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tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量，tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果，大小就是预测样本的数量乘以输出的维度，类型是tf.float32等。target 阅读全文
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1. tesseract-OCR下载安装 地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 选择一个版本下载，下载完成点击**.exe进行安装，若无其他需求，默认安装一直点就好，记住安装路径。 然后将安装路径添加到系统环境变量。 tesseract-OCR 阅读全文
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从百度图片下载一些图片当做训练集，好久没写爬虫，生疏了。没有任何反爬，随便抓。 网页： 动态加载，往下划会出现更多的图片，一次大概30个。先找到保存每一张图片的json，其对应的url： 打开调试，清空，然后往下划。然后出现： 点击左侧的链接，出现右边的详细信息，对应的就是URL。对这个url做请求 阅读全文
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有两张表，info1， info2 。 info1： info2： 现在，要用info2中的数据更新info1中对应的学生信息，sql语句如下： 运行结果如下： 更新过的info1： 至于效率问题，之前我有三张表，都在40万左右。需要将 table2 中的两个字段（step1），table3 中的一 阅读全文
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原图： 使用TensorFlow做图像处理的时候，会对图像进行一些可视化的操作。下面，就来列举一些我知道的图像读取并可视化的方法。 1. Pillow模块 1.1 Pillow模块的前生 Pillow就是python2中的 PIL 模块。PIL模块（Python Imaging Library）是P 阅读全文
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图片尺寸要自己修改。 看起来好像没啥意思，不知道下一步能干什么，先卷了再说。由于weights是随机生成的（tf.random_normal作用：用于从服从指定正太分布的数值中取出随机数），所以每次卷积后的图像会不一样。 代码： 原图（尺寸：(454, 700, 3)）： 效果（尺寸： (152, 阅读全文
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1.1 实现过程： 终端的字符颜色是用转义序列控制的，是文本模式下的系统显示功能，和具体的语言无关。 转义序列是以ESC开头,即用\033来完成（ESC的ASCII码用十进制表示是27，用八进制表示就是033）。 1.2 书写格式： 开头部分：\033[显示方式;前景色;背景色m + 结尾部分：\0 阅读全文
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代码： 显示： 阅读全文
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运行结果： 阅读全文
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pickle(python3.x)和cPickle(python2.x的模块)相当于java的序列化和反序列化操作。 常采用下面的方式使用： 使用pickle模块你可以把Python对象直接保存到文件，而不需要把他们转化为字符串，也不用底层的文件访问操作把它们写入到一个二进制文件里。 pickle模 阅读全文
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描述 classmethod 修饰符对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。 语法 classmethod 语法： 参数 无。 返回值 返回函数的类方法。 实例 以下实例展示了 classmethod 阅读全文
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安装命令如下： 慎用，反正我报错了，而且还没有找到有效的解决方法。 找不到指定模块 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。 2019年9月9日，问题已解决，有时间会更新。 阅读全文
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使用Image.crop()方法对图片进行切割。 参数： left：与左边界的距离 up：与上边界的距离 right：还是与左边界的距离 below：还是与上边界的距离 简而言之就是，左上右下。 例子：将一张美女图片切分成9张（3*3） 图片： 美女.jpg 代码： 切割出来的图片： 阅读全文
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最近用numpy比较多，边用边自己总结用法。 1. 数组 1.1 生成 m行 * n列 的随机数组 import numpy as np # 生成 m行*n列 的随机数组 # np.random.random((m, n)) # 生成一个3行2列的随机数组，想让它看起来大一点，在后面乘50 prin 阅读全文
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经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degr 阅读全文
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因为my_fake_useragent 是第三方，所以需要自己进行安装。 不用担心，它没有任何依赖或者附加环境，只安装它自己就行。 方法1： 方法2： fake_useragent 和 my_fake_useragent 其实是一个东西。 使用：这里只列举两个最简单的方式去调用。 既然说到了user 阅读全文
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函数如下： z = x^2 * y / (x^4 +y^2) 代码如下： 图像： 2. sigmoid函数的绘制 y = 1 / (1 + e^x) 阅读全文
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数学期望的定义 数学期望的计算公式 例题 1.数学期望的定义 在概率论和统计学中，数学期望（或均值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 随机变量包括离散型和连续型，数学期望的计算也分离散型和连续型。 （1）离散型 如果随机变量只取得有限 阅读全文
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好久没有写爬虫了，今天研究了下淘宝商品评论的内容。 一开始用最简单的方法，挂代理，加请求头，对网页请求，是抓不到数据的，在网上找了一些相关文章，也基本已经过时了，就是网站逻辑有改动，用旧的方法是抓不到的。研究了一下，终于有了结果。 1. 百度->淘宝，进入官网 最后选择男装->西装，进入宝贝详情页。 阅读全文
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第一步：获取语料 1、已有语料 2、网上下载、抓取语料 第二步：语料预处理 1、语料清洗 2、分词 3、词性标注 4、去停用词 三、特征工程 1、词袋模型（BoW） 2、词向量 第四步：特征选择 第五步：模型训练 1、模型 2、注意事项 （1）过拟合 （2）欠拟合 （3）对于神经网络，注意梯度消失和 阅读全文
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装饰器在编写后台的逻辑时有可能会用到，比方说一个场景：公司的员工想要登录自己公司的考勤记录系统去修改自己的考勤，以前是随便谁都有权限去修改，这样老板不同意了，现在，要在你登录前加一个权限验证的逻辑，如果你权限没有达到等级要求，你就不能登录系统去修改自己的考勤记录。如何在不改动原函数的情况下去增加这部 阅读全文
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在编写python程序时，常常会遇到一些不太常见的函数，有时候又不想去百度，那么，使用pycharm设置快速显示函数的参数和用法，这个方法十分快捷方便。 step1. file -> settings 进入设置，在搜索栏搜索“code completion” 下图所示方框内全部勾选： step2. 阅读全文
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将词汇按它们的词性（parts-of-speech，POS）分类以及相应的标注它们的过程被称为词性标注（part-of-speech tagging, POS tagging）或干脆简称标注。词性也称为词类或词汇范畴。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集。 使用词性标注器进行英文的词性标注。 1 阅读全文
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1. 分词 分词是自然语言处理中最基础的一个步骤。而jieba分词是中文分词的一个比较好的工具。下面看看可以怎么用jieba进行分词。 结果： 2. 词性识别 结果： 有关于词性识别，还是比较重要的。一般我们识别一句话或一段话，首先要提取的是这句话的主语谓语宾语，接着是形容词等，进而提取有用的情感信 阅读全文
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今天在研究多进程的时候，如果想要充分利用多核CPU资源，最起码的一点你应该知道自己的电脑有几个核。 下面是用python3 的 os 模块来查看自己的电脑是几个核的方法。 阅读全文
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之前已经了解了使用nltk库，将文本作为参数传入相应函数进行切分的方法，下面看看使用正则表达式如何来进行文本切分。 1. 使用正则表达式切分 1.1 通过RegexpTokenizer 进行切分。先导入 RegexpTokenizer 模块，然后构建一个与文本中的标识符相匹配的正则表达式。将此正则表 阅读全文
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使用python进行自然语言处理，有一些第三方库供大家使用： ·NLTK（Python自然语言工具包）用于诸如标记化、词形还原、词干化、解析、POS标注等任务。该库具有几乎所有NLP任务的工具。 ·Spacy是NLTK的主要竞争对手。这两个库可用于相同的任务。 ·Scikit-learn为机器学习提 阅读全文
摘要：
接下来的一段时间，要深入研究下自然语言处理这一个学科，以期能够带来工作上的提升。 学习如何实用python实现各种有关自然语言处理有关的事物，并了解一些有关自然语言处理的当下和新进的研究主题。 NLP，Natural Language Processing，自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域 阅读全文
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有两张表，学生信息表infolist： 学生姓名表namelist： 现要查询出，存在infolist中，而不存在namelist中的学生，语句如下： 查询结果如下： age有些奇葩，不用在意。 阅读全文
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数据导出时，出现错误： 一脸懵逼，百度了下，是导出数量有格式有限制。一开始导出为excel表格式，后改为文本格式，不会报错。 阅读全文