本文实例为大家分享了python实现图片识别汽车的具体代码，供大家参考，具体内容如下 准备工作 1、登陆开发者控制台 2、安装 pip install baidu-aip 模块 原理读取图片的二进制信息，调用百度云第三方接口，将图片二进制信息传递给接口，获取接口返回的信息，进行处理输出 百度云准备第三方接口，实例应用简介 创建实例应用 创建完成后可以看到需要的三个参数 AppID, API Key, Secret Key 代码实现 from aip import AipImageClassify """ APPID AK SK """ # 在百度云创的实例应用 获取的

捕获异常 # 对数字变量使用append操作 a = 123 a.apppend(4) 执行这个程序时，会抛出： AttributeError: 'int' object has no attribute 'apppend' 我们使用try:except语句进行捕获。 # 捕获异常 a = 123 try: a.apppend(4) except AttributeError: print("数字类型不能使用append操作") 输出结果如下: 数字类型不能使用append操作 捕获多个异常 # 捕获异常 a = 123 try: # a.apppend(4)

本文研究的主要是python协同过滤程序的相关内容，具体介绍如下。 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。 这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序，先上程序，一共55行。不在意细节的话，55行的程序已经表现出了协同过滤的特性了。就是对每一个用户找4个最接近的用户，然后进行推荐，在选择推荐的时候是直接做的在4个用户中选择该用户item没包括的，当然这里没限制推荐数量，个人觉得如果要提

0 引言 纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？:loudly_crying_face::loudly_crying_face::loudly_crying_face:自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。 为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。 打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。 当然，这里的丢人非彼丢人，指的是丢垃圾的丢。 点开发现，原来是一段对口相声啊，还是两个萌妹子(AI)的对口相声，瞬间就来了兴趣，阐述的是关于如何进行垃圾分类的。 原视频链接：https://ww

下面一段代码给大家介绍python 处理微信对账单数据，具体代码如下所示： #下载对账单并存储到数据库 @app.route(/bill/,methods=[GET,POST]) def download_bill(date): pay = MyWeiXinPay()#自己的支付类 bill= pay.download_mybill(date)#下载原始对账单，下载下来为字符串 billArray=bill.split(\r\n) #分割账单，一行为一组数据,分割后第一行为数据标题，倒数第三行为统计标题，倒数第二行为统计金额，最后一行为多余的空

文章目录1、背景2、企业微信API3、想法4、效果5、源代码6、Github源码分享7、具体步骤7.1、创建一个群7.2、创建好后，添加一个群机器人7.3、给机器人起名字、添加头像7.4、创建好后，复制Webhook地址后，点完成7.5、配置程序到supervisor中启动7.6、完成 1、背景 由于办公需要“每天定时推送某消息用来提醒群里面所有人”，于是决定用企业微信自带的机器人来实现此功能。具体方法我来一一讲述。 2、企业微信API 具体见官网说明：https://work.weixin.qq.com/help?person_id=1&doc_id=13376 3、想法 想到几种方式： 直

本文实例为大家分享了python实现图片批量压缩程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下 说明 运行环境：Win10 Pycharm 程序没有用到面向对象编程方法，只是简单的面向过程设计 用到的模块：PIL、os、sys 使用方法： 在Pycharm的terminal中输入”python xxx.py source_dir dest_dir”就可以把source_dir中的图片文件进行压缩并保存到dest_dir中 源码 from PIL import Image import os import sys # 定义可以识别的图片文件类型，可以自行扩充 valid_file_t

前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 运 行结果如图所示： 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对软件开发网的支持。 您可能感兴趣的文章:python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法python 用opencv调用训练好

如下所示： dict={'log_id': 5891599090191187877, 'result_num': 1, 'result': [{'probability': 0.9882395267486572, 'top': 205, 'height': 216, 'classname': 'Face', 'width': 191, 'left': 210}]} 访问dict的值： print(dict['log_id']) 访问dict下的result列表的值： print(dict['result'][0]['top'] )# dict下的result列表的第一个值（字典）的top

1 将下面代码拷贝到一个文件，命名为asyncore.py 复制代码 代码如下:import socketimport selectimport sys def ds_asyncore(addr,callback,timeout=5):    s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)    s.connect(addr)    r,w,e = select.select([s],[],[],timeout)    if r:        respose_data=s.recv(1024)        callback(respos