主要介绍了基于python代码批量处理图片resize，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

本文主要介绍如何使用python的sk-learn机器学习框架搭建一个或多个：文本分类的机器学习模型，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码在最下方，想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。

模板：灰度处理-二值处理-轮廓检测-轮廓排序与数字对应上放到字典里 输入图像：灰度处理，礼帽处理，x梯度，闭操作，取轮廓，画到原图像上，得到轮廓的外接矩形，通过宽高比得到目标轮廓，目标轮廓取出，二值化，对每一组中各个数字轮廓提取，resize成和之前模板一样大小，用十个模板分别进行匹配并记录得分

人工智能_项目实践_上市公司年报_基于python的上市公司年报分析（pdf转txt，停用词过滤，关键词分析，文本分析）

基于Python的学生成绩管理系统的设计与实现.pdf

基于python+django学生信息管理系统设计与实现(含程序源码和毕业设计) 包含：系统初始界面；登陆界面设计 ；学生信息录入；学生信息修改；学生信息查询；学生成绩录入；修改学生成绩；学生成绩查询 ；用户管理 该项目用PyCharm 可直接打开，数据库内嵌，可直接用

第1章 课题概述 2 1.1 课题内容 2 1.2 课题背景 2 1.3 课题意义 3 1.4 运行环境 3 1.5 相关技术 3 1.5.1 Python语言 3 1.5.2 Flask框架 4 1.5.3 ECharts图表库 4 1.5.4 Jieba库 5 1.5.5 Pysql包 5 1.6 本章小结 5 第2章 系统设计 6 2.1 设计思想 6 2.2 需求分析 6 2.3 系统可行性分析 7 2.4 功能设计 7 2.4.1系统功能结构 7 2.4.2系统功能模块设计 8 2.4.3系统流程图 9 2.5 数据库设计 9 2.6 本章小结 10 第3章 系统实现 11 3.1 岗位信息爬取模块设计 11 3.2 数据库的连接及使用 13 3.2.1连接数据库 13 3.2.2数据概览数据库查询 13 3.2.3学历情况数据库查询 14 3.2.4企业情况数据库查询 15 3.2.5薪资情况数据库查询 16 3.3 数据可视化设计 16 3.3.1福利词云设计 16 3.3.2柱状图和折线图 18 3.3.3矩形树图 19 。。。。。。。。。。。。

主要为大家详细介绍了基于python实现KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

def sigmoid(x): result = 1 / (1 + math.e ** (-x)) return result def tanh(x): # result = np.exp(x)-np.exp(-x)/np.exp(x)+np.exp(-x) result = (math.e ** (x) - math.e ** (-x)) / (math.e ** (x) + math.e ** (-x)) return result def relu(x): result = np.maximum(0, x) return result def elu(x, alpha=1): a = x[x > 0] b = alpha * (math.e ** (x[x < 0]) - 1) result = np.concatenate((b, a), axis=0) return result def leaky(x): a = x[x > 0] b = 0.1 * x[