基础简单的数据结构。我们可以想象成队列里的所有元素排成一排，新的元素只能从队尾加
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摘要：希望在1分钟内完成500架无人机的路径规划任务，而目前A*算法在50架无人机的情况下需要10秒，意味着在不做优化的情况下处理500架无人机将需要大约100秒，超出你的指标要求。提升计算速度是关键。多线程和多进程是常用的加速方案，但它们在Python中的效果存在差异 1、多线程 Python的标准解释
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摘要：在绘制图形时，出现坐标轴中文字体不显示或显示错误的问题 通常是因为Matplotlib默认使用的字体不支持中文字符。我们需要手动设置字体，使其能够正确显示中文。 以下是解决办法的步骤： 安装支持中文的字体：确保系统中已经安装了支持中文的字体，例如SimHei（黑体）。 配置Matplotlib字体：
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摘要：手动安装汉化包 官方汉化包地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack /versions 1、点击链接进入官方汉化包下载页 2、点击versions，找到和自己pycharm相同年份/版
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摘要：1、理解 Dijkstra算法是路径规划算法中非常经典的一种算法，在很多地方都会用到，特别是在机器人的路径规划中，基本学习机器人运动相关的都会接触到该算法。 Dijkstra算法本身的原理是基于贪心思想实现的，首先把起点到所有点的距离存下来找个最短的，然后松弛一次再找出最短的，所谓的松弛操作就是，遍
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摘要：在Python类的初始化方法（__init__方法）中，通常会执行以下操作： 1、设置实例属性： 这些属性将用于存储与实例相关的数据。属性名通常以self.开头，以便它们可以在类的其他方法中访问。例如： self.attribute_name = value 2、传递并存储参数： 初始化方法通常会接
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摘要：参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/693208513 一、Python基础 学习Python语言基础的路线可以分为以下几个阶段： Python3入门： 了解Python3的安装方法、如何运行Python程序以及交互模式的使用，同时学习注释的添加方法。 数据类型： 掌
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摘要：建筑图纸中可能包含各种类型的文字，这些文字通常用于标识建筑元素、尺寸、说明等。一般来说，建筑图纸需要识别的文字类型可以分为以下几类： 建筑元素标识文字：用于标识建筑结构、构件、设备等各种元素的文字，例如墙体、门窗、楼层、房间等。 尺寸标注文字：用于标注建筑元素的尺寸、长度、宽度、高度等信息的文字，通
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摘要：1、图纸识别研究方向 多目标检测和分割：建筑图纸中可能包含多种目标，例如建筑物、道路、水域等。您可以研究如何设计CNN模型以实现多目标的检测和分割，即同时识别图纸中的多个目标并将其准确地分割出来。 图纸内容理解：建筑图纸通常包含丰富的信息，例如建筑物的结构、房间布局等。您可以探索如何利用CNN模型对
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摘要：1、介绍 TensorFlow、PyTorch和Keras都是流行的深度学习框架，它们都具有成熟的卷积神经网络（CNN）实现。选择哪种框架取决于您的偏好、项目需求以及团队的技术栈。 2、特点 TensorFlow： TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架，广泛用于生产环境和研究领
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摘要：1、工具库介绍 为了使初学者更容易入门，许多开源库提供了丰富而标准化的示例数据集，其中包括scikit-learn、NLTK、TensorFlow Datasets、Keras Datasets、Statsmodels以及Seaborn等。 Scikit-learn： Scikit-learn是一个
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摘要：1、Matplotlib生成动画 Matplotlib 不仅可以绘图， 还可以生成动画。负责生成动画的函数是 FuncAnimation, 使用前需先将其导入： from matplotlib.animation import FuncAnimation 指定位置嵌入图片 控制图片的位置和大小是由
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摘要：1、drop（）删除行列 drop()详细的语法如下： 删除行是index，删除列是columns： DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数： labels：要删除的行或列的标签，
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摘要：彩色图像出现色差 使用cv2.imread()读取图像时，默认彩色图像的三通道顺序为B、G、R，这与我们所熟知的RGB中的R通道和B通道正好互换位置了。 而使用plt.imshow()函数却默认显示图像的通道顺序为R、G、B，导致图像出现色差发蓝。 彩色图像出现色差代码： 1 import cv2
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摘要：在进行卷积神经网络的学习过程中，碰到了不同类型的数据集加载，下面总结一下： 1、文本文件：CSV、TSV、Json、Txt 1.1、简介 CSV文件是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）； TSV 是Tab-separate
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摘要：1、csv文件简介 CSV文件是一种常见的文本文件格式，全称为Comma-Separated Values（逗号分隔值）。它被广泛用于存储表格数据，如电子表格和数据库中的数据。 CSV文件的结构非常简单，每行表示数据中的一行，每个字段之间使用特定的分隔符（通常是逗号）进行分隔。 每行的字段数量应相同
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摘要：1、cudnn的简介 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。 2、torch.backends.cu
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摘要：一、文件操作 #自行车 f=open("filename") f.write() f.close() 上述代码存在的问题： （1）直接open()打开需要手动关闭，并且容易忘记关闭 （2）当文件操作出现异常导致程序提早离开，而没有执行关闭文件操作 #小轿车 try: f=open("xxx") f.
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摘要：“{}{}{}”.format(i,j,k)笼统的来说是字符串的格式化 字符串中有一些可以被替换掉的占位符，而格式化的过程就是对这些占位符替换的过程，举例来说： 1 “I am a {}”.format("student")它表示将字符串"I am a {}"进行格式化，格式化的结果就是该字符串中的
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摘要：1、for循环 for循环的语法格式如下： 1 for 迭代变量 in 字符串 |列表| 元祖| 字典| 集合： 2 代码块迭代变量用于存放从序列类型变量中读取出来的元素，所以一般不会在循环中对迭代变量手动赋值； 2、用法 2.1、for循环遍历数值 1 print("计算1+2+3+...+100
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