延时摄影（英语：Time-lapsephotography）是以一种较低的帧率拍下图像或者视频，然后用正常或者较快的速率播放画面的摄影技术。在一段延时摄影视频中，物体或者景物缓慢变化的过程被压缩到一个较短的时间内，呈现出平时用肉眼无法察觉的奇异精彩的景象。延时摄影可以认为是和高速摄影相反的一个过程。延时摄影通常应用在拍摄城市风光、自然风景、天文现象、生物演变等等题材上。”种草最近买东西得了个小赠品，是一种可以快速生长的小草，拿回来就种在了办公桌上。今天发芽
系统 2019-09-27 17:51:15 2069
来源|TowardsDataScience译者|小韩时装业是人工智能领域很有前景的领域。研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣，在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。最后，您还可
系统 2019-09-27 17:48:15 2069
本文以实例详解了python的迭代器与生成器，具体如下所示：1.迭代器概述：迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。1.1使用迭代器的优点对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访
系统 2019-09-27 17:47:50 2069
#encoding:utf-8"""function:f(x,y,z)=(x+y)z"""deffun(x,y,z):return(x+y)*z#firstmethod解析法defgrad1(x,y,z):dx=zdy=zdz=(x+y)return(dx,dy,dz)#secondmethod数值法defgrad2(x,y,z,epi):#dxfx1=(x+epi+y)*zfx2=(x-epi+y)*zdx=(fx1-fx2)/(2*epi)#dyfy1
系统 2019-09-27 17:46:51 2069
题目描述：给你一根长度为n绳子，请把绳子剪成m段（m、n都是整数，2≤n≤58并且m≥2）。每段的绳子的长度记为k[0]、k[1]、……、k[m]。k[0]k[1]…k[m]可能的最大乘积是多少？例如：当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到最大的乘积18。分析：书上说的有数学规律：（看注释）#方法一：贪婪算法defmaxProductAfterCutting(length):iflength==2:#这3个特殊的长度，直接求出
系统 2019-09-27 17:46:25 2069
本文实例讲述了Python实现的重启关机程序的方法，对Python程序设计有一定的参考价值。具体方法如下：实例代码如下：#!/usr/bin/python#coding=utf-8importtimefromosimportsystemruning=Truewhileruning:input=raw_input('关机(s)OR重启(r)?(q退出)')input=input.lower()ifinput=='q'orinput=='quit':runin
系统 2019-09-27 17:46:25 2069
LRU：leastrecentlyused，最近最少使用算法。它的使用场景是：在有限的空间中存储对象时，当空间满时，会按一定的原则删除原有的对象，常用的原则（算法）有LRU，FIFO，LFU等。在计算机的Cache硬件，以及主存到虚拟内存的页面置换，还有Redis缓存系统中都用到了该算法。我在一次面试和一个笔试时，也遇到过这个问题。LRU的算法是比较简单的，当对key进行访问时（一般有查询，更新，增加，在get()和set()两个方法中实现即可）时，将该k
系统 2019-09-27 17:45:30 2069
人们常说人生就是一个不断做选择题的过程：有的人没得选，只有一条路能走；有的人好一点，可以二选一；有些能力好或者家境好的人，可以有更多的选择；还有一些人在人生的迷茫期会在原地打转，找不到方向。对于相信有上帝的人来讲，这就好像是上帝事先为我们制定好了人生路线，也好像是那些神仙为唐曾师徒的取经之路提前设置的重重磨难，上帝和神仙掌控了一切。编程语言可以模拟人类生活的方方面面，程序员就像上帝和神仙一样可以通过编程语言中特殊的关键字控制程序的执行过程，这些关键字组成的
系统 2019-09-27 17:38:46 2069
三层神经网络节点数：784*100*10学习率：0.1预测结果得分（五次）0.95120.94970.95060.95050.9464平均预测得分：0.94968四层神经网络节点数：784*100*100*10学习率：0.1预测结果得分（五次）0.90950.91420.90330.91300.9046平均预测得分：0.90892结论：针对这种情况，简单的神经网络对MNIST数据集的分析，增加神经网络层数未能提高学习效果。代码（参考TariqRashid的
系统 2019-09-27 17:57:19 2068
实例如下：#bytesobjectb=b"example"#strobjects="example"#strtobytesbytes(s,encoding="utf8")#bytestostrstr(b,encoding="utf-8")#analternativemethod#strtobytesstr.encode(s)#bytestostrbytes.decode(b)以上这篇python字符串str和字节数组相互转化方法就是小编分享给大家的全部内容
系统 2019-09-27 17:56:26 2068
Python做简单的字符串匹配详解由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段、数据辅助挖掘分析工作，以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模，matlab擅长矩阵处理、结构化数据的计算，Python具有与matlab共同的特点：语法简洁、库丰富，对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言。Python做字符串匹配相对来说上手比较容易，且具有成熟的字符串处理库re供我们使用；在re库的帮助下，只需简单的两步就可完成匹配工作，对做数据分析/算法
系统 2019-09-27 17:56:22 2068
参考文章:pipreqs-Generaterequirements.txtfileforanyprojectbasedonimports作用:能快速汇总所需安装的包然后批量安装使用方法:执行pipinstallpipreqs执行pipreqs‘path’(会把项目path路径下所有.py文件以及子文件夹下的.py文件的导包汇总到一个txt文件)比如:然后我在当前路径打开控制台程序:然后执行:(’./'表示当前路径)没一会儿,就会显示:文件夹中多了个requ
系统 2019-09-27 17:55:22 2068
支付宝十年账单上的数字有点吓人，但它统计的项目太多，只是想看看到底单纯在淘宝上支出了多少，于是写了段脚本，统计任意时间段淘宝订单的消费情况，看那结果其实在淘宝上我还是相当节约的说。脚本的主要工作是模拟了浏览器登录，解析“已买到的宝贝”页面以获得指定的订单及宝贝信息。用方法见代码或执行命令加参数-h，另外需要BeautifulSoup4支持，BeautifulSoup的官方项目列表页：https://www.crummy.com/software/Beaut
系统 2019-09-27 17:53:15 2068
如下所示：fromtkinterimport*classReg(Frame):def__init__(self,master):frame=Frame(master)frame.pack()self.lab1=Label(frame,text="账户:")self.lab1.grid(row=0,column=0,sticky=W)self.ent1=Entry(frame)self.ent1.grid(row=0,column=1,sticky=W)se
系统 2019-09-27 17:51:33 2068
一般来说，在Python中，类实例属性的访问规则算是比较直观的。但是，仍然存在一些不是很直观的地方，特别是对C++和Java程序员来说，更是如此。在这里，我们需要明白以下几个地方：1.Python是一门动态语言，任何实体都可以动态地添加或删除属性。2.一个类定义了一个作用域。3.类实例也引入了一个作用域，这与相应类定义的作用域不同。4.在类实例中查找属性的时候，首先在实例自己的作用域中查找，如果没有找到，则再在类定义的作用域中查找。5.在对类实例属性进行赋
系统 2019-09-27 17:47:18 2068
