▍1. selenium自动化百度联想词
selenium+PYHTON环境的自动化,模仿百度联想词编写的代码,方便大家使用
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在pyqt框架下进行所有已实现的操作,包括变形、文件的读取与写入等,仅支持Windows。 注意:OBJ文件存储时请以.obj为后缀,FFD文件存储时请以.FFD为后缀。
深度学习程序,包含多种编程语言,有scala,python,c,java等,基本上是深度置信网络或限制玻尔兹曼机的应用,通过预训练限制玻尔兹曼机来初始化深度置信网络
2004年提出的Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 是改进的基于尺度不变的特征检测器。 SIFT特征包括兴趣点检测器和描述子,它对于尺度,旋转和亮度都具有不变性。 可以进行sift特征的提取及进行两个图片的匹配
DBSCAN算法的重点是选取的聚合半径参数和聚合所需指定的MinPts数目。 在此使用球面距离来衡量地理位置的距离,来作为聚合的半径参数。 如下实验,选取2公里作为密度聚合的半径参数,MinPts个数为5.
项目名称:培华奶茶店自动结算系统作者:Kitt版本:V1.0时间:2018年5月功能描述:1、每位顾客购物时,可多次输入奶茶编号和数量,并设置退出;2、将每位顾客的购买信息记录在字典中(奶茶名称及数量),使用字典计算购买的总数量;3、顾客购物信息打印时,分别显示每种口味的编号和数量,末尾显示总金额;4、非会员顾客要求设置会员号和手机号,并且将会员号和手机号记录为字典形式;5、将每位顾客的每条购物信息记录为一个字典(每种口味一个字典,分别记录会员号)6、将顾客的购物过程、购物信息打印、购物详情记录分别封装为函数;7、设置主函数,在主函数中调用上条所定义的函数。版本:V2.0(1)购物过程shopping_procedue:(2)计算购物金额,并打印购物内容;(3)记录vip会员号和手机号在字典vip_dic中,购物时判断是否为老会员,如果是,享受9折优惠。更新两个功能:1、将vip信息保存成文件vip_no.csv,格式如下:vip_no,phone_no,date123,18712345678,2018-05-30124,13966902212,2018-05-30125,13899002232,2018-05-302、将每天的购物信息保存成文件user_buy_log_yyyy_mm_dd.csv,格式如下:vip_no,milk_tea_no,milk_tea_amount123,1,2123,4,1123,3,2124,2,1125,4,2
自已写的图形项界面, 主要功能就是在一个view中,显示item,并可对item进行操作,还有些缩放平移功能没有实现,没有动画效果。
对于分型,里面最大的麻烦,就是所谓的前后K线间的包含关系,其次,有点简单的几何思维,根据定义,任何人都可以马上得出以下的一些推论:用[di,gi]记号第i根K线的最低和最高构成的区间,当向上时,顺次n个包含关系的K线组,等价于[maxdi,maxgi]的区间对应的K线,也就是说,这n个K线,和最低最高的区间为[maxdi,maxgi]的K线是一回事情;向下时,顺次n个包含关系的K线组,等价于[mindi,mingi]的区间对应的K线。
WGS84坐标系下坐标转换,大地坐标与空间直角坐标相互转换
python代码批量网页图片抓取 可以用来学习如何用Python语言来定义函数,使用函数,以及学习Python里面“主函数”的概念和子函数的调用方法。 学习了解用Python语言可以来进行网页操作,体会Python在这方面强大的功能以及易用性
利用python分析红楼梦!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
通过python来实现对 微软POWER POINT里面对象的自动编号,适用于抽签等程序,需要安装相关的package,文件中的PPT文件为给出的相关实例
CNN和sift在特征匹配上的优劣。Sift在计算机视觉方面广泛应用,在2012年之前,基于方向直方图的局部描述子如,SIFT、HOG、SURF等占了主导地位。但是2012年Krizhevsky的新一代的CNN 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
主要代码采用python编写项目功能为:将markdown格式的文件转化为html格式,因此可以增加更多格式设置,使得写出的文档更加美观;除了markdown和html自带的格式外,还支持自定义格式
用python的scrapy框架爬取网站的代理ip,是很好的爬虫案例。
python实现的scan算法 Paper: 《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》 Auther: Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger Conference: SIGKDD 2007
在VS2013+openCV2.4.9平台上运行,首先准备正负样本若干,进行预处理,提取正负样本的Hog特征,加入到SVM分类器进行训练,最终得到检测行人的分类器!