随笔分类 - Python
摘要：spaCy是一个基于Python编写的开源自然语言处理库。基于自然处理领域的最新研究，spaCy提供了一系列高效且易用的工具，用于文本预处理、文本解析、命名实体识别、词性标注、句法分析和文本分类等任务。 spaCy的官方仓库地址为：[spaCy-github](https://github.com/
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摘要：plottable是一个Python库，用于在matplotlib中绘制精美定制的图形表格。plottable的官方仓库地址为：[plottable](https://github.com/znstrider/plottable)。本文主要参考其官方文档，plottable的官方文档地址为：[plo
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摘要：[matplotlib-scalebar](https://github.com/ppinard/matplotlib-scalebar)是一个Python库，用于在matplotlib图形中添加比例尺。它允许用户指定比例尺的大小、位置、字体和颜色，以及比例尺的单位。该库支持不同的比例尺单位，例如米
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摘要：本文主要介绍GeoPandas的使用要点。GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：[GeoPandas](https://github
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摘要：Python3.5 版本引入了类型提示（Type Hints），它允许开发者在代码中显式地声明变量、函数、方法等的类型信息。这种类型声明不会影响 Python 解释器的运行，但可以让 IDE 和静态分析工具更好地理解代码，同时提高代码的可读性和可维护性。然而，由于 Python 支持动态类型，类型提
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摘要：枚举是一种数据类型，在编程中用于表示一组相关的常量。枚举中的每个常量都有一个名称和一个对应的值，可以用于增强代码的可读性和可维护性。在Python中，枚举是由enum模块提供的，而不是Python提供专用的枚举语法。关于enum模块介绍见：enum。如需详细了解Python的enum模块，参见文章：
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摘要：本文主要介绍GeoPandas结合matplotlib实现地图的基础可视化。GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas
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摘要：本文主要介绍GeoPandas的基本使用方法，以绘制简单的地图。GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。GeoPa
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摘要：对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小
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摘要：SSH（Secure Shell）是一种网络安全协议，能够使两台计算机安全地通信和共享数据。目前，SSH协议已在世界各地广泛使用，大多数设备都支持SSH功能。SSH的进一步说明见：深入了解SSH。SSH作为一种协议，存在多种实现，既有商业实现，也有开源实现。OpenSSH是一种流行的SSH协议开源实
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摘要：特征分析可视化工具设计用于在数据空间中可视化实例，以便检测可能影响下游拟合的特征或目标。因为ML操作高维数据集（通常至少35个），可视化工具将重点放在聚合、优化和其他技术上，以提供对数据的概述。这是Yellowbrick的意图，指导过程将允许数据科学家缩放和过滤，并探索他们的实例和维度之间的关系。
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摘要：分类模型试图在一个离散的空间中预测一个目标，即为一个因变量实例分配一个或多个类别。 代码下载 分类分数可视化工具显示类之间的差异以及一些特定于分类器的可视化评估。我们目前已经实施了以下分类器评估： 分类报告Classification Report：视觉分类报告，将每个类别的精度，召回率和F1显示为
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摘要：imgaug是一款非常有用的python图像增强库，非常值得推荐应用于深度学习图像增强。其包含许多增强技术，支持图像分类，目标检测，语义分割，热图、关键点检测等一系列任务的图像增强。本文主要介绍imgaug基本使用，以及应用关键点和边界框增强。 官方代码仓库：imgaug 官方入门文档：imgaug
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摘要：ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员，研究人员和学生能够使用简单的几行代码来构建具有独立的深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。 ImageAI的官方GitHub存储库为https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI @ # 去掉警告 import
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摘要：特征选择 代码下载 本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。 sklearn.feature_selection模块中的类可用于样本集的特征选择/降维，以提高估计量的准确性得分或提高其在超高维数据集上的性能。 递归式特征消除Recursive feature elimination(RFE)
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摘要：支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一种用来进行模式识别、分类、回归的机器学习模型。 SVM原理描述 模型表示 以一个客户好坏分类为案例，客户信息如下所示： 客户信息数轴表示如下所示： 以数学表达式对上述信息进行描述，可以用下式进行表示： 然而该方法对于大型数据集容易发
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摘要：Python字符串替换笔记 Python字符串替换笔记主要展示了如何在Python中替换字符串。Python中有以下几种替换字符串的方法，本文主要介绍前三种。 replace方法（常用） translate方法 re.sub方法 字符串切片（根据Python字符串切片方法替换字符） 1 replac
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摘要：PyAutoGUI使用教程 PyAutoGUI允许Python脚本控制鼠标和键盘，并自动与其他应用程序交互。PyAutoGUI的API设计很简单，非常容易上手，PyAutoGUI适用于 Windows、macOS和Linux系统，支持在Python2和3上运行。PyAutoGUI安装很简单。 win
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摘要：本文探讨Python模块和Python包，这两种机制有助于模块化编程。 模块化编程是指将大型笨拙的编程任务分解为单独的，较小的，更易于管理的子任务或模块的过程。然后可以像构建模块一样将各个模块拼凑在一起以创建更大的应用程序。 在大型应用程序中模块化代码有几个优点： 简单性：模块通常只关注问题的一个相
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摘要：Python Faker教程展示了如何使用Faker软件包在Python中生成伪数据。我们使用joke2k/faker包。 1 介绍 Faker是一个生成假数据的Python库。伪数据通常用于测试或用一些伪数据填充数据库。Python Faker很大程度上受到了PHP的Faker、Perl的Data
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