wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。首先贴出一张词云图（以哈利波特小说为例）：在生成词云图之前，首先要做一些准备工作1.安装结巴分词库pip install jiebaPython中的分词模块有很多，他们的功能也都是大同小异，我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型。下面我来简单介绍一下结巴分词
局部敏感哈希是一种高效的算法，广泛用于近似最近邻搜索等任务。它的基本思路是将相似的数据映射到相同或相近的桶中，从而减少比较的次数。本文将深入探讨局部敏感哈希的 Python 实现，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等方面。
## 背景描述
局部敏感哈希（LSH）是一种用于加速高维数据相似性搜索的算法。随着大数据应用的日益普及，传统的线性搜索方法已经无法满足效率的要求
1、地图的局部放大图的效果图2、地图的局部放大图的代码# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Feb 6 20:43:07 2021
@author: sunpuyu
"""
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_tool
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2024-03-13 14:12:46
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# Python中的随机遮挡技术
在深度学习和计算机视觉领域，数据增强是提高模型泛化能力的一种常用技术。随机遮挡（Random Erasing）是一种简单而有效的数据增强方法，通过在图片中随机选择区域进行遮挡，来增强模型的鲁棒性。本文将深入探讨随机遮挡的原理及其在Python中的实现，同时提供代码示例。
## 什么是随机遮挡？
随机遮挡是指在图像的随机位置选择一个矩形区域，并将该区域用某种方
@Author： Runsen本次 Python 小项目主要功能：调用电脑摄像头实现拍照，并使用百度 API 接口实现图像识别。上次完成了API的封装，这次完成GUI的布局。具体成品如下所示。拍照保存图片采用的是opencv中的imwrite方法，具体的示例查看上上篇文章。Tkinter 布局逻辑中最推荐使用的Grid布局。实现机制是将Widget逻辑上分割成表格，在指定的位置放置想要的Widge
文章目录一、简介1.1 预测问题1.2 平滑问题二、算法讲解2.1 算法思想2.2 参数讲解2.3 权值函数2.4 回归迭代2.5 间隔回归，中间插值2.6 其他参数三、实验效果3.1 效果3.2 效率3.3 效果对比 一、简介1.1 预测问题对于预测问题，回归中最简单的线性回归，是以线性的方法拟合出数据的趋势。但是对于有周期性，波动性的数据，并不能简单以线性的方式拟合，否则模型会偏差较大，而局
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2024-02-29 13:31:03
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### 实现Python随机遮挡的流程
要实现Python随机遮挡，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库
2. 加载图像
3. 初始化随机数生成器
4. 随机选择遮挡区域
5. 遮挡图像区域
6. 保存遮挡后的图像
接下来，我们将详细说明每个步骤所需的代码，并添加相应的注释。
#### 1. 导入所需的库
我们首先需要导入`numpy`和`cv2`库来处理图像。
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原创
2023-09-20 00:03:59
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unity在渲染时，默认只是对模型进行视椎体剔除，也就是在相机显示范围内的物体进行剔除，而遮挡剔除则是，渲染物体
原创
2023-01-30 16:34:05
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# Python手动实现局部阈值
在图像处理的领域，阈值化（Thresholding）是一种基本的图像分割技术。阈值化的核心思想是将图像转化为二值图像，即将图像的灰度值分为两个类别：目标和背景。局部阈值法是一种根据图像的局部特征设定阈值的技术，适用于光照不均匀的图像。
## 什么是局部阈值
与全局阈值不同，局部阈值则为图像的每个小区域自适应地确定阈值。这种方法能够有效地应对光照变化，保证图像
# Python实现局部比对算法
随着生物信息学的发展，越来越多的研究者开始关注DNA、RNA等生物序列的比对问题。局部比对算法是其中一种常用的比对方法，能够有效地找到两个序列之间的局部相似性，常用于寻找同源基因、蛋白质结构等方面。本文将介绍如何使用Python实现局部比对算法，并通过代码示例演示其运行过程。
## 局部比对算法简介
局部比对算法是一种用于比较两个序列的方法，主要关注序列之间
原创
2024-04-08 04:21:06
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图像处理的层次：图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算：（1）点运算（2）局部图像运算（3）全局图像运算像素数据格式：二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte彩色数据：需要R，G，B 3种成分 点 运 算变换运算：灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
非局部均值（NL-means）是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定
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2023-10-26 15:44:12
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一. 近邻搜索 从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论。因为这只是一篇博文，并不是论文。我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂，它对语言的要求并没有像论文那么严格，因此它可以有更强的表现力。 局部敏感哈希，英文locality-sensetive hashing，常简称为LSH。局部敏感哈希在部分中文文献中也会被称做位置敏感哈希。LSH是一种哈希算法，最早在1998年由Indyk在[1]上提出。
在程序中定义一个变量时，这个变量是有作用范围的，变量的作用范围被称为它的作用域。换句话说，变量的作用域指的是程序代码能够访问该变量的区域，如果超过该区域，将无法访问该变量。根据定义变量的位置(有效范围)，可以将变量分为局部变量和全局变量。局部变量局部变量是指在函数内部定义并使用的变量，它只在函数内部有效。每个函数在执行时，系统都会为该函数分配一块“临时内存空间”，所有的局部变量都被保存在这块临时内
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2023-09-28 22:34:33
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目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介程序调用Python的opencv模块，根据拉普拉斯变换计算像素方差来作为图片的模糊程度和遮挡程度的指标值，然后根据参考值构建正态分布，根据3西格玛准则，判断图片是否异常，最终实现了模糊检测和遮挡检测功能。但是本程序使用的数据集为从VOC2007随机选择的图片，对于固定场景，最好选择对应场景的图片集，以及调整正确的参数。拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种
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2024-03-07 17:47:59
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# 去除图片遮挡的Python方法
在处理图像时，图片受到遮挡的情况时常会出现。这种遮挡可能是由于物体、人物等挡住了图片的一部分，导致图片信息不完整。在图像处理领域，我们可以通过一些方法来去除这种遮挡，使得图片更加清晰和完整。本篇文章将介绍如何使用Python来去除图片遮挡，以及一些常用的图像处理技巧。
## 图像遮挡的影响和挑战
图片遮挡会对图像的质量和信息完整性造成影响。当图片受到遮挡时
原创
2024-06-11 05:35:11
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# Python 中的 Legend 遮挡曲线处理
在数据可视化中，图表的清晰度至关重要。使用 Matplotlib 库绘制图形时，图例（Legend）有时会遮挡重要数据曲线，影响图表的可读性。本文将探讨如何在 Python 中解决这一问题，并附带代码示例。
## 什么是图例？
图例是图表中用于标识不同数据系列的标记。它通常位于图形的一侧或顶部，以便用户可以轻松识别曲线或条形所代表的数据。但
原创
2024-09-04 06:50:32
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Python 3 色情图片识别 一、实验简介 本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片，我们会使用到 PIL 这个图像处理库，会编写算法来划分图像的皮肤区域 1.1. 知识点Python 3 的模块的安装Python 3 基础知识肤色像素检测与皮肤区域划分算法
Pillow 模块的使用
argparse 模块的使用 1.2. 效果展示 二、实验步骤 2.1
2017年，Chrome发布了无头（无GUI）功能，能够从指定的视口截取单个网页的屏幕截图。这有助于保留存档以进行版本比较、监视和面向客户端的可交付成果。因为它是一个无头功能，所以非常适合与Python一起使用。在短短几行中，我们将运行无头Chrome，截取屏幕截图，对其进行优化，然后我们准备对其进行其他操作。它有助于检测更改和寻找性能机会。让我们开始吧！要求和假设已安装 Pytho
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2023-08-31 17:51:13
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本节概要基础环境 ipython基础 前言这是18年的第一篇blog，因为boss对于我的工作上的一些期望，需要着手做一些数据分析的工作，所以开始撰写这个系列的blog。分类的内的主要内容基本都是楼主鉴于阅读《利用python进行数据分析》一书所写的基本要点。 首先大环境就不需要多说了，为什么要用python做这些事，为什么要选择numpy跟pandas来进行数据
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2023-11-16 11:19:05
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