前一阵子在看Automate the Boring Stuff with Python，读英语文章时会碰到不认识的单词，需要复制英文，查询对应的中文解释。再把英文及中文解释复制到文章的右边方便查阅，如此重复很多次，相当烦人。就想试着用python实现按住Crtl+C，然后自动在记事本中生成对应的单词和意思，省去复制黏贴的繁琐无意义劳动。先演示最终成果查词小程序 用PyQt5实现GUI界面用CMD操
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2023-08-21 09:08:47
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在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
# Python Request Token提取代码教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入requests库)
B --> C(发送请求)
C --> D(提取Token)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：导入requests库
```python
i
原创
2024-05-12 03:40:20
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# 随机森林规则提取代码实现
## 1. 流程概述
下面是实现随机森林规则提取的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据 |
| 步骤2 | 创建随机森林模型 |
| 步骤3 | 训练随机森林模型 |
| 步骤4 | 提取规则 |
下面将逐一介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
## 2. 步骤1：导入所需的库和数据
原创
2023-11-09 06:04:52
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# Python身份证提取代码
## 简介
身份证是我们日常生活中常见的一种证件，其中包含了个人的身份信息。在某些情况下，我们需要从身份证号码中提取出其中的一些信息，比如出生日期、性别等。本文将介绍如何使用Python编写程序，提取身份证中的信息。
## 身份证号码的结构
身份证号码是由18位数字和一个校验码（最后一位）组成的。其中前17位表示地区、出生日期和顺序码，最后一位为校验码。以下
原创
2023-08-14 04:21:41
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推文：OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）一、轮廓发现是基于图像边缘提取的基础，寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现。 操作步骤1.转换图像为二值化图像：threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓：findContours 3.描绘轮廓：drawContours二、相关函数1、findContours
这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
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2024-01-02 10:14:52
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使用pyradiomics提取影像组学特征【详细】最近由于项目需求要使用pyradiomics提取影像组学特征，网上阅读了很多别人的博客，学到一些，然后去查看了pyradiomics的官方文档，最后自己实现了特征的提取，写下此文记录，方便日后查看。首先放上官方文档：https://pyradiomics.readthedocs.io/ 和pyradiomics源代码地址：https://githu
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2024-08-23 20:56:28
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1、 边缘提取算法方法一：一阶微分算子Sobel算子Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素。Roberts算子Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。Prewitt算子Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多
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2023-10-05 10:10:41
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# Python提取单词的实现
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何使用Python提取文本中的单词。这是一个非常基础的任务，适合刚入行的开发者。我将通过以下步骤来教你实现这个功能：
1. 读取文本文件
2. 分割文本为单词
3. 清洗单词列表
4. 统计单词出现次数
5. 可视化统计结果
在下面的表格中，我将展示每个步骤所需做的事情，以及需要使用的代码和代码注释。
##
原创
2023-09-01 07:26:15
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本发明涉及到手机检测领域，尤其涉及到一种基于小波特征向量提取的手机检测方法。背景技术：随着保密要求的不断提高，很多场合严禁携带手机、录音笔、录像机等电子产品，亟需一种设备可以检测出该类电子产品。目前的检测技术主要有三种，一种是传统的线圈技术，通过涡流检测技术检测手机；一种是磁传感器技术，通过检测地磁场的变化来检测手机等电子产品；一种是基于电子管非线性节检测技术，通过分析非线性节高次谐波来检测手机。
背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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引言在机器学习中有一种学习叫做手写数字识别，其主要功能就是让机器识别出图片中的数字，其步骤主要包括：图片特征提取、将特征值点阵转化为特征向量、进行模型训练。第一步便是提取图片中的特征提取。数据的预处理关系着后面模型的构建情况，所以，数据的处理也是机器学习中非常重要的一部分。下面我就说一下如何提取图片中的特征向量。图片灰度化 => 当我们拿到一种图片的时候，这张图片可能是多种颜色集合
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2023-06-16 13:05:13
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我又来水博客了，今天我做了关键词提取算法。代码我会上传到我的github中去，这个算法需要stopword和corpus两个txt格式，导入的时候，会出现下面的错误gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 26: illegal multibyte sequence只需要在里面的open函数里面加一句encoding=“utf-8”即可...
原创
2021-09-08 10:11:44
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特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
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2023-01-06 10:18:56
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# 深度学习图像提取代码实现
## 概述
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中图像提取是一个重要的任务。本文将介绍深度学习图像提取的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
以下是深度学习图像提取的实现流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对输入的图像进行预处理，如缩放、归一化等操作 |
| 2. 构建神经网络
原创
2023-08-11 13:18:58
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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