摘要:介绍一个动漫风的表白小程序,界面使用Python以及PyQt实现,界面样式经过多次美化调整,使得整体清新美观.本文详细介绍代码设计和实现过程,不仅是居家表白必备,而且适合新入门的朋友学习界面设计,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 准备工作 (一)设计思路 (二)图片准备 2. 界面设计 3. 代码编写 (一)主窗口界面 (二)关闭窗口弹窗 (三)按钮点击弹窗 (四)界面窗口逻辑 (五)主程序的调用 4. 下载链接 结束语 ➷点击跳转至文末所有涉及的完…

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V…

k近邻优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定:k近邻缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 import numpy as npimport operatorfrom os import listdir # k近邻分类器def classify0(inx, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 返回dataset第一维的长度,也就是行数 diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1))-data…

python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -…

第7.24节 Python案例详解:使用property函数定义属性简化属性访问代码实现 一.    案例说明 本节将通过一个案例介绍怎么使用property定义快捷的属性访问.案例中使用Rectangle类: 1.    在类内定义了两个私有属性长度和宽度self.__length.self.__width: 2.    定义了这两个属性的get方法getLen.getWidth: 3.    定义了一次返回这两个属性的get方法getSize,返回一个由长度和宽带值组成的元组,并为了跟踪执行…

追莫名其妙的bugs利器-mark- 转自:https://www.jianshu.com/p/a8cb5375171a   Python Traceback详解   刚接触Python的时候,简单的异常处理已经可以帮助我们解决大多数问题,但是随着逐渐地深入,我们会发现有很多情况下简单的异常处理已经无法解决问题了,如下代码,单纯的打印异常所能提供的信息会非常有限. def func1(): raise Exception("--func1 exception--") def main(…

Python闭包详解 1 快速预览 以下是一段简单的闭包代码示例: def foo(): m=3 n=5 def bar(): a=4 return m+n+a return bar >>>bar = foo() >>>bar() 12 说明:bar在foo函数的代码块中定义.我们称bar是foo的内部函数. 在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m.n变量.简单的说,这种内部函数可以使用外部函数变量的行为,就叫闭包. 那么闭包内部是如何来实现的呢?…

本文转自: https://blog.csdn.net/wq6ylg08/article/details/81092056类和类之间关系包括了 is a,has a, use a三种关系(1)is a包括了 继承,实现关系(2)has a包括了 组合,聚合,关联关系(3)use a包括了 依赖关系 一.继承关系      继承指的是一个类(称为子类.子接口)继承另外的一个类(称为父类.父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力.在Java中继承关系通过关键字extends明确标识,在设计时一…

Python 递归函数 详解   在函数内调用当前函数本身的函数就是递归函数   下面是一个递归函数的实例: 第一次接触递归函数的人,都会被它调用本身而搞得晕头转向,而且看上面的函数调用,得到的结果会是: 为什么会得出上面的结果呢?因为都把调用函数本身之后的代码给忘记了,就是else之后的python 代码. 实际此递归函数输出的是以下结果: 相信大家看到这里都有点蒙,小编也一样,我第一次看到这个递归函数时,只能理解到第一个结果.那是因为,大部分人在做事情的时候,中断第一件事,被安排去做第二件事…

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直…