python代码随处可见，利用python进行相关的操作和实现时每一个python入门者必不可少的内容，这里利用python 的相关知识，简单的进行了实验，希望对大家有所帮助

初学者了解

网上学习了的两个新方法，代码非常之简洁。看来，不是只要实现了基本功能就能交差滴，想要真的学好python还有很长的一段路呀 方法一：是利用map的fromkeys来自动过滤重复值，map是基于hash的，大数组的时候应该会比排序快点吧 方法二：是用set(),set是定义集合的,无序，非重复 方法三：是排序后，倒着扫描，遇到已有的元素删之 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 ''' Created on 2012-2-22 Q: 给定一个列表，去掉其重复的元素，并输出 ''' def distFunc1(): a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,

主要为大家详细介绍了答题辅助python代码实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

写在前面 python代码很简短，不像C++等要写几百行代码，但其实你调用的模块，底层都是用C/C++写的 如果imshow出现qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “cocoa” in “”的报错，请看：Stackoverflow解决方案 请提前安装好opencv-python库 由于历史原因opencv-python库使用时只能叫cv2 人脸检测效果图 python完整代码 识别静态图片 # 导入opencv-python库 import cv2 picName = input("请输入你要识别人类的图片名称(如:pi

SVM.py,支持向量机的python 代码实现

主要介绍了10 行Python 代码，实现 AI 目标检测技术,看完了代码，我们在一起聊聊目标检测背后的技术背景，并解读这10行Python代码的由来和实现原理。感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

次我就要试着用 Python 来实现一下 Linux 中的 ls 命令， 小小地证明下 Python 的不简单,需要的朋友可以参考下

【为什么要学习这门课程】深度学习框架如TensorFlow和Pytorch掩盖了深度学习底层实现方法，那能否能用Python代码从零实现来学习深度学习原理呢？ 本课程就为大家提供了这个可能，有助于深刻理解深度学习原理。 左手原理、右手代码，双管齐下！ 本课程详细讲解深度学习原理并进行Python代码实现深度学习网络。课程内容涵盖感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络，并使用Python 3及Numpy、Matplotlib从零实现上述神经网络。本课程还讲述了神经网络的训练方法与实践技巧，且开展了代码实践演示。课程对于核心内容讲解深入细致，如基于计算图理解反向传播算法，并用数学公式推导反向传播算法；另外还讲述了卷积加速方法im2col。 【课程收获】 本课程力求使学员通过深度学习原理、算法公式及Python代码的对照学习，摆脱框架而掌握深度学习底层实现原理与方法。 本课程将给学员分享深度学习的Python实现代码。课程代码通过Jupyter Notebook演示，可在Windows、ubuntu等系统上运行，且不需GPU支持。 【优惠说明】 课程正在优惠中！  备注：购课后可加入

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