系列前面的文章： 多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——White、补救措施——广义线性回归）自相关（导致结果、检验——D-W、补救措施——广义线性回归） 写的比较仓促，代码中如有错误欢迎指正！ 多元线性回归的基本假定： 模型符合线性模式 X X X满秩（无多重共线）零均值价值： E …
什么是图像结构张量？ 初始的结构张量利用的是梯度算子，来计算符合人类视觉特性的空间结构特征。 结构张量表达方法很好的避免了梯度计算时的正负抵消效应，又具有半正定性，再经线性高斯滤波后即使在有噪声的情况下也可以具有稳定的特性。 利用平滑后的矩阵场的特征值和特征向量等信息，可以快速的提取 图像中的结构信息，如图像内目标边缘，目标形状角点特征等 结构张量技术可以很好的将结构信息突出的部分和结构信息弱的部…
本文是以文字与代码结合的方式进行讲解，重点是提供思路 以下是我设计的登录注册界面 登录与注册的主体代码 def login(self, userno, password): login_user = userno login_passwrod = password if login_user != "" and login_passwrod != "" : #判断账号与密码是否为空 if_user…
1.使用场景： 定时执行jmeter脚本，通过python定时器隔一段时间执行命令行命令。 2.库： os、datetime、threading （1）利用threading.Timer()定时器实现定时任务 Timer方法说明Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)创建定时器cancel()取消定时器start()使用线程方式执行join…
从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长，但大家还是可以学习下的。基础性文章，希望对您有所帮助！ 本专栏主要结合作者之前的博…
在python中用有一个模块可以用来处理剪切板复制的内容，pyperclip模块 pyperclip模块有copy()和paste()函数，分别用于向计算机的剪贴板发送文本，或从它接受文本。 pyperclip模块不是python自带的。所以要安装这个模块，例如 pip install pyperclip 下面就这个模块的使用简单举例： 1.例题1 创建一个文件用来存储你的多个账户的密码应用： …
eval() 和 exec() 函数都属于 Python 的内置函数，由于这两个函数在功能和用法方面都有相似之处，所以将它们放到一节进行介绍。 eval() 和 exec() 函数的功能是相似的，都可以执行一个字符串形式的 Python 代码（代码以字符串的形式提供），相当于一个 Python 的解释器。二者不同之处在于，eval() 执行完要返回结果，而 exec() 执行完不返回结果（文章后续…
展开全部 int isPrime(int num) { int divisor = 3; int testLimit = num; if (num < 2) return 0; if ( num < 4 ) return 1; if (num % 2 == 0) return 0; while ( testLimit >= divisor ) { if ( num % divis…
测试代码： class Solution: def getKth(self, A, B, k): k = int(k) lenA = len(A); lenB = len(B) if lenA > lenB: return self.getKth(B, A, k) if lenA == 0: return B[k - 1] if k == 1: return min(A[0], B[0]) …
标准库collections的deque，是一个双端循环队列,可以限制存储容量 from random import randint from collections import deque his = [] his2 = deque([], 5)#限制长度为5 N = randint(0,100) def guess(k): if k == N : print("猜正确！") return T…