Python用于简单脚本编程，如编写2048小游戏或12306的自动抢票软件； Python用于系统编程，如开发系统应用； Python用于开发网络爬虫； 网络爬虫的用途是进行数据采集，也就是将互联网中的数据采集过来。网络爬虫的难点其实并不在于爬虫本身，由于网站方为了避免被爬取回采取各种各样的反爬虫措施，而如果想要继续从网站爬取数据就需要解决这些反爬虫措施
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2023-06-30 21:53:58
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# Python 视频场景分割
> 本文介绍了如何使用 Python 进行视频场景分割，通过对视频进行帧级别的处理，将连续的视频划分为不同的场景。我们将使用 OpenCV 和深度学习模型来实现这项任务。同时，我们还会解释场景分割的背景知识和应用领域。
## 1. 背景介绍
在计算机视觉领域，场景分割是将一个视频切割成不同场景的过程。场景分割在许多应用中都有重要的作用，比如视频编辑、物体识别和
原创
2023-10-18 13:08:56
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# Python视频分类
## 引言
随着互联网的迅猛发展和带宽的提升，视频已经成为人们日常生活中重要的媒体形式之一。越来越多的视频数据被上传和共享，对视频分类和理解的需求也越来越高。在本文中，我们将介绍使用Python进行视频分类的方法和技术。
## 视频分类的挑战
视频分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在自动识别和分类输入视频。然而，与图像分类相比，视频分类面临着更多的挑战。首先，视
原创
2023-08-20 04:06:39
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1，算法原理初始化种子点（聚类中心）：按照设定的超像素个数，在图像内均匀的分配种子点。假设图片总共有 N 个像素点，预分割为 K 个相同尺寸的超像素，那么每个超像素的大小为N/ K ，则相邻种子点的距离（步长）近似为S=sqrt(N/K)。在种子点的n*n邻域内重新选择种子点（一般取n=3）。具体方法为：计算该邻域内所有像素点的梯度值，将种子点移到该邻域内梯度最小的地方。这样做的目的是为了避免种子
现在的软件几乎都是用事件触发来控制流程的。象GUI软件、游戏等。事件触发时的情景并形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成了事件流。这种在软件设计方面的思想可以引入到软件测试中，可以生动地 描绘出事件触发时的情景，有利于设计测试用例，同时使测试用例更容易理解和执行。 在测试一个软件的时候，在场景法中，测试流程是软件功能按照正确的事件流实现的一
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2024-07-11 20:58:23
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今天分享一篇文章，是关于如何使用 Manim 这个工具 Python 工具库来制作视频的。据我所知，目前应该是没有专门的书籍和教程来介绍这个工具的。至于教程，不同版本的Manim有一部分文档，其中 Manim社区版的文档相对而言要完善些。本次仅介绍 Manim 中 文本 的使用，使用的版本为 Manim Community v0.14.0，本文内容主要如下：01Manim的安装与运行安装如何安装M
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2024-08-09 10:33:23
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首先，我们正式描述算法应用通常分为表述问题和解决过程两个阶段， 表述问题即需要运用数据挖掘能够理解和处理的语言来阐述业务问题， 最重要的是能够用正确且符合实际的方式把业务问题转化成数据挖掘问题， 这往往决定了后续工作是否能有效的展开， 尝试解决一个不符合实际的业务问题往往会使得数据挖掘的工作陷入数据的海洋中， 既费时费力又得不到想要的结果； 而解决过程， 顾名思义就是将表述清楚的问题通过
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2024-01-16 18:19:59
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前言生活中，大多数人会将看电视或看电影作为一种休闲娱乐方式，而在观看的途中或结束后也会产生相应的评论，这一系列的评论往往代表了评论者当时的情感倾向，下面我们就优酷电视剧《回到明朝当王爷之杨凌传》的评论进行情感分析。目录1. 明确分析目的和思路2. 收集数据3. 数据预处理4 构建模型5. 情感分析6. 词云图分析7. 总结环境win8, python3.7, jupyter noteb
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2024-01-26 09:03:20
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1 基本概念文本分类 文本分类（text classification），指的是将一个文档归类到一个或多个类别的自然语言处理任务。文本分类的应用场景非常广泛，包括垃圾邮件过滤、自动打标等任何需要自动归档文本的场合。 文本分类在机器学习中属于监督学习，其流程是：人工标注文档类别、利用语料训练模型、利用模型训练文档的类别。2 问题总结文本分类的一般流程；3 解决思路3.1 文本的特征提取特征选择是特征
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2023-06-21 00:25:38
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文章目录数据介绍经验1. 准确率92.55%：SENet、PyTorch（1）数据预处理：加权采样（2）数据增强：采用随机裁剪，随机旋转，随机翻转，随机擦除（3）模型选择：Senet154（4）模型优化：标签平滑、学习率热身（5）模型集成经验2. 准确率93.12%：DenseNet，Keras（1）预处理-最大最小缩放中心化（2）模型选择方面-预训练DenseNet（3）数据增强-Flip，R
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2023-12-29 19:02:13
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计算机视觉：场景识别（Scene Recognition）场景识别图像分类特征提取词袋模型集成学习分类器算法设计结果分析总结与展望总结展望 完整程序请移步至此链接下载场景识别在这个项目中，我将对15个场景数据库（Bedroom、Coast、Forest、Highway、Industrial、InsideCity、Kitchen、LivingRoom、Mountain、Office、OpenCou
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2024-01-06 19:54:19
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今天的工作内容是场景图和测试用例的设计。场景法：通过运用场景来对系统的功能点或业务流程的描述，从而提高测试效果的一种方法。用例场景来测试需求是指模拟特定场景边界发生的事情，通过事件来触发某个动作的发生，观察事件的最终结果，从而用来发现需求中存在的问题。我们通常以正常的用例场景分析开始，然后再着手其他的场景分析。场景法一般包含基本流和备用流，从一个流程开始，通过描述经过的路径来确定的过程，经过遍历所
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2024-06-09 08:39:22
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一、主要方法 视频分类指将一段视频分类到预先制定类别集合中的某一个或多个。视频由空间维度和时间维度组成。包括静态图像特征，运动特征，音频特征，外部特征等。目前主要的方法有：双流网络，静态图像特征聚合，3D卷积以及基于transformer的视频分类。前三种方法前人已经做了很全面的总结不再赘述。经典论文如图
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2024-01-31 11:51:04
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图片分类应用场景
原创
2023-12-20 07:40:19
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1. 概述整个工程已经上传个人的 github https://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning ，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks2. AlexNetAlexNet 是 20
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2024-07-30 16:20:23
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海边人物照片和运镜https://www.bilibili.com/video/BV1qX4y187Wk?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=9f5fc4fe16eb354ca50ba51f9e593bc8
视频算法分类 视频处理算法基本上可以分为两个大类：空域算法和时域算法。要想了解在每种情况下如何有效的处理数据，就必须熟悉各种不同的视频处理方法。许多算法将空域处理技术和时域处理技术结合起来(称为“时空处理”)，以实现算法要求的结果。 空域处理可以按像素顺序进行，也可以基于宏块进行。每一个像素的处理都
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2017-12-22 18:00:00
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全文5352字，预计阅读时间14分钟随着短视频的快速发展以及安全管理的需求不断增多，视频领域的相关技术应用包括视频智能标签、智能教练、智能剪辑、智能安全管理、文本视频检索、视频精彩片段提取、视频智能封面正逐渐成为人们生活中的重要部分。以视频相关业务为例，短视频网站希望能迅速给每个新作品打上标签并推送给合适的用户，剪辑人员希望从比赛视频中便捷地提取精彩比赛片段集锦，教练员希望系统分析运动员的动作并进
前段时间参加了百度深度学习论文复现营——视频分类论文复现，在此做一些学习记录，希望可以帮助到有需要的朋友1. 视频分类论文综述1.1 任务介绍任务：将视频分到指定类别集合的一个或多个，精细粒度：主要行为识别应用场景：视频自动标注、视频搜索、监控视频行为理解、自动驾驶、互联网视频合规审查数据集：HMDB-51 （2011）UCF-101（2012）Kinetics（2017~2019）1.2 任务介
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2024-05-26 20:52:35
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