一.基础概念 1. projective transformation  = homography = collineation. 2. 齐次坐标:使用N+1维坐标来表示N维坐标,例如在2D笛卡尔坐标系中加上额外变量w来形成2D齐次坐标系$(x,y) \Rightarrow (x,y,w)$ 齐次坐标具有规模不变性,同一点可以被无数个齐次坐标表达.$(x,y,1) \Rightarrow (ax,ay,a)$ 齐次坐标转化为笛卡尔坐标可以通过同除最后一项得到. 3. 单应性变换是对齐次坐标下点的

新学期有一门密码学课,课上老师布置了一道密码学题,题目如下: 解密由仿射密码加密的密文“DBUHU SPANO SMPUS STMIU SBAKN OSMPU SS” 想解密这个密文,首先必须要知道仿射密码是什么: 仿射密码是一种代换密码,加解密公式如下 加密:$C=E([a,b],p)=(ap+b)\ mod\ 26$ 解密:$p=D([a,b],C)=((C-b)/a)\ mod\ 26$ 很显然不能靠人力来解密,只好求助于计算机程序,下面是我写的用Python解密的代码,输出结果后要用语言

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

插值 Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst interpolation – interpolation method: INTER_NEAREST - a nearest-neighbor interpolation INTER_LINEAR - a bilinear interpolation (used by default) INTER_AREA - resampling using

简介 在网页中我们经常使用缩放操作来便利的查看具体的信息,在appium中使用MultiAction多点触控的类来实现.MultiAction是多点触控的类,可以模拟用户多点操作.主要包含加载add()和执行perform()两个方法. 问题思考 在使用地图App中,我们经常需要对界面进行缩放操作来更加便利的查看位置.那么在Appium中怎样去模拟这类操作呢? MultiAction MultiAction 是多点触控的类,可以模拟用户多点操作.主要包含 add() 和 perform() 两个

MultiAction MultiAction 是多点触控的类,常用于模拟用户多点操作. 主要包含这add()还有perform()两个方法,模拟多点触控,需要导入TouchAction还有MultiAction两个模块. from appium.webdriver.common.multi_action import MultiAction from appium.webdriver.common.touch_action import TouchAction 加载: 方法add(self,

算法分析 仿射密码结合了移位密码和乘数密码的特点,是移位密码和乘数密码的组合. 仿射密码的加密算法就是一个线性变化,即对明文字符x,对应的密文字符为y=ax+b(mod26)其中,a, b属于Z26且gcd(a,b)=1 实现过程: 选取a,b两个参数,其中gcd(a, 26)＝1 加密变换: c＝ a∗

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 2.7.X 系列. 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 3.5.x. 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 We

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

最近公司在给我们培训,主要是网页自动化测试的,现在的工作每天都是测APP,刚刚入门,不过,当我看了别人写的bug之后,就觉得不会觉得能够发现bug多么多么的厉害了. 前两周的时间一直在搭建自动化测试的环境,由于白天上班没有时间做练习,只能下班之后才有时间自己学习一下,苦逼啊.每天都是9点多才从公司回宿舍,但说实在的,这样的日子确实过得很充实,不管怎样,这么好的一个工作环境一定要好好珍惜,学多点东西,挣多点钱回家孝敬一下老爸,他自己一个人扛起我们整个家庭,也确实不容易的.好了,废话不多说了,直接进

转:http://www.360doc.com/content/16/0308/14/31385575_540482688.shtml 本页面是俺收集的各种 Python 资源,不定期更新. 下面列出的各种 Python 库/模块/工具,如果名称带超链接,说明是第三方的:否则是 Python 语言内置的. 1 算法 1.1 字符串处理 1.2 数学类 1.3 安全类 2 跨编程语言 2.1 整合 C / C++ 语言 2.2 整合 JVM 平台 2.3 整合 dotNet 平台 2.4 整合 O

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介绍 本文将介绍如何编写一个只有200行的Python脚本,为两张肖像照上人物的“换脸”. 这个过程可分为四步: 检测面部标记. 旋转.缩放和转换第二张图像,使之与第一张图像相适应. 调整第二张图像的色彩平衡,使之与第一个相匹配. 把第二张图像的特性混合在第一张图像中. 完整的源代码可以从这里下载: https://github.com/matthewearl/faceswap/blob/master/faceswap.py 1．使用dlib提取面部标记 该脚本使用dlib的Python绑定来提

6个最佳的开源Python应用服务器 首先,你知道什么是应用服务器吗?应用服务器通常被描述为是存在于服务器中心架构中间层的一个软件框架. AD: 首先,你知道什么是应用服务器吗?应用服务器通常被描述为是存在于服务器中心架构中间层的一个软件框架. 应用服务器常被看作是一个三层的应用程序,即图形用户界面(GUI)服务器,应用程序(业务逻辑)服务器,以及数据库和事务服务器,目的是为安全及状态维护.数据访问及其持久性提供服务. 对于Web应用程序,应用服务器和Web服务器运行在相同的环境中,应用服务器支

模块   随着python越来越强大,相同的代码也在不段复杂.为了能够更好更方便的维护,人们越来越愿意把很多写出来的功能函数保存在不同的文件夹中,这样在用的时候调用,不用的时候可以忽略.这就是模块的由来. 优点: 可以大大的提供代码的可维护性,不必从零开始,当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用. 模块分为三种: 自定义模块(根据自己的需求自己写的).第三方模块(在网上有很多人把自己的模块放在网上分享).内置模块(python自己内部的模块) ')sftp = paramiko.SFTPCli

常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等. 用一张图概括:   选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是O(n2) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧.通俗来说就是你们中间谁最小谁就出列,站到队列的最后边,然后继续对着剩余的无序数组说你们中间谁最小谁就出列,站到队列的最后边,一直到最后一个,继续站到最后边,这样数组就有了顺序,从小到大. 1.算法步骤 首先

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前言:本文主要涉及知识点包括新浪微博爬虫.python对数据库的简单读写.简单的列表数据去重.简单的自然语言处理(snowNLP模块.机器学习).适合有一定编程基础,并对python有所了解的盆友阅读. 甩锅の声明 1.本数据节选自新浪热门微博评论,不代表本人任何观点 2.本人不接受任何非技术交流类批评指责(夸我可以) 3.本次分析结果因技术问题存在一定误差(是引入的包的问题,不是我的) 4.本次选取热门微博为一个月以前的(翻译一下:热点已经冷了,我只是个写教程的) 4.顶锅盖逃 继上次更完"国