随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等.Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块. import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法. 1.random.random() 随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0) . print("random: ", random.random()) #rando

Python模糊查询本地文件夹去除文件后缀 import os,re def fuzzy_search(path): word= input('请输入要查询的内容:') for filename in os.listdir(path): #遍历指定文件夹 re_filename = re.findall('.\w+', str(filename)) #去除文件后缀名 if word in re_filename[0]: print(re_filename[0])

fuzzywyzzy 是python下一个模糊匹配的模块.首先要安装fuzzywuzzy 示例: from fuzzywuzzy import fuzz from fuzzywuzzy import process state_to_code = {"VERMONT": "VT", "GEORGIA": "GA", "IOWA": "IA", "Armed Forces Pac

ORM查询之基于对象的正向查询与反向查询 对象形式的查询 # 正向查询 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) # ret1.publisher是book属性,是Publish对象,非queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(r

面试题 解释/编译?动态/静态?强/弱?Python 到底是一门怎样的语言? 编译 or 解释? 编译.解释都是指将(与人类亲和的)编程语言翻译成(计算机能够理解的)机器语言(Machine code)的过程. 而两者的区别就在于「翻译时机」的不同,看一个例子: Emmmmmmmmmmmmm~ 神比喻 !! 没错,编译型语言会将全部源代码一次性翻译完成,最终得到可执行文件,所以其主要特征就是「一次编译,多次执行」.编译型程序的优势在于运行效率奇高,毕竟可执行文件就是一连串可以被计算机直接执行机器

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理 对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上

关于这篇论文:其是采用基于样例的图像修复,通俗地讲就是图像其他部分的采样信息去填补遮挡区域,其与使用扩散方法的图像修补方法相比,不会产生模糊效应. 论文中涉及到的几个参数     Ω:要修补的区域 δΩ:修补区域轮廓 Φ:非遮挡区域(用来提供阳历) Ψ:正方形匹配模板(patch) 论文实现主要三个步骤:1, 计算填充区域的优先权 论文使用了  置信度项C(p)以及数据项D(p)来描述优先权: 其中: 2,传播纹理及结构信息 3,更新置信值 总的来说这篇论文理解起来并不是特别难,当然里面肯定有误

作者:王寒链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20485529来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 欢迎继续我们的学习. 北京时间2016年1月7日凌晨,Oculus正式开放对首款消费版Rift产品CV1的预订.599刀的价格让很多VR粉丝心头一紧,不过想想第一代iPhone的价格也是这样,只能期待后续的版本降价了. 筑基 为了准备好学习使用Unity开发VR应用,我们首先要检查下自己的电脑硬件和软件配置是否满足要求.简单来说

ABR,CQP,CRF X264显式支持的一趟码率控制方法有:ABR, CQP, CRF. 缺省方法是CRF.这三种方式的优先级是ABR > CQP > CRF. if ( bitrate )                rc_method = ABR; else if ( qp || qp_constant ) rc_method = CQP; else                          rc_method = CRF;     bitrate和QP都没有缺省值,一旦设置他

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

目录 故事背景 本文方法(DBIQ) 发表在2016年Neurocomputing. 摘要 JPEG is the most commonly used image compression standard. In practice, JPEG images are easily subject to blocking artifacts at low bit rates. To reduce the blocking artifacts, many deblocking algorithms

卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种,由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来.视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造,这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,我们称之为感受野. 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元,采样元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者控制对特征子模式的反应程度.卷积神经网络可以看作神经认知机的推广. 卷积神经网络的特点 卷积神经网络成功的关键在于它采用了局部连接(传统神经网络中每个神经元与图片上每个像

摘要 论文来源:ICCV 2017 之前的缺点:目前的机器学习方法只专注于在特定困难程度的图像损坏(如一定程度的噪声或模糊)情况下进行良好的训练模型. 改进的方法:提出了一种基于深度卷积神经网络的按需学习算法来训练图像恢复模型. 优势之处:其主要思想是利用反馈机制,在最需要的地方自行生成训练实例,从而学习模型,可以在不同难度级别上泛化.在四项恢复任务(图像修复.像素插值.图像去模糊和图像去噪)和三种不同的数据集上,我们的方法始终优于现有的训练程序和课程学习方案. 网络结构: 数据集:CelebF

导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(在选择要打开的文件时)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) ‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>> collection = ['django_m

最近在使用MongoDB的时候,遇到了使用多个关键词进行模糊查询的场景.竹风使用的是mongoengine库. 查了各种资料,最后总结出比较好用的方法.先上代码,后面进行详细说明.如下: #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import re import mongoengine from mongoengine import * mongoengine.register_connection('default', 'test', host='127.0.0.

# -*- coding: utf-8 -*-import pymongoimport refrom pymongo import MongoClient #创建连接#10.20.66.106client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.106', 27017)db_name = 'ta'db = client[db_name] 假设mongodb数据库中school 集合中有一些数据记录 { "

Python 代码实现模糊查询 1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) '模糊匹配'这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>&

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 图像的模糊和平滑是同一个层面的意思,平滑的过程就是一个模糊的过程. 而图像的去噪可以通过图像的模糊.平滑来实现(图像去噪还有其他的方法) 那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢? 图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程.相比于图像锐化(微分过程),图像平滑处理是一个积分的过程. 图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现. 下面介绍两种积分算子 全1算子 最简单的积分算子就是全1算子 利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操作,有

%在python中是个特殊的符号,如%s,%d分别代表了字符串占位符和数字占位符. 大家知道,mysql的模糊查询也需要用到%. 所以,可以先把需要查的字符串抽出来,再以参数方式传入. args = '%'+subtitle+'%' sqlQueryTitle="select count(*) from tbl_peng_article where title like '%s'"%args

路由键模糊匹配 使用正则表达式进行匹配.其中“#”表示所有.全部的意思:“*”只匹配到一个词. 匹配规则: 路由键:routings = [ 'happy.work',  'happy.life' , 'happy.work.teacher',  'sad.work',  'sad.life', 'sad.work.teacher' ] "#":匹配所有的路由键 "happy.#":匹配  'happy.work',  'happy.life' , 'happy.w

本文用 Python 实现 PS 滤镜中的旋转模糊,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/39211667 from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy as np import numpy.matlib file_name='D:/Vis