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  2019年7月19日
摘要: 程序代码 # coding: utf-8# 将tkinter改为Tkinter兼容Python 2.xfrom tkinter import *class App: def __init__(self, master): self.master = master self.initWidgets() 阅读全文
posted @ 2019-07-19 05:53 激流勇进1 阅读(930) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 代码如下: #!/usr/bin/env python3#-*- coding:utf-8 -*-num = int(input('请输入一个奇数:'))# 定义一个长为num的列表high = [[0] * num ]# 先定义一个num*num的一个列表,之后在往里面赋值for i in ran 阅读全文
posted @ 2019-07-19 05:52 激流勇进1 阅读(643) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 自动录题系统 #安装外部依赖库 pip install baidu-aip#脚本文件要和“图片”文件夹在同一个目录#将需要录入的选择题图片放入“图片”文件夹后执行脚本#录入完成后题目保存的文件为"识别结果.txt"import osfrom aip import AipOcrdef collect( 阅读全文
posted @ 2019-07-19 05:49 激流勇进1 阅读(490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 自动收集有效IP代理 #需要的外部依赖包requests和lxml#自动获取的代理ip数据保存为”IP代理池.txt“#read_ip函数用于提取”IP代理池.txt“的数据返回类型为列表from lxml import etreeimport requestsimport datetimenot_ 阅读全文
posted @ 2019-07-19 05:47 激流勇进1 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python数据储存 csv文件的操作 安装csv包打开cmd 执行 pip install csv引入的模块名为csv 读取文件 with open("xx.csv","r") as f: read_data=csv.reader(f) for i in read_data: print(i)// 阅读全文
posted @ 2019-07-19 05:46 激流勇进1 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2019年7月17日
摘要: import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt X_train = np.array([ [158, 64], [170, 66], [183, 84], [191, 80], [155, 49], [163, 59], [180, 67 阅读全文
posted @ 2019-07-17 04:57 激流勇进1 阅读(442) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: eval方法可以直接利用c语言的速度,而不用分配中间数组,不需要中间内存的占用. 如果包含多个步骤,每个步骤都要分配一块内存 import numpy as npimport pandas as pdimport timeit df = pd.DataFrame({'a': np.random.ra 阅读全文
posted @ 2019-07-17 04:53 激流勇进1 阅读(766) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数。利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱。本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形。 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重、分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器 阅读全文
posted @ 2019-07-17 04:52 激流勇进1 阅读(4858) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 是的,除了水报错文,我也来写点其他的。本文主要介绍Keras中以下三个函数的用法: fit()fit_generator()train_on_batch()当然,与上述三个函数相似的evaluate、predict、test_on_batch、predict_on_batch、evaluate 阅读全文
posted @ 2019-07-17 04:50 激流勇进1 阅读(7875) 评论(2) 推荐(2) 编辑
摘要: 说明 🔎代码重现笔记📘 renference book: 【Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 】📝Chapter 9: 【Up and Running with TensorFlow】准备工作 💦 🔗 配置深度 阅读全文
posted @ 2019-07-17 04:47 激流勇进1 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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