随笔分类 - python代码段
摘要：如果一个字符串表示一个列表，你可以使用 Python 的 ast.literal_eval 方法将其转换为真正的列表。ast.literal_eval 是一个安全的方法，可以将字符串形式的表达式解析为 Python 对象。 这里是一个例子： import ast # 字符串形式的列表 str_lis
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摘要：计算两个向量的余弦相似度可以使用以下公式： 余弦相似度 = (向量A · 向量B) / (||向量A|| * ||向量B||) 其中，向量A · 向量B 表示向量A和向量B的点积（内积），||向量A|| 和 ||向量B|| 表示向量A和向量B的欧几里德范数（模）。 下面是一个示例代码，展示如何计算两
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摘要：非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种常用于目标检测和计算机视觉任务的技术，用于从重叠的检测框中选择最佳的候选框。以下是使用 PyTorch 实现标准的 NMS 算法的示例代码： import torch def nms(boxes, scores, iou_t
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摘要：from PIL import Image import io # 假设pillow_img是Pillow图像对象 # 这里使用一个示例对象，实际应根据你的数据进行替换 pillow_img = Image.open('input_image.jpg') # 将Pillow图像数据保存到内存中 im
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摘要：2023年08月04日14:54:17 是这样的，最近在复用grounding-sam，使用gradio做了个体验网页，有个button上面的字是run，我想改成点击开始识别。 原来代码是这样的run_button = gr.Button(label="Run") 我是这样改的run_button
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摘要：#!/usr/bin/python #encoding:utf-8 import urllib.request import os import ssl #add line 1 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_co
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摘要：当你使用一个不存在的键（key）去访问一个Python字典（dict）时，会触发一个KeyError异常。这是Python提供的一种机制，用于指示你正在尝试访问一个字典中不存在的键。 以下是一个简单的示例，演示了当使用一个不存在的键去访问字典时会发生的情况： my_dict = {"apple":
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摘要：我们经常能看到一些人写代码是这样的： def my_function(): print(my_variable) my_variable = 10 my_function() 在这种情况下，代码将正常运行并输出变量的值为10。 当你在函数内部引用一个变量时，Python 首先会查找函数内部是否定义了
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摘要：有问题代码： w = [0,1,2] e = {0:[1,2],1:[3,4],2:[5,6]} r = [dim for dim in e[i] for i in w] #这一段python代码有什么问题报错： Traceback (most recent call last): File "<s
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摘要：2023年06月14日09:02:32 问题：我使用exifread.process_file()读取图片时，当图片存储格式为png时，终端输出提示：PNG file does not have exif data。但是不会报错，会继续处理其他图片。这种情况无法使用try捕获错误，因为这显然是该读取
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摘要：以下是一个使用Python实现的示例代码，可以将具有相同MD5哈希值的JSON文件提取到同一个文件夹中： import os import shutil import hashlib # 用于计算文件的MD5哈希值 def calculate_md5(file_path): with open(fi
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摘要：ffprobe -probesize 1048576 -analyzeduration 1000000 加入-probesize 2048576 -analyzeduration ,5000以后可以提升20%， `-analyzeduration` 是 ffprobe 的选项之一，用于指定解析器在分
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摘要：要使用矩阵相乘来计算7个二进制编码之间的余弦相似性，我们需要先将二进制编码转换为数值向量。对于每个二进制编码，我们可以将0映射为-1，将1映射为1，从而得到一个数值向量。然后，我们可以将这些数值向量表示为一个矩阵，并进行矩阵相乘来计算余弦相似性。 以下是一个示例代码，使用Python和NumPy库来
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摘要：Seaborn是一个Python数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了更高层次的接口，使得创建美观和信息丰富的统计图形变得更加容易。Seaborn提供了许多可视化函数，包括线条图、散点图、直方图、核密度估计图、箱线图、热力图等。与Matplotlib相比，Seaborn的优势在于它能
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摘要：首先我们一定要区分直方图和分布图，因为这完全是两个不同的概念。 举例来说： 有一个list，里面有1000个int值， 当我们对这个list统计分布图时，需要对统计出现在list中的所有数值，这个数值不重复，然后统计每个数值出现的次数，然后在ｘ轴上描述出数值，在ｙ轴上描述出该数值出现的次数，这种图叫
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摘要：joblib是一个用于Python的开源库，提供了一些用于并行计算和内存映射的工具。它是为了提高科学计算和数据分析的效率而设计的。 具体来说，joblib库提供了两个重要的功能： 并行计算：joblib提供了一个高级的并行化工具，使您能够轻松地将计算任务分配到多个CPU核心上执行。它还提供了一些用于
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摘要：直观方法 最简单的思路就是： 代码如下: ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = [] for id in ids: if id not in news_ids: news_ids.append(id) print news_ids 这样也可行，但是看起来不
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摘要：例如：在python中，我有一个字典，类似于{s1:[{s11:0,s12:2},{s13:3,s14:4}],s2:'s2',s3:{s31:0,s32:2}},我想使用递归提取其中所有的字典的key值和value，并在key值中包含它在字典中的位置信息，形成一个新的字段，如{s1_0_s11:0
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摘要：遇到一个需求，统计百万图片的高和宽，正常反应是使用opencv或者pil，但是这两种方式都会将图片读取到内存中，显然我不需要这不操作。 刚好图片会将高度和宽度信息存储在文件头中，只需要读取文件头中的信息即可，python中有一个包为imagesize，正是为这种需求而生的。 使用方式 from im
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摘要：纯python计算卷积 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time: 2022/11/09 # @Author: # @file: 3.py ''' 试题3： 考点：矩阵和深度学习基础 描述：卷积是神经网络中的基本单元，实现3*3卷积，步长固定为1，padding=1，输出特征维
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