python——面向对象特征 文章目录python——面向对象特征0. 面向对象的三大特征1. 封装2. 继承3. 方法重写4. objeck类5. 多态5.1 静态语言与动态语言6. 特殊方法和特殊属性7. 类的浅拷贝与深拷贝 0. 面向对象的三大特征封装：提高程序的安全性（1）将数据（属性）和行为（方法）包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作，在类对象的外部调用方法。这样，无需关心方法内部的
转载
2023-09-02 16:24:01
0阅读
前言小伙伴们有没有对病毒感觉很神秘啊，本篇文章就来揭秘特征码免杀技术。一、基础必备知识1.1、特征码 特征码又称电脑病毒特征码，它主要由反病毒公司制作，一般都是被反病毒软件公司确定为只有该病毒才可能会有的一串二进制字符串，而这字符串通常是文件里对 应程式码或汇编指令的地址
转载
2024-03-13 15:40:08
72阅读
---脚本语言(scripting language)
---高级动态编程语言
简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python有极其简单的语法，极易上手。
解释性&编译性
-Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。可以直接从源代码运行程序，但
转载
2023-08-12 22:35:14
96阅读
完成数据清理后，下面通过图表展开对数据的分析。1.前期初判(分布分析)： 1）判断分组区间:# a.散点图：
plt.scatter(data[字段1],data['字段2'],
s = data[字段3], # 显示大小
c = data[字段4], # 显示颜色
alpha = 0.4, cmap = 'Reds')
# b.直方图：
data[字段].hist(bins=10) 2）求出
转载
2023-08-11 17:09:57
94阅读
# Python 内存特征码实现详解
在Python中，内存特征码通常用于分析内存使用情况、性能调优以及了解应用程序的内存布局。这篇文章将引导你实现内存特征码的过程，从最初的需求分析到最终的实现细节。我们将使用表格、代码示例、序列图和类图来帮助你更好地理解。
## 流程概述
接下来，我们将通过下表来展示实现内存特征码的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 04:05:14
166阅读
在这篇文章中，我们将深入探讨“Python提取特征码”的相关技术及其应用，并分步记录解决方案的过程。
## 版本对比
从不同版本的 Python 提取特征码功能来看，主要的特性差异体现在效率和易用性上。随着 Python 版本的迭代，许多原有的库得到了优化，新的特性被引入，极大提高了提取特征码的效果。
下面是 Python 版本演进的时间轴：
```mermaid
timeline
# 如何实现“python分析图片提取特征 匹配模板图片 返回坐标”
## 1. 整体流程
为了帮助你理解这个过程，我将整个流程分为以下几个步骤，并采用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------- |
| 1 | 读取原始图片和模板图片 |
| 2 | 提取原始图片和模板图片的特征 |
| 3
原创
2024-04-28 06:34:23
104阅读
复合特征码辅助定位工具 MyCCL by:Tanknight 、前言 特征码修改已经成为了对付杀毒软件的常用手法，但是所谓魔高一尺，道高一丈杀毒软件开始使用多重复合特征码来对付特征码修改就是说只有你同时改掉程序所有的守护特征码 此程序才不被杀。 所以本程序的作用是进行多重特征码的定位,并实现自动化。使用篇 然后分块写10(刚开始应先少数量划分，先确定大范围)。起使位置最好写代码段code,或
转载
2024-07-25 10:53:47
52阅读
数据分析过程中，往往需要处理很多类型的数据，数值型和非数值型，无论是在回归问题还是分类问题中，特征工程都是重中之重。 我们都知道，特征值和特征向量在高等数学和线性代数中极为关键，特征工程，从表面上来说，就是从大大小小的数据中，筛选出有意义或者有用的条目，进而转换成一种数学表达，让机器和算法能够理解其中的意义。好比一个班上的每个学生，都有性别、年龄、身高、体重、成绩、性格特点等等特征，年龄、身高、体
转载
2024-07-31 11:41:04
141阅读
机器学习中，特征选择是特征工程中的重要问题(另一个重要的问题是特征提取)，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。强烈推荐一篇博文，说如何进行特征选择的：下面进入正题(一下内容属于半成品，还在修改中.....)对于一个训练集，每个记录包含两部分，1是特征空间的取值，2是该记录的分类标签一般情况下，机
转载
2024-03-12 20:47:16
40阅读
首先说一下为什么要做特征工程？总的来说机器学习算法就是用输入的数据来推算输出的数据。输入的数据包含以下特征，这些特征是以行列矩阵的列来表示，算法需要具有特定形式的特征作为输入才能更好地发挥作用，模型的表现才能达到最佳，所以我们要对输入的特征进行一些列的操作，这个过程就是特征工程。在这篇文章里我利用Python把主要的特征工程技术通过全代码的形式，给大家做一个分享。首先是缺失值的处理1、删除缺失值缺
转载
2023-08-29 06:40:03
120阅读
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1. 数据预处理2. 定义图像描述符3. 索引化数据集4. 设计搜索引擎内核5. 执行搜索系统测试1. 处理数据集2. 执行搜索工程源代码下载其它资料下载 前言本项目旨在开发一套完整高效的图像搜索引擎，为用户提供更加便捷的图片搜索体验。为了实现这一目标，我们采用了 CBIR（Content-based image retrieval）技术，
转载
2024-02-28 11:46:42
64阅读
图像特征对比——对Sift原理的理解 这次试验是在python的环境下使用sift，即尺度不变特征变换，来进行实验，对比两张图像的特征点匹配，后面也会涉及到关于Harris角点与Sift的效果对比。 SIFT算法在解决特征匹配的问题上被称为是过去的十年来最为
转载
2023-09-05 13:26:18
129阅读
理解机器存储图像逻辑：上图是一个简单的表示“8”的图片，可被用来做为识别验证码它由一个个或白或灰或黑的小色块所组成，每一个小色块的长度和面积都相同，仅在亮度方面有所分别，它们是计算机表示的基本单元：像素点其在计算机中的表示形式如下：每一个像素对应（0-255）的灰度模式，0为黑色，255为白色所有的像素点以一种特定的规律组合在一起，才形成一张图片计算机以矩阵的方式存储图片，矩阵的大小取决于图片的像
转载
2024-01-03 22:12:26
101阅读
特征抽取（Feature extraction）：特征抽取则是将任意数据格式（例如文本和图像）转换为机器学习的数字特征。特征抽取在python scikit-learn中的API是：sklearn.feature_extraction1. 分类特征提取变量说明：DictVectorizer的处理对象是符号化(非数字化)的但是具有一定结构的特征数据，如字典等，将符号转成数字0/1表示# 定义一组字典
转载
2024-05-06 21:57:34
137阅读
基于python的图像Gabor变换及特征提取1.前言2. “Gabor帮主”简介3.“Gabor帮主”大招之图像变换3.“Gabor帮主”大招之图像特征提取 1.前言在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“
转载
2023-11-17 19:47:47
124阅读
关键函数计算矩阵R的行列式b = np.linalg.det(R)计算矩阵R的特征向量和特征矩阵c = np.linalg.eig(R)其中特征值为c[0]特征向量为c[1]示例import numpy as np
# w1为列向量
x11 = np.array([[-3 / 4, -1 / 4, -1 / 8]]).T
x12 = np.array([[5 / 4, -1 / 4, -1 /
转载
2023-06-03 07:29:40
226阅读
# Python特征码搜索基址的实现指导
在现代开发中，特征码搜索是一个非常重要的功能，常用于逆向工程、游戏开发以及软件破解等领域。本文将详细介绍如何在Python中实现特征码搜索基址的功能，帮助你逐步掌握这个技能。
## 1. 整体流程
特征码搜索基址的流程可以分为以下几个步骤，具体见下表：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|-------
原创
2024-09-17 05:03:06
607阅读
数据处理的一种方式，和前面的原始数据不一样的是，我们在原始数据的基础上面，通过提取有效特征，来预测目标值。而想要更好的去得出结果，包括前面使用的数据处理中数据特征提取，新增减少等手段都是特征功能的一种，这里为什么要单独提出来讲特征工程，而不是数据处理呢？ 二、数据处理的方式有很多种方式，合并等。这里讲特征工程主要是讲转换器，为啥这样说呢，因为我们在使用数据的时候，比如：文本，那我们通过文本的方式
转载
2023-07-25 17:38:43
95阅读
# Python 图片特征融合教程
## 引言
在计算机视觉领域，图片特征融合是一种常见的技术，可以将多个特征图融合为一个更具信息丰富性的特征图。本文将介绍如何使用 Python 实现图片特征融合的过程，适合刚入行的小白开发者学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> Load_images
Load_images --> Extr
原创
2024-06-06 05:56:29
51阅读
