目錄一、什么是數字識別？二、如何實現數字識別？三、識別LCD屏幕上面的數字的原理詳解四、算法實現步驟五、算法代碼實現六、效果展示和分析七、問題擴展與延伸參考資料注意事項一、什么是數字識別？所謂的數字識別，就是使用算法自動識別出圖片中的數字。具體的效果如下圖所示：上圖展示了算法的處理效果，算法能夠自動的識別到LCD屏幕上面的數字，這在現實場景中具有很大的實際應用價值。下面我們將對它的實現細節進行詳細解析。二、如何實現數字識別？對于數字識別這個任務而言，它并不
系統 2019-09-27 17:57:21 5178
在使用Python進行數據分析時，我們經常會看一個數據的分布，然后對數據進行處理。比如說有一個場景：以下數據是某個產品的提前預定期：importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp%matplotlibinlinedata=(pd.read_csv('D:/Users/Merchants_portrait.csv')
系統 2019-09-27 17:55:58 5067
使用自帶的Tkinter模塊，簡單的彈輸入框示例，返回輸入值fromTkinterimport*importtkMessageBoxdefgetInput(title,message):defreturn_callback(event):print('quit...')root.quit()defclose_callback():tkMessageBox.showinfo('message','noclick...')root=Tk(className=t
系統 2019-09-27 17:48:51 4931
畫出奧運五環圖，代碼如下：importturtleturtle.width(10)turtle.color("blue")turtle.circle(50)turtle.color("black")turtle.penup()turtle.goto(120,0)turtle.pendown()turtle.circle(50)turtle.color("red")turtle.penup()turtle.goto(240,0)turtle.pendown(
系統 2019-09-27 17:51:11 4926
Python爬蟲之GRequests異步模塊十分想念順店雜可。。。運行環境：系統：win10Python版本：Python3.6.6GRequests是異步非阻塞的異步請求第三方包，使用了協程gevent，GRequests封裝了gevent的requests模塊。安裝：pipinstallgrequests簡單使用#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/6/1310:02#@Author:甄超鋒#@Email:4535@sohu.c
系統 2019-09-27 17:52:17 4820
默認情況下,tarfile打包成的tar.gz文件會帶絕對路徑，而很多情況下，我們需要的是相對打包文件夾的路徑。代碼：importtarfiletmp_tar_dir="/home"file_name="test.tar.gz"tmp_dir="/home/centos"soft_name="php"tar=tarfile.open(os.path.join(tmp_tar_dir,file_name),"w:gz")forroot,dir,filesin
系統 2019-09-27 17:54:24 4817
引子Matlab中有一個函數叫做find,可以很方便地尋找數組內特定元素的下標，即：Findindicesandvaluesofnonzeroelements。這個函數非常有用。比如，我們想計算圖1中點Q（x0,y0）拋物線的最短距離。一個可以實施的方法是：計算出拋物線上所有點到Q點的距離，找到最小值，用find函數找到最小值對應的下標，即M點橫坐標和縱坐標對應的元素的下標，M點到Q點的距離就是最短距離。首先給出Matlab使用find函數實現的代碼：a=
系統 2019-09-27 17:51:06 4802
在機器學習中，我們經常在訓練集上訓練模型，在測試集上測試模型。最終的目標是希望我們的模型在測試集上有最好的表現。但是，我們往往只有一個包含m個觀測的數據集D，我們既要用它進行訓練，又要對它進行測試。此時，我們就需要對數據集D進行劃分。對于數據集D的劃分，我們盡量需要滿足三個要求：訓練集樣本量充足訓練模型時的計算量可以忍受不同的劃分方式會得出不同的訓練集和測試集，從而得出不同的結果，我們需要消除這種影響我們將分別介紹留出法、交叉驗證法，以及各自的python
系統 2019-09-27 17:54:42 4787
python網絡爬蟲-2019年我破解企業工商數據+商標網+建筑招標網數據-爬蟲技術分享最近在深入研究人工智能“深度學習”TensorFlow技術，采用AI技術做數據爬蟲和數據挖掘的工作，AI技術主要是建立爬蟲的模型、深度訓練機器人、樣本數據驗證模型、最后我們的機器人就可以像我們千軍萬馬的真人在做爬蟲的工作了，解決了爬蟲界遇到的各種驗證碼、封IP、加密的問題，可以說2019年是大數據的發起年，很多朋友都找我幫忙通過我的爬蟲技術解決數據源的問題，我們知道不管
系統 2019-09-27 17:49:47 4764
六角形的繪制????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????描述使用turtle庫繪制一個六角形，效果如下：????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
系統 2019-09-27 17:32:56 4755
一、Flask簡介Flask是一個Python實現的Web開發微框架。官網：http://flask.pocoo.org/二、Demo1、代碼結構復制代碼代碼如下:.├──blog.py├──static│├──css││└──index.css│├──images││├──cat.jpg││└──sheying1229.jpg│└──js└──templates├──index.html├──login.html├──regist.html└──uplo
系統 2019-09-27 17:52:19 19061
編寫程序，輸出所有由1、2、3、4這4個數字組成的素數，要求在每個素數中每個數字最多只能使用一次。importmath#判斷一個數是否是素數defisPrime(x):foriinrange(2,int(math.sqrt(x)+1)):ifx%i==0:returnFalsereturnTruedata=[2,3]#data存的是1234組合的所有數字，先把23存入#生成兩位數(循環里的判斷為了去掉相同的數字)foriinrange(1,5):forji
系統 2019-09-27 17:57:37 12120
處理數據時經常需要從數組中隨機抽取元素，這時候就需要用到np.random.choice()。然而choice用法的官方解釋并不詳細，尤其是對replace參數的解釋，例子也不是很全面。因此經過反復實驗，我較為詳細的總結出了他的用法，并給出了較為詳細的使用代碼例子。官方解釋：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html官方解釋：numpy.rand
系統 2019-09-27 17:50:17 10955
github主頁導入：>>>fromfuzzywuzzyimportfuzz>>>fromfuzzywuzzyimportprocess1）>>>fuzz.ratio("thisisatest","thisisatest!")out97>>>fuzz.partial_ratio("thisisatest","thisisatest!")out100fuzz.ratio()對位置敏感，全匹配。fuzz.partial_ratio()對位置敏感，搜索匹配。2）
系統 2019-09-27 17:57:13 10874
這里以抓取http://www.proxy.com.ru站點的代理服務器為例，代碼如下：#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8importurllib2importreimportthreadingimporttimeimportMySQLdbrawProxyList=[]checkedProxyList=[]#抓取代理網站targets=[]foriinxrange(1,42):target=r"http://www.prox
系統 2019-09-27 17:46:37 10764
