基于Python的DoIP诊断上位机
2024-06-24 17:54:28 163.68MB python
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音乐GAN 塞缪尔·贝里恩(Samuel Berrien)
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基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文 标题解读: 该论文的标题“基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文”表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库开发的网络舆情分析系统。该系统的目的是为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能,以便更好地管理和分析网络舆情。 描述解读: 该论文的描述部分没有明确的描述,但是根据论文的内容可以看出,该论文的目标是设计和实现一个基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能,以便更好地管理和分析网络舆情。 标签解读: 该论文的标签包括“网络”、“网络舆情分析”、“Python”、“软件/插件”、“数据库”。这些标签表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 内容详解: 该论文的主要内容可以分为两个部分:第一部分是论文的引言和背景介绍,第二部分是系统的设计和实现。 在论文的引言部分,作者对计算机技术的发展和影响进行了介绍,并强调了网络舆情分析的重要性。 在系统的设计和实现部分,作者详细介绍了基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现过程。该系统使用Python语言作为开发语言,MySQL数据库作为数据存储介质。该系统的主要功能包括言论分析、言论管理、用户管理等。 关键点总结: 基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能。 该系统使用Python语言作为开发语言,MySQL数据库作为数据存储介质。 知识点: 1. 网络舆情分析系统的设计和实现 2. 基于Python语言和MySQL数据库的开发 3. 言论分析、言论管理、用户管理等多种功能 4. 网络管理部门的需求和挑战 5. 计算机技术的发展和影响 该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能,以便更好地管理和分析网络舆情。
2024-06-24 16:48:47 1.73MB 网络 网络 python
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文字分类 文本分类(文本分类)是自然语言处理中的一个重要应用技术,根据文档的内容或主题,自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础,某些垃圾邮件识别,舆情分析,情感识别,新闻自动分类,智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分: 第1部分:基于scikit学习机器学习的Python库,对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分:基于预训练词向量模型,使用Keras工具进行文本分类,用到了CNN 本文语料:,密码:P9M4。更多新闻标注语料,。 预训练词向量模型来自,下载地址: 。 第1部分:基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-
2024-06-24 14:49:13 208KB python nlp machine-learning deep-learning
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大数据期末大作业 数据挖掘, 爬虫相关,朴素贝叶斯分类器python 简介: 运用爬虫技术以及朴素贝叶斯分类对抓取的新闻进行分类, 分析每种新闻在网站中的占比 已定义的新闻类别: 财经 科技 汽车 房产 体育 娱乐 其他 1. 环境以及依赖 python环境 python==3.9 依赖的第三方库: jieba parseurl bs4 numpy 2. 使用模型 朴素贝叶斯分类器 实现:纯python实现 3. 数据来源 新闻共分7类,新闻信息在此采集: 1 财经 http://finance.qq.com/l/201108/scroll_17.htm 2 科技 http://tech.qq.com/l/201512/scroll_02.htm 3 汽车 http://auto.qq.com/l/201512/scrollnews_02_2.htm 4 房产 http://gd.qq.com/l/house/fcgdxw/more_7.htm 5 体育 http://sports.qq.com/l/201512/scrollnews_01_2.htm 6 娱乐 http
2024-06-24 14:11:55 1.47MB 数据挖掘 python 朴素贝叶斯分类器
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StudentSystem目录下为源代码 学生信息管理系统目录下为打包后的APP文件 对应资源文档说明: https://blog.csdn.net/m0_51197424/article/details/124913726?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124913726%22%2C%22source%22%3A%22m0_51197424%22%7D&ctrtid=LTKLf
2024-06-24 10:47:18 3.51MB python app
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python库,解压后可用。 资源全名:netCDF4-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2024-06-23 19:27:52 2.73MB python 开发语言 Python库
Python基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdf
2024-06-23 17:06:42 1.37MB python 文档资料 开发语言
YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架,尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本,由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中,我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测,并添加关键点检测功能,特别是针对宽脸(WideFace)数据集进行训练。 首先,我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库,用于构建和训练深度学习模型;`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具;`numpy`用于处理数组和矩阵;而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中,我们使用的是较小的模型版本'yolov5s',它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后,设置为推理模式(`model.eval()`),这意味着模型将不进行反向传播,适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中,首先对图像进行预处理,包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后,模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息,如边界框坐标、类别和置信度。在这里,我们只关注人脸类别(类别为0)。 为了添加关键点检测,定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域(边界框内的图像)作为输入,并使用某种关键点检测算法(这部分代码未提供,可以根据实际需求选择,例如MTCNN或Dlib)找到人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后,`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息,以及关键点的位置,以可视化验证检测效果。 需要注意的是,这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型,该模型是在宽脸数据集上进行过训练,以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸,使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型,你需要准备标注好的人脸数据集,并使用YOLOv5的训练脚本(`train.py`)进行训练。训练过程中,可能需要调整超参数以优化模型性能,如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说,这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测,适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能,你可以根据实际需求调整模型大小(如使用'yolov5m'或'yolov5l'),或者自定义训练以适应特定的数据集。同时,关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法,以达到更好的效果。
2024-06-23 16:42:18 24KB python
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博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人,到底能干啥?[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人,建立了机器人速度控制模型,具有: 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能, 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制
2024-06-23 14:09:50 61KB python 编程语言