扫描器需要实现的功能思维导图 爬虫编写思路 首先需要开发一个爬虫用于收集网站的链接，爬虫需要记录已经爬取的链接和待爬取的链接，并且去重，用 Python 的set()就可以解决，大概流程是： 输入 URL 下载解析出 URL URL 去重，判断是否为本站 加入到待爬列表 重复循环 SQL 判断思路 通过在 URL 后面加上AND %d=%d或者OR NOT (%d>%d) %d后面的数字是随机可变的 然后搜索网页中特殊关键词，比如： MySQL 中是 SQL syntax.*MySQL Microsoft SQL Server 是 Warning.*mss

今天小编就为大家分享一篇对python实现二维函数高次拟合的示例详解，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

1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。

主要介绍了Python实现对字符串的加密解密方法,结合实例形式分析了Python使用PyCrypto模块进行DES加密解密的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

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粒子群算法的Python实现。除此之外，还有这些算法的集合：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法、鱼群算法

主要为大家详细介绍了python实现图片转换成素描和漫画格式，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

softmax回归的python源码，用python和tensorflow实现softmax回归

下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like 通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。 如下： 读取图片 只需要给出待操

用Python提取图片中的文字，用到的工具包有PIL,pytesseract,tesseract-ocr 注意： 库的安装相对麻烦一点,一般都是不能直接安装成功的，这里总结了安装过程中的一些坑给大家参考。 （1）首先是PIL库安装，有的电脑可以直接从PYCHARM库里直接导入，但是大部分的电脑是安装不了的，可以采取两种方式一种是用pip install PIL这种方式一般比较慢，还有一种方法就是在PYCHARM库里面直接安装pillow-PIL安装成功后就不会报错了。 （2）然后就是pytesseract库的安装，在pycharm库里面可以直接搜索到然后安装。这两个库安装完成后运行代码还是会报