一，Jieba 对于结巴而言，使用的人比较多，支持三种分词模式，繁体分词，自定义词典，MIT授权协议。三种模式分词import jieba
s_list = jieba.cut("江南小镇的青砖白瓦风景秀美如画", cut_all=True)
print("Full Mode: " + " ".join(s_list)) # 全模式
s_list = jieb
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2023-11-19 17:27:39
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# Python 识别垃圾分类的实现指南
垃圾分类是现代社会日常生活中一个重要的环节，运用 Python 实现自动化的垃圾分类识别可以有效提高分类的效率。以下是实现这个目标的基本流程，以及具体的实现代码。
## 实现流程
以下表格展示了实现“Python识别垃圾分类”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
数据仓库与数据挖掘 /**********************************/ 目录： 第一部分：基础概念 第二部分：设计方式 第三部分：银行业数据模型基本概念介绍 第四部分：银行业数据模型分主题介绍 第五部分：ODS和EDW /**********************************/ 第三部分：银行业数据模型基本概念介绍 1.什么是数据模型 &n
NN，Nearest Neighbor，最近邻KNN，K-Nearest Neighbor，K最近邻KNN分类的思路：分类的过程其实是直接将测试集的每一个图片和训练集中的所有图片进行比较，计算距离(这里使用L2距离)。距离越远，代表图片之间的相似度越低；距离越近，代表图片之间越相似。找到和测试图片距离最近的K个图，统计它们的分类，数量最多的分类就作为测试图片的分类。Python实现：1、加载CIF
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2024-08-22 11:59:44
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我们从三个方面来了解一下Python的垃圾回收机制。一、引用计数 Python垃圾回收主要以引用计数为主，分代回收为辅。引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_ref，用来记录当前对象被引用的次数，也就是来追踪到底有多少引用指向了这个对象，当发生以下四种情况的时候，该对象的引用计数器+1对象被创建 a=14对象被引用 b=a对象被作为参数,传到函数中 func(a)对象作为一个元素，存
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2023-10-02 23:48:39
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训练神经网络训练神经网络就是这个。您已经看到了如何定义神经网络，计算loss和更新网络的权重。现在你可能在想，数据怎么样？一般来说，当您必须处理图像，文本，音频或视频数据时，您可以使用将数据加载到numpy数组中的标准python包。然后你可以将数组转换成一个torch.*Tensor。对于图像，Pillow，OpenCV等包装很有用。对于音频，软件包如scipy和librosa对于文本，原始Py
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2024-08-14 11:43:22
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# Python进行图片分类识别
图片分类识别是计算机视觉领域中的重要任务之一，它可以帮助我们将图片按照其内容进行分类。Python是一种强大的编程语言，有着丰富的库和工具来实现这一任务。在本文中，我们将介绍使用Python进行图片分类识别的方法，并提供代码示例。
## 1. 图片分类识别的概念
图片分类识别是一种机器学习任务，它的目标是将输入的图片分为不同的类别。这个任务常常用于图像检索、
原创
2023-10-23 10:11:05
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# Python身份识别分类个数
## 引言
在学习编程语言时，我们经常需要对不同的对象进行区分和处理。在Python中，身份识别是一种常用的技术，它可以帮助我们判断两个对象是否相同。本文将介绍Python中的身份识别以及相关的分类个数。
## 什么是身份识别？
在Python中，每个对象都有一个唯一的身份标识，它可
原创
2023-09-10 10:37:30
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# 基于Python的分类识别实现指南
随着人工智能的不断发展，分类识别成为了许多应用中的核心技术之一。对于刚入行的小白来说，学习如何使用Python实现分类识别可能会感觉有些复杂。在这篇文章中，我将带你一步一步地完成这一过程。
## 实现流程
在开始之前，我们先概述一下整个流程。我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容描述
原创
2024-09-08 06:38:58
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2023-09-30 09:32:16
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# 使用Python进行人脸识别与图片分类
随着人工智能技术的发展，人脸识别在各个领域的应用越来越广泛。无论是安全监控，还是社交媒体，我们都能看到人脸识别的身影。本文将介绍如何使用Python进行人脸识别与图片分类，并提供相应的示例代码。
## 人脸识别的基本概念
人脸识别是一种生物识别技术，它通过分析人脸的特征来识别或验证身份。人脸识别的步骤通常包括：
1. **人脸检测**：识别人脸在
问题 P(1701): 贪吃的九头龙 时间限制: 2 Sec
内存限制: 128 MB
提交: 57 解决: 22
[ 提交][ 状态][ 我的提交] 题目描述 传说中的九头龙是一种特别贪吃的动物。虽然名字叫“九头龙”，但这只是说它出生的时候有九个头，而在成长的过程中，它有时会长
人脸识别主要有四个研究方向,分别为人脸检测,人脸关键点检测,人脸比对和人脸属性检测.1 人脸检测人脸检测即检测并定位采集图片中人脸的位置,大小和姿态.(返回高精度的人脸框框坐标). 研究难点:人脸外形变化 (1) 不同的外貌如脸型,肤色等,不同的表情如眼睛,嘴巴的开与闭等; (2) 人脸的遮挡,如眼镜,头发,帽子等; (3) 化妆,年龄,胡须等;外部条件的变化 (1) 成像角度不同,造成人脸姿态变
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2024-02-04 00:29:47
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本文着重讲不学无术的大学生如何快速上手跑出结果。本项目基于resnet34识别四类示意图，由cat vs dog项目改写而来。文末会说明如何快速把它改成你想要的项目（图片二分类等）。项目代码、数据集下载：ht删tps://p除an.bai中du.c文om/s/1F打aI6hKNPB_0w_oed9H开0STg 提取码: z5v51.各文件/文件夹作用 自上到下：checkpoints&n
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2024-04-11 10:22:24
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文章目录 前言一、环境准备1.准备python、pycharm2.准备pytorch二、构建数据集1.准备图像2.图像标签三、代码实现四、训练结果五、系统测试 前言根据一些资料和日常生活经验，一般情况下将日常垃圾分类为：厨余垃圾、其他垃圾、有害垃圾和可回收垃圾。该课题研究的垃圾自动分类系统能够帮助人们进行垃圾分类，防止因错误投放造成的污染，并且减少了后期垃圾分拣的工作量，从而缩短了整个处理过程所需
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2023-10-28 12:52:38
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1 引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里2、珍珠，水果肉等残渣放进湿垃圾3、把杯子要丢入干垃圾4、接下来是盖子，如果是带盖子带热饮(比如
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2023-09-26 21:22:10
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在当今的数据驱动世界，垃圾邮件、垃圾评论和其他形式的垃圾信息已经成为我们面临的重要挑战。为了帮助用户有效地应对这些问题，“垃圾的识别与分类”便应运而生。本文将详细探讨如何使用 Python 实现垃圾信息的识别与分类，具体内容涵盖了问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在一个电商平台上，用户经常面临大量的垃圾评论和虚假反馈，这不仅影响了用户的购物体验，也对
## Python内容语义识别分类算法入门
在当今信息爆炸的时代，内容语义识别分类算法尤为重要。它能够帮助我们自动识别和分类文本内容，广泛应用于内容推荐、情感分析等领域。在这篇文章中，我将向你详细介绍这一流程，以及如何在Python中实现一个简单的内容语义识别分类算法。
### 流程步骤
首先，让我们了解整个实现过程。以下是实现内容语义识别分类算法的步骤表：
| 步骤
这是本人第一次写博客，就当是自己实现算法的一个记录吧，有什么不好的地方也请多多指教。我会详细的从环境的配置到算法实现都说明一下，希望对大家能有帮助。 本火焰识别算法采用的是pytorch版本的yolov3检测，yolov3基于Darknet-53网络结构，在图像识别领域应用特别广。本算法识别的效果如下： 在这里插入图片描述下面开始实际操作啦一、配置环境 算法所需环境如下：Python： 3.7.4
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2023-11-01 14:25:28
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。大赛简介蘑菇中富含多种呈味氨基酸、核苷酸和糖类，这些物质造就了极其鲜美的味道，使得被端上餐桌上的它们深受人们喜爱。特别是在野生菌种类繁多的云南
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2024-01-31 03:13:26
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