# Python训练器开发指南
在今天的文章中，我们将引导你一步步构建一个简单的“Python训练器”。这个训练器将帮助用户通过回答一系列问题来提升他们的Python编程技能。将包含数据处理、问题生成和用户互动等功能。让我们从整体流程开始。
## 开发流程
以下是整个开发过程的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-07-31 06:46:56
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Matplotlib是什么？Matplotlib练习习题1.题目11.1 代码2. 题目22.1 代码二、Opencv是什么？Opencv练习习题1.题目2.代码三、PIL是什么？PIL练习习题1.题目2.代码总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器
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2023-08-30 22:21:01
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https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91305466 https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/52605768 二、HOG算法简介 HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用
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2019-11-06 00:24:00
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# Python语言口算训练器开发指南
在本文中，我们将教会你如何用 Python 编写一个简单的口算训练器。这个项目虽然简单，但它能帮助你更好地理解 Python 编程语言，尤其是在控制结构、输入输出和基本数据结构方面。
## 项目流程概述
我们将依据以下步骤来实现我们的训练器：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
原创
2024-10-18 10:36:19
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# 如何实现 Android 呼吸训练器控件
在本篇文章中，我们将一起实现一个简单的 Android 呼吸训练器控件。这个控件将帮助用户进行深呼吸练习，通过一个简单而直观的界面引导用户。
## 实现步骤概述
下面是整个实现过程的概览，包括所需的步骤和所需技术栈：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建新的 Android 项目 |
| 2 |
学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为1974字，预计阅读5分钟前言很早就想学习深度学习了，因为平时都是自学，业余时间也有限，看过几个pyTorch的入门，都是一些碎片化的东西，始终串不起来。最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门
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2024-05-13 09:32:50
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Opencv+traincasade训练器训练1. 前期准备opencv3.4.1 +VS2018存放正样本和负样本的文件夹生成训练的文件2. 准备样本2.1 准备正样本正样本就是你想要识别的物体，可根据情况选择样本的多少（实际上越多越好），样本之间不要重 复，差异性越大越好（比如人脸识别，就拍很多张正脸，侧脸之类的）。尺寸看情况选择，但是必须归一化，即统一尺寸。本文中选择的尺寸为128X96，越
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2024-03-16 01:13:24
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一.环境QT5.14OpenCv 4.2.0训练器使用的是OpenCV-3.4.1-x64版本的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe文件。 高版本去除了这两个文件，有些低版本使用的时候会出现”应用程序无法正常启动(0xc000007b)。“的错误。（我之前使用OpenCv-3.3.1的时候就出现过） 下载链接：https://github
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2024-04-10 19:02:27
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Pytorch之训练器设置文章目录Pytorch之训练器设置引言tensorboardX优化器模型保存与恢复进度展示整体代码引
原创
2022-12-14 12:29:40
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目录说明导航正文三、图像直方图与模板匹配1、直方图统计2、直方图操作直方图归一化，灰度值的概率分布直方图比较3、直方图的应用直方图均衡，提高对比度4、图像模板匹配四、图像滤波1、线性滤波均值滤波方框滤波高斯滤波2、非线性滤波中值滤波双边滤波3、边缘检测拉普拉斯坎尼五、图像形态学1、连通域连通域统计连通域统计信息2、腐蚀与膨胀结构元素图像腐蚀图像膨胀3、形态学应用形态学操作图像细化，骨架提取 说明
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2024-10-18 07:40:50
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=一、基础知识准备首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作，以及要注意哪些细节。二、关于正样本的
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2024-04-26 14:57:51
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# Python口算训练器加减乘除实现指南
欢迎你来到Python编程的世界！今天我们将一起构建一个简单的“口算训练器”，它能够进行基本的加减乘除练习。下面我们将通过分析步骤和代码实现，帮助你一步一步完成这个项目。
## 实现步骤
我们可以把整个开发过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
# Python口算训练器：提升计算能力的利器
随着科技的发展，越来越多的人开始使用计算机和智能设备进行学习和工作。然而，在快速学习和掌握各种技能的同时，口算能力依然是一个不可忽视的基础能力。为此，我们可以利用Python语言开发一个口算训练器，帮助用户提高计算速度和准确性。本文将为大家介绍这一工具的设计过程，包括类图、流程图以及代码示例。
## 1. 设计目标
该口算训练器的主要功能包括：
文章目录1.首先了解一点opencv前置知识点2.相关文件的准备3.图片和图片路径的处理程序（python）4.训练5.训练结果6.对训练的.xml文件测试 1.首先了解一点opencv前置知识点（1）Opencv下载和导入Visual studio 2022（2）visual studo 2022中使用Opencv人脸检测（3）HAAR与LBP的人脸检测时间效率比较2.相关文件的准备对上面的文件
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2024-06-17 06:16:48
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文章目录前言一、KNN的基本思路二、代码实现1.读取excel文件2.对一个数据规范化3.对数据集规范化4.计算样本间距离5.KNN算法完整代码分类结果总结 前言K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样
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2023-11-28 00:38:48
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1、 前提条件：可以上网，拥有谷歌账号2、 创建Google drive3、 进入到google drive中，点击New，新建一个Folder，命名为“craters”（这里自己取名字）可以看到4、 右键，点击connect more apps，然后搜索colaboratory，并且添加5、 然后右键，more->google colaboratory,建立了一个后缀名为.ipynb的文件
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2023-10-18 22:31:53
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一、神经网络的发展历史五六十年代，提出感知机八十年代，提出多层感知机，也就是神经网络，神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力。但是，多层神经网络带来了一些问题：优化函数越来越容易陷入局部最优解梯度消失现象更加严重06年，Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题，将隐含层推动到了7层，神经网络有了真正意义上的深度，解开了深度学习DNN的热潮。近期出现的高速公路网络和深度残差学习进一步避免了
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2024-03-27 12:34:07
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写神经网络的训练代码是个枯燥又重复性极强的过程，为此我写了个训练器，可实现以下功能：监视在训练集上的损失并更新学习率，保存在测试集上损失最小的网络参数重新运行代码时，自动加载神经网络参数文件可作为各种神经网络训练器的父类，只需要重写 loss 函数即可复用 (如果还要计算 acc 等指标需重写 _forward 函数)输出训练 / 验证过程的进度条以及 loss 值环境及变量import logg
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2023-09-19 20:03:46
65阅读
Python开发之路（6）— 综合心知天气、语言唤醒和百度API做一个语音天气助手一、修改代码在之前博客（Python开发之路（4）— 使用 snowboy 做语音唤醒功能）的基础上，对代码进行修改。 因为在打开声卡的过程中需要消耗比较多的时间，所以我们在打开声卡后，打印一行提示符， 因为我们之后要使用声卡播放声音，所以将声卡的output设为True， 然后我们将回调函数参数修改，不再使用他提供
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2023-10-28 23:45:40
77阅读
1. Model Log 介绍Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松
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2024-01-18 15:26:43
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