读取文本文件 python读取文本很简单：
#读取整个文件的内容：text = open('file.txt').read()#按行读取文本，并返回一个list，每一行是list的一个itemlines = open('file.txt').readlines()切分单词 英文行文以空格和标点符合来分隔单词，我们切分单词也以空格和标点符号来且分。
但大多之考虑到空格而忽略了标点
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2024-09-03 10:57:05
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# Python 粘连图像分割
在图像处理领域，图像分割是一项重要的任务，它可以将图像中的不同对象或区域进行分离。粘连图像分割是指处理一种特殊情况下的图像，即不同对象之间没有明显的分界线，而是连续粘连在一起。在这种情况下，传统的图像分割方法往往无法准确地划分出不同的对象。针对这个问题，我们可以借助Python语言和一些图像处理库来实现粘连图像分割。
## 图像分割算法
常用的图像分割算法有很
原创
2024-07-10 04:41:27
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手写体识别问题可以追溯到20世纪20年代，当时提出了统计方法可能是最佳的选择，手写体的识别在生活中会有很多的地方应用，例如：邮局里信件堆积如山，因此需要借助自动化手段识别邮政编码，实现自动化和高效地分拣邮件。实现手写体识别也有其他的方法，比如使用OCR（光学字符识别），通过将手写文档读入，然后识别文字后生成电子文档，但是这种识别的效率不高，但是如果将OCR结合着大数据和机器学习肯定会将准确率达到一
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2024-01-06 08:43:49
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一、K近邻有两个类，红色、蓝色。我将红色点标记为0，蓝色点标记为1。还要创建25个训练数据，把它们分别标记为0或者1。Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务 import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 包含25个已知/训练数据的(x,y)值的特征集
trainData = np.random.rand
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2024-09-25 21:24:17
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系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。说明上一节，我们介绍了MNIST手写字的Matlab实现，本节我们看看它的一个简单的Python实现（警告：博主是Python小白），本节代码是参考了 Michael Nielsen的neural networks and deep learning相关代码基础上完成的。博主用的Python版本为3
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2023-10-13 23:01:42
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上一节我们详细了解了Python的编码规范问题，本节我们将学习了解一下Python编程语言中的保留字与标识符有哪些。 1.1 保留字 保留字是编程语言被赋予特定意义的一些单词。在开发编写程序的时候，我们不可以使用这些保留字作为变量，函数，类，模块和其他对象的名称来使用。在Python的编程语言中，主要有如下这个表格里面的保留字： 注:Python中所有的保留字是区分大小写字母的，例如
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2023-09-01 20:28:01
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# 如何实现Python手写字
## 一、整体流程
首先，我们需要准备一些手写字的数据集，然后构建一个神经网络模型，最后进行训练和测试。
以下是整个过程的步骤表格：
```mermaid
erDiagram
|步骤1: 准备数据集|
|步骤2: 构建神经网络模型|
|步骤3: 训练模型|
|步骤4: 测试模型|
```
## 二、具体步骤
### 步骤1
原创
2024-03-14 04:53:03
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# Java中的字符串分割和字符分类
## 引言
在日常编程中，我们经常需要对字符串进行处理和分析。字符串是由字符组成的，而字符可以分为数字、小写字母、大写字母和其他特殊字符等。本文将介绍如何在Java中进行字符串分割，并且根据字符的特征对字符串进行分类和处理。
## 字符串分割
Java中的字符串分割可以使用split()方法实现。该方法接受一个正则表达式作为参数，根据该正则表达式将字符
原创
2023-09-23 08:30:47
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0001，常识1计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？1、Image Classification（图像分类）图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、shee
知识要点1. 分水岭算法涉及API:(前景物体从背景中分离)distanceTransform () # 计算img中非零值到距离它最近的0值之间的距离connectedComponents() # 求连通域, 用0标记图像的背景，用大于0的整数标记其他对象watershed(image, markers)# 执行分水岭法2. GrabCut (交互式区分前景背景), 通过交
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2024-03-28 10:58:13
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字符本质回忆上次内容
hello world 不是从来就有的来自于unix和c
虽然我们今天有各种先进的学习手段最早的高级语言学习是从最早的那张打字机用纸的手写代码起源的所以输出用的是 print
最早输出的是 hello world
这就成了一个迷因计算机里面不都是二进制的 0 和 1 吗哪里来的h、e之类的字符呢？?字符本质#进入python3解释器
python3我们这次只输出一
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2023-10-27 14:56:12
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使用了数据集MNIST中的部分数据。1、读取数据集内容#打开文件并获取其中的内容
data_file=open("mnist_train.csv",'r')
#open()函数打开文件，第一个参数时文件的路径，第二个参数可选，"r"表示只读
data_list=data_file.readlines()
#使用与文件句柄data_file相关的readlines()函数，将文件中所有行读入变量da
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2023-11-10 22:05:44
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# Java JSON对象字母大小写处理
在现代的Java开发中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于RESTful API和前后端之间的数据交互。通常情况下，JSON对象的键以小写字母书写，但在实际开发中，我们可能会遇到需要将键的字母转换为大写的情况。本文将为大家介绍如何手动实现这一功能，并提供相关代码示例。
## 1.
需要说明的是，下面提到的字体都是指英语字体。中文字体因为各个平台差别太大，所以这里就不考虑了。==================一、字体的种类字体一共可以分为6个大类。1. serif （衬线类）2. sans-serif（无衬线类）字母末段带有装饰线的就是serif，反之就是sans-serif。上图中左边的就是衬线类字体Georgia，右边的就是无衬线类字体Verdana。一般来说，seri
实现手写字的功能在多个应用场景下都显得尤为重要，例如数字教育、图像处理与人机交互。在这篇博文中，我们将详细剖析如何使用 Python 实现手写字的相关技术，深入探讨其技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论等方面，确保读者能够全方位理解这一主题。
## 背景描述
手写字识别是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，它的实现不仅能帮助用户更好地与环境交互，还能提高便捷性和用户体验。以下是
# 手写字识别在Python中的应用
手写字识别是一种将手写数字或字母转换成可识别文本的技术，广泛应用于自动化识别、文字转换和文档数字化等领域。在Python中，我们可以利用机器学习和深度学习技术来实现手写字识别的功能。本文将介绍如何使用Python实现手写字识别，并提供代码示例。
## 准备工作
在进行手写字识别之前，我们需要准备一些工具和数据。首先，我们需要安装以下Python库：
`
原创
2024-04-28 06:28:52
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网上看的很多教程都是几个常见的例子，从内置模块或在线download数据集，要么是iris，要么是MNIST手写识别数字，或是UCI ，数据集不需要自己准备，所以不关心如何读取数据、做数据预处理相关的内容，但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水。本文从图片下载，到生成数据集列表，建立模型，最后到预测，将整个图片分类的实操流程详细讲解。 代码基于百度开源的深度学习框架 paddlepaddle
要码个web版通讯录查询系统（无实用性，纯属完成任务 ^_^），于是就写呗，登录，增加联系人，呃呃呃，查询，查询该怎么解，全列出来，一页一页翻么？还是输名字模糊查找，这不科学，还是按拼音首字母检索来的直接，点一下自己想要的信息不就出来了嘛！进入正题，怎么实现呢，先百度吧：建个编码表，比如以F读音开头所有汉字会有一个编码范围，把这个事先存好，每次取姓名的第一个汉字然后去跟编码表匹配不久妥妥地了么~甭
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2024-04-10 06:20:57
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一、手写大写字母识别技术简介0 引言在高校教学过程中，考试是最为普遍的一种教学评估、综合练习的教学手段，随着科技进步，考试阅卷的方式也发生了巨大的变革。传统的阅卷方式主要以人工阅卷为主， 存在效率低下等不足； 现代的阅卷方式采用了光学标记识别(Optica Mark Recognition， OMR) 技术， 考生只需在答题卡上填涂， 计算机会通过对答题卡进行处理从而实现自动阅卷， 但这种方式需使用特别设计的答题卡与铅笔，并且遵循一定的填涂规范。以上两种方法均给老师、考生带来了一定的限制，耗费了较多的时
原创
2021-11-08 13:32:52
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一、手写大写字母识别技术简介0 引言在高校教学过程中，考试是最为普遍的一种教学评估、综合练习的教学手段，随着科技进步，考试阅卷的方式也发生了巨大的变革。传统的阅卷方式主要以人工阅卷为主， 存在效率低下等不足； 现代的阅卷方式采用了光学标记识别(Optica Mark Recognition， OMR) 技术， 考生只需在答题卡上填涂， 计算机会通过对答题卡进行处理从而实现自动阅卷， 但这种方式需使用特别设计的答题卡与铅笔，并且遵循一定的填涂规范。以上两种方法均给老师、考生带来了一定的限制，耗费了较多的时
原创
2021-11-08 13:35:42
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