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目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- python编程第十四课:数据可视化
小小源助手
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Python数据可视化:让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代,数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库,为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly,帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
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引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- [ Pyqt连接数据库/excel ] : 在Pyqt中使用python连接数据库+excel读写并导入mysql+系统登录界面+pyqt多窗口切换。
rqtz
PyQt系列项目开发pyqtmysqlexcelpython数据库
前言:首先本文是自己的智能车系统项目的第三篇文章,换句话说,本文是基于前两篇文章的一个拓展,前两篇文章连接:一:智能车上位机系统,pyqt下的socket通信,python实现服务器+客户端,文本+视频不定长字节传输,超详细,小白都能看懂_pyqtsocket上位机显示波形-CSDN博客二:PyQt5使用matplotlib画图,并嵌入qt控件中,涉及使用消息队列与共享内存来进行进程间通信或线程间
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Matplotlib 核心架构
chilavert318
熬之滴水穿石matplotlibpython
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- Python代码库OpenCV之11 切割碑文
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本文代码来自https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/79420641源代码适用于python2,我做个简单修改测试图片测试图片代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimportcv2.cv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportheapqimpor
- day 34 打卡
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- 基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统
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上一个帖子记录了基于普通CNN的人脸识别系统。但是,测试准确率实在太低了只有30%。这次使用孪生网络(SiameseNet)进行实现。代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器,通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnf
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python柱状图居中
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2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos#ffmpeg相关的音视频操作指令函数#程序列表:'''comband_av音频视频合并comband_aa音频合并pick_v视频静音acceler
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在数据分析和可视化领域,CSV和JSON是两种最常用的数据格式。本文将介绍如何使用Python处理这两种格式的数据,并利用Matplotlib和Cartopy等库生成专业的可视化图表。一、CSV数据处理与温度变化图1.1生成模拟天气数据我们首先创建一个生成模拟天气数据的Python脚本,将结果保存为CSV格式:python复制下载importcsvimportrandomfromdatetimei
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
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DBSCAN基本DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括:eps:邻域半径,决定样本的邻域范围。min_samples:核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
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- python如何统计图片的颜色分布
detayun
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首先,确保你已经安装了必要的库:pipinstallpillownumpymatplotlib然后,使用以下Python代码来统计图片的颜色分布:fromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcollectionsimportCounterimportos#1.读取图片image_path='your_image.
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一百天成为python专家
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- Matplotlib 全面使用指南
过往入尘土
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安装与环境配置确保已安装Python3.6及以上版本。通过pip安装Matplotlib:pipinstallmatplotlib若需扩展功能(如3D绘图),可一并安装NumPy:pipinstallnumpy基础绘图折线图示例:importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[10,20,25,30]plt.plot(x,y,color='blue',lines
- 实践-python实现抽样分布描述及实践
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本周系实践课程,主要参考https://www.jb51.net/article/169033.htm中的实现。作业来源:数据科学家联盟公号importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdf=pd.read_excel('D:/Users/Desktop/Desktop/作业/data.
- MNIST 手写数字识别模型分析
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功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。主要功能包括:加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
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功能概述这段代码是一个完整的图像数据处理流程,主要用于准备猫狗分类任务的训练数据。主要功能包括:加载猫和狗的图片数据集展示样本图片将图片统一调整为标准尺寸创建训练数据集保存处理后的数据以便后续使用详细代码解析1.导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2fromtqdmimporttqdmnumpy:用于数值
- 卷积神经网络实现猫狗分类
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一.环境配置以及数据加载importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.p
- 使用Python实现音频降噪
在音频处理领域,背景噪声是一个常见的问题。为了提高音频的质量,我们需要对音频进行降噪处理。本文将介绍如何使用Python实现音频降噪。依赖库安装在开始之前,我们需要安装以下依赖库:pydub:用于音频文件的读取和写入。numpy:用于数组和数值计算。noisereduce:用于音频降噪。matplotlib:用于绘制波形图。使用以下命令安装依赖库:pipinstallpydubnumpynoise
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先看运行效果:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans#生成模拟数据(两个高斯分布的混合点集)np.random.seed(42)X1=np.random.randn(100,2)+np.array([2,2])#第一簇数据,中心在(2,2)X2=np.random.randn(100,2)
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目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
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- Python打卡day6 描述性统计
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@疏锦行针对其他特征绘制单特征图和特征和标签的关系图,并且试图观察出一些有意思的结论单特征可视化importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandasaspd#读取数据,这里假设数据文件名为data.csv,你需要根据实际情况修改文件名data=pd.read_csv('data.csv')#连续变量可视化示例plt.figure(fi
- 数据可视化——折线图
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python基础学习python
#导入所需要的包importmatplotlib.pyplotasplt#设置图表样式plt.style.use('seaborn-v0_8')#增强中文字体配置-添加更多系统字体确保兼容性#增强中文字体配置-优先Windows系统常用字体plt.rcParams["font.family"]=["sans-serif"]plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimH
- Python Matplotlib中的fontdict参数说明
@MMiL
PyBuildpythonmatplotlibpandasnumpy
文章目录1fontdict参数的常用属性1.1使用示例1.2其他注意事项1.3结合其他参数各位老板好,在Python的Matplotlib库中,fontdict参数用于定义文本属性的字典。这些属性包括字体大小、颜色、样式等,主要用于控制标题、标签和其他文本元素的显示效果。通过将fontdict传递给相关函数(如plt.title、plt.xlabel等),可以自定义文本的外观。1fontdict参
- Algorithm
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冒泡排序
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for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
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查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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1、打印100以内的所有奇数。
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D