drf(二)序列化组件介绍1. 序列化,序列化器会把模型对象转换成字典,经过response以后变成json字符串
2. 反序列化,把客户端发送过来的数据,经过request以后变成字典,序列化器可以把字典转成模型
3. 反序列化,完成数据校验功能使用范例：# ser.py
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# id=seriali
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2023-06-14 21:24:56
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Python代码块首先说明一下Python代码块的问题。Python有着严格的代码缩进要求，对于有C++、Java等编程经验的人来说，区分代码块是以花括号{}形式进行划分的。但对于Python来说，Python区分代码块是以缩进形式进行划分的，即属于同一个代码块的代码有着相同的缩进，所以，在Python中，千万不要随意添加空格，一般我们使用Tab制表符进行缩进，每次缩进为一个制表符长度，即4个空格
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2023-10-08 12:25:24
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import os
import sys
import string
import math
from os import getcwd
from PIL import Image
Fix_X = 400
Fix_Y = 400
def ProcessFile(aFile):
mTuple = os.path.split(aFile)
curdir = mTuple[0];
fileName =
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2023-06-21 09:24:21
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在cv领域，会经常见到“语义分割”、“实例分割”这两个名词，本文就来解释下他们分别是什么意思，又有什么区别。目录语义分割和实例分割语义分割实例分割总结语义分割和实例分割在开始这篇文章之前，我们得首先弄明白，什么是图像分割？我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，属于pixel-wise即像素级别的下游任务。因此图像分割简单来说就是按像素进行分
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2023-12-16 20:49:11
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文章目录一、图割二、运行结果三、主要代码四、总结 使用最大流最小流算法实现图割，基于Python的程序。话不多说，下面就是介绍.一、图割废话还是要说点的，显得大气些。图像分割作为计算机视觉领域的基础研究方向，多年来一直受到众多研究人员的密切关注，经过多年发展，广大学者提出了许多有效的图像分割算法，本文将图像分割问题与图论中的Ford-Fulkerson标号算法相关联。Ford-Fulkerson
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2023-07-18 16:43:00
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利用python+opencv进行图像分割进行PPT的图像分割事实上对图片中PPT的分割有很多种方法，在此介绍的仅为传统的图像处理方法不涉及有关学习的方面。算法实现对于传统的图像处理方法应用的PPT分割的方面实际上并不多。如果图像不清晰必须对其进行滤波除燥。其次就是如果图像中出现许多干扰的因素，可以利用形态学处理，进行开闭运算，或者腐蚀膨胀运算消除其中的干扰。最后就开始寻找边框，opencv中提供
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2023-09-01 22:33:57
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# 如何使用Python代码分割段落
在处理文本数据时，分割段落是一项常见的需求。无论是在文本分析、自然语言处理，还是在预处理数据时，都可能会需要将大段的文本分割成可管理的段落。本文将带领你了解如何使用Python实现这一工作。
## 流程概述
首先，我们来列出整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-10-23 05:19:11
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目录 一、图像分割二、前期准备三、语义分割四、实例分割一、图像分割图像分割就是在像素级上，对图像进行分类的任务。图像分割主要分为以下几类：语义分割：就是把图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表示。实例分割：它不需要对每个像素进行标记，它只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓就行。不关注背景，同种类之间也会用不同颜色进行标注。全景分割：语义分割和实例分割的结合。关注背景和实例二、前期准备
什么是语义分割？ 语义分割就是从像素水平上理解、识别图片的内容。输入的是图片，输出的是同尺寸的分割标记，每个像素会被标识为一个类别。 语义分割的用处： ·机器人视觉和场景理解 ·辅助/自动驾驶 ·医学X光一、简介FCN是深度学习用于语义分割任务的开山之作，提出了“全卷积神经网络”，将全连接层替换为卷积层的end-to-end的全卷积网络，可以适应任意尺寸的输入，在不破坏空间结构的基础上，可以对图像
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2023-12-18 11:18:49
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# Python 数据驱动（Data-Driven）编程介绍
在现代软件开发中，数据驱动（Data-Driven）编程模式正逐渐受到重视。尤其是在使用 Python 进行开发时，这种模式能大大提升代码的灵活性和可维护性。本文将介绍 Python 中的数据驱动编程的基本概念，并通过示例代码和 UML 图示帮助您更好地理解这一理念。
## 什么是数据驱动编程？
数据驱动编程是一种编程风格，它将数
python的三方库pandas有一些能根据指定面元或样本分位数将数据拆分成多块的工具（比如cut或qcut）。将这些函数跟groupby结合起来，就能非常轻松地实现对数据集的桶（bucket）或分位数（quantile）分析了。下面通过三步法来讲解如何使用完成数据拆分，具体如下：第一步：使用cut方法进行数据切分在第一步中，我们首先需要先导入pandas以及pandas中的两种数据结构，分别为S
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2023-07-27 15:04:40
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黄金比例是一个定义为(√5-1)/2的无理数。黄金比例的独特性质首先被应用在分割一条线段上。如果有一条线段的总长度为黄金比例的分母加分子的单位长，若我们把他分割为两半，长的为分母单位长度，短的为分子单位长度则短线长度与长线长度的比值即为黄金比例，约为：0.618:1 ——《百度百科》01黄金比例应用：有趣的是，这个数字在自然界和人们生活中到处可见：人们的肚脐是人体总长的黄金分割点，
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2024-06-26 15:22:55
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到目前为止，我们使用的大多数技术都要求我们通过其特征手动分割图像。但是我们实际上可以使用无监督的聚类算法为我们完成此任务。在本文中，我们将讨论如何做到这一点。让我们开始吧！导入所需的Python库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d impor
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2023-09-02 17:55:03
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数据已经成为人们的重要资产，大数据更是当下的热点，帮助企业将其转化成业务发展的核心竞争力。在大数据中，图像是重要的组成部分。但是，我们在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理、分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。 常见的图像处理任务包括显示；基本的操作，如裁剪，翻转，旋转等；图像分割，分类和特征提取；图像恢复和图像识别等。作为，时下最流行的人工智能编程怨言，Python
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2023-08-21 21:14:36
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# 图像分割算法及其Python实现
图像分割是计算机视觉领域中一项重要的技术，它将图像划分为不同的区域或者对象，以便于后续处理和分析。图像分割常用于物体识别、场景理解、医学图像分析等任务。在本文中，我们将探讨几种常见的图像分割算法，并提供相应的Python代码示例。
## 1. 基于阈值的分割
基于阈值的分割是一种简单而有效的图像分割方法。该方法通过定义一个阈值，将图像中的像素划分为前景和
目录前言Preparation一、U-Net 网络结构图二、U-Net 网络源代码1、my_dataset.py 解析2、my_dataset.py 源码前言Preparation ├── src: 搭建U-Net模型代码 ├── train_utils: 训练、验证以及多GPU训练相关模块 ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取
Python学习-第三周：流程控制第三周马上结束，又到了写博客的时间了，本周实际学到了面对对象的编程相关知识，这一块内容挺多的，要慢慢理解学习。
前几天复习了一下关于python的流程控制知识，这周的博客就对这个进行总结。。Python语句python的语句分为单行语句和代码块，其中单行语句比较好理解，就是一行代码；
代码块则是在冒号之后，以缩进的形式，由多行代码组成。缩进为4个空格键或一个Tab
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2023-11-06 18:50:24
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# 图像分割：使用图割算法进行图像分割
图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的目标是将图像划分为若干个互不重叠的区域，每个区域代表图像中的一个物体或者一个物体的局部。图像分割在许多应用中都有广泛的应用，比如医学图像分析、目标检测和识别、图像编辑等。
图割（GraphCut）算法是一种经典的图论算法，它可以用于图像分割任务。图割算法将图像分割问题转化为一个最小割问题，通过寻找图中的最小割
原创
2023-12-20 06:41:56
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# Python实例分割训练代码指南
实例分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在识别图像中的所有对象，并对每个对象进行分类和定位。作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Python实现实例分割训练感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 实例分割训练流程
首先，让我们通过一个表格来概述实例分割训练的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-07-27 11:05:08
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# Python代码块注释分割：提高代码可读性的重要性
在编程中，代码的可读性是成功的重要因素之一。无论是单独开发还是团队合作，良好的代码注释都有助于理解代码的目的、功能及其实现方式。本文将探讨Python中的“代码块注释”以及如何有效地使用它来分割代码块，使代码更加清晰和易于维护。
## 什么是代码块注释？
代码块注释是指用来对代码特定部分进行解释或说明的注释。它可以帮助程序员更好地理解代
