Python是当今应用最广泛的编程语言之一,以其效率和代码可读性著称.作为一个科学数据的编程语言,Python介于R和java之间,前者主要集中在数据分析和可视化,而后者主要应用于大型应用.这种灵活性意味着Python可以作为一个单一工具来汇集整个工作流.也就是说Python本身是被允许扩充的,并非所有的特性和功能都集成到语言核心中.Python提供了丰富的API和工具,以便程序员能够轻松地使用C语言.C++.Cython来编写扩充模块.Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序

一.face_recognition库简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库,支持Python 3.3+和Python 2.7.引用官网介绍: Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. 之所以选用这个库,是因为 1.用这个库来实现一个人脸识别程序非常简单,环境配置也很

以前爬虫用urllib2来实现,也用过scrapy的爬虫框架,这次试试requests,刚开始用,用起来确实比urllib2好,封装的更好一些,使用起来简单方便很多. 安装requests库     最简便的方法就是使用pip来安装:pip install requests:如果需要安装特定版本,则在后面加上版本号即可:pip install requests == 1.9.7,这样就搞定了. 快速上手的小例子 下面说一个最简单的例子: 第一行,引入requests库,这是必然的. 第二行,通过

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s

前一天,我们基于sklearn科学库实现了ID3的决策树程序,本文将基于python自带库实现ID3决策树算法. 一.代码涉及基本知识 1. 为了绘图方便,引入了一个第三方treePlotter模块进行图形绘制.该模块使用方法简单,调用模块createPlot接口,传入一个树型结构对象,即可绘制出相应图像. 2.  在python中,如何定义一个树型结构对象 可以使用了python自带的字典数据类型来定义一个树型对象.例如下面代码,我们定义一个根节点和两个左右子节点: rootNode = {'

ShutIt是一个易于使用的基于shell的自动化框架.它对基于python的expect库(pexpect)进行了包装.你可以把它看作是“没有痛点的expect”.它可以通过pip进行安装. Hello World 让我们从最简单的例子开始吧.创建一个名为example.py的文件: import shutit session = shutit.create_session('bash') session.send('echo Hello World', echo=True) 运行这个文件:

Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字符串相似度. Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy ,Uni

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib:http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提

简介 地址:https://github.com/secdev/scapy scapy是一个基于python的交互式数据包操作程序和库. 它能够伪造或者解码多种协议的数据包,通过使用pcap文件对他们进行发送.收集.存储和读取,匹配请求和响应等等. 相关的应用 https://www.cnblogs.com/wpqwpq/p/9019516.html

ATOMacTest 一.缘 起 近期工作需要对一款Mac端应用实现常用功能的自动化操作,同事推荐ATOMac这款工具,这几天简单研究了下,同时也发现现网介绍ATOMac的资料非常有限,故在此记录下ATOMac的一些简单用法,仅供学习参考~ 二.概 述 如标题,ATOMac是一个基于Python语言,通过Apple Accessibility API实现的Mac端应用Ui自动化控制库,下面是官方的说明: We are pleased to introduce the first Python l

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

Python底层socket库将Unix关于网络通信的系统调用对象化处理,是底层函数的高级封装,socket()函数返回一个套接字,它的方法实现了各种套接字系统调用.read与write与Python对文件的操作一致,缓冲区都是自动分配的. 套接字地址有多种表示方式,分为不同的系列. AF_UNIX地址系列:单个字符串 AF_INET地址系列:(host,port),其中host可以为主机名也可以为ip地址,port为整数.如("www.host.com",10)或("100

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

正如那句 Python 社区中很有名的话所说的:“battery included”,Python 的一大好处在于它有一套很有用的标准库(standard library).标准库是随着 Python 一起安装在你的电脑中的,是 Python 的一部分 (当然也有特殊情况.有些场合会因为系统安全性的要求,不使用全部的标准库,比如说Google App Engine). 利用已有的类(class)和函数(function)进行开发,可以省去你从头写所有程序的苦恼.这些标准库就是盖房子已经烧好的砖,

原文  Python 图形 GUI 库 pyqtgraph pyqtgraph 是纯 Python 图形 GUI 库,基于PyQT4 /pyside和NumPy.它主要目的用于在数学/科学/工程中.MIT的开源许可下发布. Download here pyqtgraph-0.9.7.tar.gz. 主要特点: 基本的2D交互视图中框绘制 线和散点图 数据可平移/缩放鼠标 实时数据的显示和交互的快速绘制 图像显示与互动的查找表和电平控制 显示所有数据类型(int或float:任何比特深度:RGB,

基于python的互联网软件测试开发(自动化测试)-全集合 1   关键字 为了便于搜索引擎收录本文,特别将本文的关键字给强调一下: python,互联网,自动化测试,测试开发,接口测试,服务测试,api测试,分层测试,分层自动化..etc 2   本文目的 对近几年自己对互联网领域的测试开发的一些见解以及一些学习资料进行整理和分享,希望能够给有志于此领域的人一些入门的指导. 同时能够将 Google 这样的大的互联网公司的软件开发模式向中国地区进行一些推广吧. 笔者的观点具有比较强的倾向性:人

今天在无意之中发现了一个知乎的开源爬虫,是基于Python的,名字叫zhihu_oauth,看了一下在github上面star数还挺多的,貌似文档也挺详细的,于是就稍微研究了一下.发现果然很好用啊.就在这里给大家介绍一下如何使用. 项目的主页地址在:https://github.com/7sDream/zhihu-oauth.作者的知乎主页为:https://www.zhihu.com/people/7sdream/. 项目的文档地址为:http://zhihu-oauth.readthedoc

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西.目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点.主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一心求快,看资料时前期都是囫囵吞枣. 刚开始买了一本<Python基础教程 第2版>,大约花了10天看完,初步了解了Python语法相关特性

1.Native App自动化测试及Appuim框架介绍 android平台提供了一个基于java语言的测试框架uiautomator,它一个测试的Java库,包含了创建UI测试的各种API和执行自动化测试的引擎.如果想使用uiautomator去做App自动化测试的话,需要去学习java语言,本文分享的主题是基于python的,那么如何使用python来控制App呢?就需要借助本文将要讲到的框架appium.见下图,用python脚本去控制appium,appium再控制uiautomator