这是native bayes朴素贝叶斯的python代码实现，代码中有注释，并且有数据集，方便阅读和理解，刚涉及机器学习想要自己做实验的可以下载看看。

用来登录正方系统的高校教务处系统的爬虫代码，需要输入学好和密码以及下载下来的验证码即可爬虫自动登录。

真没标题党，我就是初学 2333 其实关键在于找到一个绅士网站 首先讲一下这个方法的框架 找到一个绅士网站，一定要是图片地址有规律的（比如 xxx.com/1.jpg，xxx.com/2.jpg 这样下去） 通过 python 枚举所有图片并下载（其实说白了就是我懒得手动操作） 逐步讲吧。 1. 找到一个绅士网站 WVVoU01HTklUV3hOTUVWMlRESm9hbUl5TVhCWmVUVjVZakpPY21OM0pUTkVKVE5F（base64 加密过若干次，请不断解密直到无法解密） 我要账号 这网站上 资源够带劲 都是非常有规律的编号。格式就是上面的 xxx.com/xxx.jpg

基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。

最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。 数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。 这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、

python代码实现目标检测数据增强 目标检测数据增强 疫情期间在家也要科研，碰上了数据增强，找了很多代码，但是还是没跑通，最后选择了这种处理方式来完成数据增强处理。同时特别感谢csdn上给我提供帮助的大佬们，虽然未曾谋面，但是每一步的学习真的感恩~~ ##项目里需要做一个数据增强预处理试验，由于我用的YOLOv3的pytorch框架，博客找了一圈没有找到内置的代码，最后找到了一篇比较好的数据增强的办法，现在记录下来方便以后查看，其实之前总是碰到一些技术性的问题总没有时间去写博客，我觉得这样非常不好，以后碰到类似的又要去调bug，还是养成随手记录博客的习惯，也可以帮助更多需要的童鞋。我参考的数

python深度解析之多线程多进程协程,文章对多进程的协程做了原理介绍和代码的实例说明，能很快明白其中的用法，很不错，推荐给大家

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分支定界法python实现，一个例子，可以供研究学习用

对中巴经济走廊2000–2017年逐月温度植被干旱指数数据集中描述的方法进行了python实现