一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

微信小程序 +大转盘 源码

python小程序，用来提取lammps生成的log文件中某一类数据并导出到excel表格中

课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 课堂专注度+表情识别 侧面的传递物品识别 **人脸识别**：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat - detection_system/face_recog/weights **人脸对齐**：shape_predictor_68_face_landmarks.dat - detection_system/face_recog/weights **作弊动作分类器**：cheating_detector_rfc_kp.pkl ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ```shell python setup.py build develop ``` [windows上安装scipy1.1.0可能会遇到的问题](https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/722) ### 运行

全国计算机等级考试⼆级Python真题及解析 全国计算机等级考试⼆级Python真题及解析( 9) 1.下⾯不属于软件⼯程的 3 个要素的是 ___________。 A过程 B⽅法 C环境 D⼯具 正确答案: C 2.下⾯不属于软件设计原则的是 ___________。 A模块化 B⾃底向上 C信息隐蔽 D抽象 正确答案: B 3.在关系数据库中，⽤来表⽰实体之间联系的是 ___________。 A⽹结构 B⼆维表 C线性表 D树结构 正确答案: B 4.⼀般情况下，当对关系 R 和 S 进⾏⾃然连接时，要求 R 和 S 含有⼀个或者多个共有的 ___________。 A属性 B元组 C记录 D⾏ 正确答案: A 5.有表⽰公司和职员及⼯作的三张表，职员可在多家公司兼职。其中公司 c(公司号，公司名，地址，注册资本，法⼈代表，员⼯数)，职员s(职员号，姓名，性别，年龄，学历)，⼯作w(公司号，职员号，⼯资)，则 表w 的键(码)为 ___________。 A公司号，职员号，⼯资 B职员号 C职员号，⼯资 D公司号，职员号 正确答案: D 6. 下列叙述中正确的是 _______

InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图：使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中，我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说，InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间，将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型，拾取一个边界，拾取一个潜在代码，然后编辑！ # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra

Python从雪球爬取股票信息，获取A股大盘的ROE、PE、PB等数据，获取A股总市值、总资产、总利润、市净率、净资产收益率

机器学习 一、概述 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。 自我完善、自我修正、自我增强。 2.为什么需要机器学习？ 1)简化或者替代人工方式的模式识别，易于系统的开发维护和升级换代。 2)对于那些算法过于复杂，或者没有明确解法的问题，机器学习系统具有得天独厚的优势。 3)借鉴机器学习的过程，反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——数据挖掘。 3.机器学习的类型 1)有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2)批量学习和增量学习 3)基于实例的学习和基于模型的学习 4.机器学习的流程 数据采集 数据清洗 数据 ----------------------- 数据预处理 选择模型 训练模型 验证模型 机器学习 ----------------------- 使用模型 业务 维护和升级

1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在docker hub上压缩后200MB，本地占用500MB磁盘空间。 2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。借助akshare抓取数据。 3）使用cron做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。 4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickle to_pickle 的gzip压缩模式存储。 5）使用tornado开发web系统，支持每日股票数据-东财，龙虎榜-个股上榜-新浪，数据中心-大宗交易行情等。 6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。 7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达 17 个指标的数据绘图，进行图表展示。 8) 2.0 最大的更新在于替换tushare库（因部分库不

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系