Публикации по теме 'python'


MIT 6.00.1x Обзор
Информатика MIT 6.00.1x Обзор Обзор «Введение в информатику и программирование с использованием Python» Я только что закончил аудит 6.00.1x Массачусетского технологического института (Введение в информатику и программирование с использованием Python) на EdX. Это первый MOOC, который я дошел до конца, не говоря уже о том, чтобы пройти! Обратите внимание, что этот курс полностью доступен: вы можете получить свои коды для всех наборов задач и экзаменов бесплатно; вам нужно..
Кодирование вашего первого API на python
API, или интерфейсы прикладного программирования, стали важным компонентом современной разработки программного обеспечения. Они позволяют различным программным системам взаимодействовать друг с другом, обеспечивая беспрепятственную интеграцию данных и сервисов. API можно использовать для создания приложений, автоматизации процессов или даже создания новых продуктов. В этой статье мы рассмотрим причины создания API, некоторые идеи для создания API и простой…
Краткое руководство по развертыванию вашего веб-приложения Python на Google App Engine
Рост числа веб-приложений и фреймворков в последнее время ошеломляет. Поскольку такие компании, как Google, Amazon и Microsoft, предоставляют все больше и больше простых в использовании инструментов для создания и развертывания приложений, имеет больше смысла использовать услуги и инструменты, предоставляемые ими, вместо того, чтобы создавать что-то своими силами и размещать их на -помещение. Google App Engine - отличный способ начать изучение веб-разработки. Он предоставляет..
Как сохранить файл jpg в файл tif с помощью python
Привет, друг, сегодня я собираюсь объяснить вам, как написать код для чтения, записи и отображения изображения с помощью открытого резюме (как сохранить jpg в формате tif, png) # Импорт Open CV import cv2 # Прочитанное изображение img=cv2.imread("lena.jpg",1) # Показать изображение cv2.imshow("image",img) #WaitKey для события ожидания клавиши cv2.waitKey(0) #Уничтожить все окна cv2.destroyAllWindows() #Написать изображение cv2.imwrite(‘lena_copy.tif’, img)
Базовое обнаружение улыбки с использованием OpenCV и DLIB
В этой статье мы реализуем базовый детектор улыбки, основанный на геометрии расположения лицевых ориентиров. Базовое обнаружение эмоций заключается в анализе геометрии ориентиров на лице. В случае улыбки расстояние между уголками рта увеличивается. Несмотря на то, что у разных людей размер рта разный, вы можете нормализовать этот показатель, разделив его на расстояние между челюстями и получив общее соотношение, которое можно использовать с разными объектами. Как только мы обнаружим..
Просеивание данных: понимание методов выбора признаков для повышения эффективности модели
Откройте для себя внутреннюю работу VIF, IFE, FFS, LASSO, MRMR и Boruta для оптимального выбора функций Выбор признаков — важный шаг в процессе построения прогностических моделей и анализа данных. Он включает в себя выбор наиболее релевантных и информативных функций из набора данных для повышения производительности модели, снижения вычислительной сложности и предотвращения переобучения. «Все должно быть сделано как можно проще, но не проще». - Альберт Эйнштейн В этом блоге мы..
Повышение градиента: что должен знать каждый специалист по данным
Повышение градиента — это метод машинного обучения, который используется как в программах классификации, так и в программах регрессии. Это один из самых мощных алгоритмов предиктивного обучения, хорошо известный своей точностью и скоростью. GBM отлично подходят для больших и сложных наборов данных и обладают универсальностью для обработки нулевых значений, высокой кардинальности в категориальных переменных и выбросов. Создание моделей повышения градиента очень просто с помощью XGBoost или..