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大家好，我是小小明。 上次，我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用词》，这次我将分享如何进行词频统计。
图像坐标系，0,0在左上角 向右x正方向，向下y轴正方向。 y轴与标准坐标系方向相反。 import numpy as np def angle(v1, v2): dx1 = v1[2] - v1[0] dy1 = -(v1[3]
修改 settings.py 文件 # 增加并发 CONCURRENT_REQUESTS = 100 # 降低log级别 LOG_LEVEL = 'INFO' # 禁止cookies COOKIES_ENABLED = False # 禁止重试 RETRY_ENABLED
def search(data,value): low=0 high=len(data)-1 while low<=high: mid=int((low+high)/2) midval=data[mid] if midval<value: low=mid+1
http://www.genshuixue.com/i-cxy/p/12205516 CDLL("./libhpr.so", mode=ctypes.RTLD_GLOBAL) CDLL("./libhlog.so", mode=ctypes
使用机器学习方法 做文档的自动分类 套路： 1.根据每个文件 生成该文件的一个特征 2.根据特征 选择 分类器 进行文本分类 3.(可选)根据 2 步结果，调整参数/特征等
import datetime print(datetime.datetime.now()) # 2020-10-15 12:02:45.676482 print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S
pil读图片需要0ms，但是转换opencv需要13ms opencv读图片需要13ms import numpy as npimport cv2import time from PIL import Image def a(): path='d:/1
f = open(r"E:/muban.jpg",'rb')n = 0;s = f.read(1)while s: byte = ord(s) n = n+1 if n % 16 == 1: print('%x0 ' % (n//16), end='') print('%02x
国内镜像源 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors
scrapy辅助功能实用函数： get_response: 获得scrapy.HtmlResponse对象, 在不新建scrapy项目工程的情况下，使用scrapy的一些函数做测试 extract_links: 解析出所有符合条件的链接 代码示例 以拉勾首页为
描述 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。 语法 以下是 enumerate() 方法的语法: enumerate(sequence, [start=0])
1.File(文件) 方法 file 对象使用 open 函数来创建，下表列出了 file 对象常用的函数： 序号 方法 描述 1 file.close() 关闭文件。关闭后文件不能再进行读写操作。 2 file.flush() 刷新文件内部缓冲，直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件
@Author：Runsen 文章目录 statsmodels入门 statsmodels入门 这个非常简单的案例研究旨在让您快速上手 statsmodels。从原始数据开始，我们将展示估计统计模型和绘制诊断图所需的步骤。我们只使用由
import requests from bs4 import BeautifulSoup import
列表是可变的，创建后可以对其增删； 元组是不可变的，元组一旦创建，就不能对其进行更改（不允许增删改）。
学员管理系统应用 一、系统简介 需求：进入系统显示系统功能界面，功能如下： 1、添加学员 2、删除学员 3、修改学员信息 4、查询学员信息 5、显示所有学员信息 6、退出系统 系统共6个功能，用户根据自己需求选取。 二、步骤分析 1. 显示功能界⾯ 2. 用户输入功能序号 3.
1. 大小写转换 判断字符串 1234567 s.isalnum() #所有字符都是数字或者字母s.isalpha() #所有字符都是字母s.isdigit() #所有字符都是数字s.islower() #所有字符都是小写s.isupper() #所有字符都是大写s
操作目录及文件 import shutil f1 = open("file.txt", "r", encoding="utf-8") f2 = open("file_new.txt", "w", encoding="utf-8") shutil.copyfileobj(f1
其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在 opencv 中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。 均值滤波 使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是： src: 原图像 ksize: 模糊核大小
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