机器学习实战(第七章-利用AdaBoost元算法提高分类性能-所有代码与详细注解-python3.7) 机器学习实战(第七章-利用AdaBoost元算法提高分类性能-所有代码与详细注解-python3.7)

python3版本的mitmproxy wheel文件，pip安装某个库失败的时候，如果提示mitmproxy安装失败，可以用这个wheel文件安装

BwB的机翼优化 该程序实现了openMdao组件，该组件优化了机翼以最大程度地减小阻力，同时确保已定义的矩形仍适合其中。 此矩形代表混合翼体（BwB）的机舱管。 要求： Python： 测试的版本是2.7和3.5 除了一些标准软件包，还需要openMdao su2： Construct2d（推荐）： 或gmsh： 设置： 在config.py中设置二进制文件的路径。 注意，该程序是为Windows设计的！ 如何运行： 使用您最喜欢的python编辑器，然后将此仓库作为一个新项目打开。 main.py ：主要的优化程序 cfdTestRun.py ：简单的测试脚本，使用给定的输入机翼坐标文件运行一个cfd作业 airofilAnalysisMach.py ：对一个翼型进行分析，为一个升力系数在马赫上产生阻力 airofilAnalysisPolar.py ：对一个翼型进

DeepID 0. 效果展示 训练图(极小数据测试训练) 测试图 训练曲线accuracy 训练曲线loss 1. 数据地址及工具 人脸数据下载地址: 人脸数据私人下载地址: 人脸数据私人下载地址: 有账号密码下载地址: 本项目测试图库: 已训练完的模型: 2. 执行指令 防止数据不均衡，小于100张的用于测试，不足600的做数据扩充 python image_augmentation.py 将原图剪裁，剪裁成（47 * 55）大小的图片，原图是人脸对齐的 python image_crop.py 将图库进行划分，保存各分块的本地地址，存储为csv文件 python image_split.py 将划分后的数据保存成向量存储形式, 存储为pkl文件 python image_vector.py 训练数据 python train.py 在命令行输入,启动tensorboard观测曲线 te

主要介绍了python3 requests库文件上传与下载实现详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

搭建环境： 操作系统：Win10 64bit Python版本：3.7 Pycharm：社区免费版 一、Python3.7安装 下载链接：官网https://www.python.org/downloads/windows/或腾讯软件中心下载https://pc.qq.com/detail/5/detail_24685.html或其他站点下载。我下载的是python-3.7.0-amd64。 下载到安装包后打开，如果想安装到默认路径（C盘）的话一直点下一步就可以了，或者自定义安装到其他分区，我的安装在D盘D:\Python37下。安装时选择加入环境变量，这样就不需要人工设置。 安装后在命令行输

Python3.x+QFileDialog 实现界面功能“选择文件夹”、“选择文件”、“选择多个文件”和“保存文件”。

题目： 24点游戏是在一副牌中抽去大小王剩下52张，随机抽取4张牌，用加、减、乘、除（可加括号）把牌面上的数算成24，则赢得该局。 除了数字2，3，4，5，6，7，8，9，10外A=1，J=11，Q=12，K=13。代表每个数的牌都有4张。 代码： # !/usr/bin/python # coding:utf8 import itertools import random #随机抽取4张牌 fourNum = [random.randint(1, 13) for i in range(4)] # 随机4个数 print("你抽到的4张牌为：") print(fourNum) #所有4个

python3.7 64位 scipy完整版， 解决 from ._ufuncs import * dll找不到指定模板问题：缺少dll文件，下载的whl包不完整，请下载完整版 安装方法见（https://blog.csdn.net/wenming111/article/details/102840908）

主要为大家详细介绍了Python3实现腾讯云OCR识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下