技巧周刊

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SegmentFault Weekly – vol.30

前言

始发从前,我们先来看那样一个咨询:

python初学者,请教python学习路径

信任看完
@X_AirDu
的答复我们早已对 Python 有了一个大概的垂询。这接下去就让我们更深入的打听
Python 吧~

Python 入门

[零基础学Python]有的有关Python的事务

早就描述了python的美好,起头学呀,做好如下准备:

  • 处理器,必须的。不管是何许操作系统。
  • 上网,必须的。没有为啥。

除外这多少个,还有一条,十分可怜关键,写在结尾:这是上下一心的兴味

哪些系统地自学
Python?

是不是充裕想学好
Python,一方面被琐事纠缠,从来没能出手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓?
有幸的是,Python
是一门初学者友好的编程语言,想要完全控制它,你不用花上太多的流年和生机。
废话不多说,学会一门语言的捷径唯有一个: Getting Started

Python初学者的资源总结

[译]学习Python编程的19个资源

Programming Computer Vision with Python 学习笔记

《Programming Computer Vision with
Python》是一本介绍总括机视觉底层基本理论和算法的入门书,通过这本收可以学到有关对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创设、图像分割、降噪、图像分组等技巧的贯彻原理。
英文版PDF下载:https://it-ebooks.info/book/836/
闽南语版介绍:http://book.douban.com/subject/25906843/

章节简介

先介绍中央的图像处理,包括图像的读取、转换、缩放、导数总计、画图和封存,这个文化将为前面内容的就学打下基础。

先是介绍跟图像处理、展现有关两个库:NumPy和Matplotlib,然后介绍加强图像比较度的兑现原理。

原书对于PCA的教师只有一小节,一笔带过的感到,但自己发觉PCA是一个很要紧的底子知识点,在机械机视觉、人脸识别以及一些高级图像处理技术时都被日常利用,所以自己自行对PCA举办了更透彻的求学。

上一个笔记首假若讲了PCA的原理,并交给了二维图像降一维的以身作则代码。但还遗留了以下几个问题:

  • 在盘算协方差和特征向量的办法上,书上使用的是一种被作者称为compact
    trick的技巧,以及奇异值分解(SVD),这么些都是怎么着东西啊?
  • 何以把PCA运用在多张图片上?

为此,我们需要越来越的明白,同时,为示范对多张图纸举办PCA,我选了一个跟书相似但更有意思的例证来做——人脸识别。

SciPy库,与从前我们选用的NumPy和Matplotlib,都是scipy.org提供的用于科学总括方面的主题库。相对NumPy,SciPy库提供了面向更高层应用的算法和函数(其实也是基于NumPy实现的),并以子模块的款型协会,每个子模块对应不同的应用领域。

边缘检测(edge
detection)是最重大的图像处理技术之一,图像边缘检测大幅度地缩减了数据量,并且剔除了足以认为不相干的音信,保留了图像重要的社团特性,为继续图像通晓方法提供了根基。

数学形态学(mathematical
morphology)关注的是图像中的形状,它提供了部分办法用于检测形状和转移形象。初始是依照二值图像指出的,后来扩展到灰度图像。二值图像就是:每个像素的值只可以是0或1,1意味着描绘图像的点,0代表背景。
着力的形态学运算包括:腐蚀(erosion)、膨胀(dilation)、开(opening)、闭(closing),对于这个运算,都需要使用被叫做协会元素(Structuring
element)的沙盘,一般为方形,以小矩阵的款式表示,但它的因素的值只可以是0或1,它意味着的是一个集合,这一个集合罩在原图像上,可以跟原图像的模样举行联谊运算。

图像去噪(Image
Denoising)的长河就是将噪点从图像中删去的还要尽量的保存原图像的细节和布局。这里讲的去噪跟前面笔记提过的去噪不均等,这里是指高等去噪技术,前边提过的高斯平滑也能去噪,但高斯平滑去噪的还要也把边缘模糊化了,此外利用形态学的法子去噪是指剔除一些粗的椒盐噪声。对于一幅密布噪点的图像,假诺使其变得清楚又保留边缘细节,这是高级去噪技术所要解决的题目。

角检测(Corner
detection)是指检测图像中有着代表性的(大家感兴趣的)角点,一般讲为形态或边缘的拐角处,那一个点可以大致标记对象在图像中的概况和职位,假如从一个图像系列中检测每个图像的角点,就足以找出图像之间存在的相关和相呼应的角点,这对诸如全景拼接(多张图纸拼接成一张全景图片)很有用。
角检测还可以够用在活动检测、物体识别等地点。

现在考虑一个全景图拼接的行使场景,假使现有两张图片需要拼接成一张全景图,这两张图纸是由此相机右转一定角度拍摄出来的,两张图纸有部分取景是重叠的。如何兑现拼接?当然这是一个不简单的问题,大家前几日只考虑实现拼接目的的率先步:找出图像中重叠的情节,以及个别在两张图纸中的地点。

原则不变特征变换(Scale-invariant feature transform,
简称SIFT)是图像局部特征提取的现世艺术——基于区域/图像块的解析。在上篇笔记里大家选取的图像之间对应点的配合方法,不适用于不同尺度的图像。有众Dolly用场景需要对不同标准(即分辨率、缩放、旋转角度、亮度等都可能存在不同)的图像举办特色辨识和匹配,这就需要一种特征提取方法,通过这种方法提取出来的特征描述,可以不受尺度的熏陶,SIFT算法就是这种措施的落实。
SIFT算法的采纳相当广泛,包括实体识别、机器人地图感知与导航、全景拼接、3D建模、手势识别、印象追踪和动作比对等,原书前面章节的算法也会频繁采纳它。SIFT算法的进程较复杂,本文只是粗略介绍其关键步骤,以便引出SURF——基于SIFT的立异算法。

ORB(Oriented FAST and Rotated
BRIEF)可用来取代SIFT(或SURF),它对图像更兼具抗噪特性,是一种特色检测高效算法,其速度满意实时要求,可用来提高图像匹配应用。
ORB的算法基于FAST角检测(Features from accelerated segment
test)和BRIEF(Binary 罗布ust Independent Elementary
Features)特征描述符,这也是它名字的由来。

Python 进阶

[原] Python
开发者面向文档编程的正确姿势

在骨子里生育中,机器学习工作前几日看起来,白天像是个算法工程师的活,下午就改成运维+测试了。Python
一贯以来也都遭到测试工程师和运维工程师的溺爱,上面是多少个经典的诠释活用case。

[译]让您的Python代码优雅又可以

在Python社区知识的灌溉下,演变出了一种独特的代码风格,去指导怎样科学地行使Python,这就是常说的pythonic。一般说可以(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的研究。而且Python社区特别另眼相看编码风格一的一致性,他们奋力推行和各方实践着pythonic。所以不时能来看基于某份代码P
vs NP (pythonic vs
non-pythonic)的商量。pythonic的代码简练,明确,优雅,绝大部分时候实施功用高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的,只是顺便让机器能运作”心潮澎湃。

python高级特性

python语言的片段高阶用法重要有以下多少个性状:

  • generators生成器用法
  • collections包常见用法
  • itertools包常见用法
  • packing/unpacking封包/解包特性
  • Decorators装饰器
  • Context Managers上下文管理期

以上几个特性我会针对使用场景,使用注意事项,应用举例多少个维度分别展开教学,倘诺有同学对某个特性特别熟练则足以从来跳过。

长远浅出地,彻彻底底地通晓python中的编码

python处理文件的机能万分强劲,可是如果是初大家,没有搞清楚python中的编码机制,也时不时会遇上乱码或者decode
error。本文的目的是精简地印证python的编码机制,并付出一些提出。

Python装饰器为啥难精通?

不论是项目中如故面试都离不开装饰器话题,装饰器的强大在于它能够在不修改原有业务逻辑的情事下对代码举行扩大,权限校验、用户认证、日志记录、性能测试、事务处理、缓存等都是装饰器的绝佳应用场景,它可以最大程度地对代码举办复用。

众里寻她千百度–正则表达式

简单来说的话,正则表明式就是用来配合特定内容的字符串。举个例子来讲,假诺自身想找出由a、b组成的,以abb结尾的字符串,比如ababb,那么用正则表明式来代表就是[ab]*abb。

【Python3】Python面向对象的顺序设计

python中整整皆为对象,且python3统一了类与品类的概念,类型就是类。
按照面向对象设计一个款游戏:英雄联盟,每个玩家选一个敢于,每个英雄都有温馨的性状和和技艺,特征即数据属性,技能即方法属性,特征与技能的结合体就一个目的。
从一组对象中领取相似的有些就是类,类具有目的都负有的性状和技巧的结合体。
在python中,用变量表示特征,用函数表示技术,因此类是变量与函数的结合体,对象是变量与模式(指向类的函数)的结合体。

Python源码明白: ‘+=’ 和 ‘xx = xx +
xx’的区别

前天大家大约知道了+=实际上是干嘛了: 它应有能算是一个加强版的+,
因为它比+多了一个写回自家的效用.可是是否可以写回我,
依旧得看对象自我是否帮助, 也就是说是否具有Py_NotImplemented标识,
是否协助sq_inplace_concat, 假若具备, 才能促成, 否则, 也就是和 +
效果同样而已.

那一个有趣/用的 Python

Python拾遗(一)

Python 可以做哪些

总所周知,Python
做爬虫很方便,有现成的库,这是成百上千从入门级选手到专业级选手都在做的。Python
也足以做游戏。Python 还很受黑客的强调,在黑客领域的运用就不多说了。此外Python 做网站也无压力,比如乐乎的主站后台就是依据 Python 的 tornado
框架,豆瓣的后台也是按照 Python。可以不负责任地说,Python
几乎可以做任何事情。Python 仍是可以够做桌面程序,Python 有众多 UI
库,可以很有益地做到一个 GUI 程序,比如有名的 Dropbox,就是用 Python
实现的劳务器端和客户端程序。

爬虫

Python爬虫基础

python爬虫基础知识,至此丰富,接下去,在实战中读书更高级的学识。

贯通Python网络爬虫(0):网络爬虫学习路线

乘胜大数额时代的到来,人们对数据资源的需要越来越多,而爬虫是一种很好的机动收集数据的招数。
那么,怎样才能通晓Python网络爬虫呢?学习Python网络爬虫的路线应该怎么着开展呢?在此为我们具体举行介绍。

Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容

在上一篇python使用xslt提取网页数据中,要提取的内容是一贯从网页的source
code里得到的。但是有的Ajax动态内容是在source
code找不到的,就要找合适的程序库把异步或动态加载的内容加载上来,交给本项目标提取器举办提取。
python可以行使selenium执行javascript,selenium可以让浏览器自动加载页面,获取需要的多寡。selenium自己不带浏览器,可以接纳第三方浏览器如Firefox,Chrome等,也足以使用headless浏览器如PhantomJS在后台执行。

Python爬虫项目整理

爬虫实战系列

Web 程序支付

起来Tornado的源码分析之旅

Tornado 是由 Facebook 开源的一个服务器“套装”,适合于做 python 的 web
或者接纳其自己提供的可扩展的法力,完成了不完全的 wsgi
协议,可用来做快速的 web 开发,封装了 epoll 性能较好。著作紧要以分析
tornado 的网络部分即异步事件处理与上层的 IOstream
类提供的异步IO,其他的模块如 web 的 tornado.web 将来逐年留作分析。

tornado
源码阅读-开始认识

如今空余无事,阅读了一下tornado的源码,对全部的结构有了始于认识,与我们享用

我内心的 tornado
最佳实践

近些年开发新项目一贯在读书tornado的学识,在前人的功底上找了些最佳实践,记录如下,备查。

Tornado 简单入门教程:

Tornado
简单入门教程(零)——准备工作

这两天在学着用Python + Tornado
+MongoDB来做Web开发(哈哈哈那多少个词好高端)。学的过程中查看了不少材料,也收获了有些经历,所以希望总括出一份简易入门教程供初学者参考。完整的课程将尽可能(233)服从上面的目录顺序。

Tornado
简单入门教程(一)——Demo1

Demo1是一个简易的博客系统(=。=什么网站都叫系统)。我们从这么些大概的系列出手,去询问P+T+M网站的里边逻辑,并切记一些“规则”,方便大家越来越团结支付。

Tornado
简单入门教程(二)——Demo2

在Demo1里面,我们锻练了怎么布置应用、tornado框架的中坚构造以及利用怎么样处理请求。
实际上Demo1算不上一个博客啦。一个最基本的音信体系一定要包含对数据库的增、删、改和查。所以这一次,大家来将Demo1升级为Demo2,添加上基本的增删改查。

图像与视频拍卖

直接断断续续的用过五回OpenCV,感觉通晓了然它的运用办法已经变的老大必要了,正好找到一个很不利的英文教程,就以此为起点,详细记录一下对
OpenCV 的求学过程吧。

未雨绸缪工作

图像处理

视频拍卖

科学统计

数量正确机构怎么利用Python和R组合完成任务

和那多少个数据正确比赛不同,在实际的数目科学中,我们可能更多的年华不是在做算法的开发,而是对需要的定义和数据的治水。所以,怎样更好的构成具体工作,让多少真正爆发价值成了一个更有意义的话题。
数量科学项目标完好流程经常是如此的五步骤:
急需定义=》数据拿到=》数据治理=》数据解析=》数据可视化

Python科学总括利器——Anaconda

前不久在用Python做普通话自然语言处理。使用的IDE是PyCharm。PyCharm确实是Python开发之首选,但用于科学统计方面,还略有欠缺。为此我尝试过Enthought
Canopy,但Canopy感觉把题目搞得复杂化,管理Python增加也不太便宜。直到后日我意识了Anaconda。
Anaconda是一个和Canopy类似的科学总计环境,但用起来更为有利于。自带的包管理器conda也很强劲。

多少解析

[翻译]接纳Python一步一步地来开展数据解析

你学习Python时能犯的最简便的不当之一就是同时去尝试学习过多的库。当您努力一下子学会每样东西时,你会花费很多时日来切换这个不同定义之间,变得沮丧,最终转移到其他作业上。

于是,坚韧不拔关注那多少个进程:

  • 理解 Python 基础
  • 学习 Numpy
  • 学习 Pandas
  • 学习 Matplolib

numpy:python数据领域的功臣

numpy对python的意思优秀,在多少解析与机具学习世界为python立下了汗马功劳。现在用python搞数据解析或机器学习通常使用的pandas、matplotlib、sklearn等库,都亟需依据numpy构建。毫不夸张地说,没有numpy,python前几天在多少解析与机具学习世界只好是一无所有。

机械学习

0x01
念念Python,必有回音

真若有心于数据领域,甚或欲从事数码正确之职业。请对Python有信心,值得您付出时间。想走机器学习之路,Scikit-learn是你最好的挑选,一边操作实例,一边读书文档,再援助以有关的辩解基础,持之数日,则大业可成也。

Python机器学习工具:Scikit-Learn介绍与履行

合法的分解很简短: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。
Scikit-learn的优点:

  • 构建于现有的NumPy(基础n维数组包),SciPy(科学统计基础包),
    matplotlib(系数的2D/3D画图),IPython(加强的竞相解释器),Sympy(Symbolic
    mathematics), Pandas(数据结构和分析)之上,做了易用性的包裹。
  • 简易且急迅的数码挖掘、数据解析的工具。
  • 对所有人开放,且在无数气象易于复用。
  • BSD证书下开源。

学科 |
如何用Python和机具学习炒股赚钱?

信任广大人都想过令人工智能来帮您挣钱,但究竟该咋做吧?瑞士联邦卡塔尔多哈的一位财经数据顾问
Gaëtan Rickter 近年来发布随笔介绍了她使用 Python
和机器学习来援助炒股的经验,其最后收获的获益率跑赢了好久处在牛市的标准普尔
500
指数。即便这篇随笔并不曾将她的章程完全彻底公开,但已公开的始末恐怕能给我们带来什么样用人造智能炒股的启迪。机器之心对本文举行了编译介绍,代码详情请访问原文。

欧拉函数(Euler’ totient function
)

gamma函数的求导会冒出所谓的欧拉函数(phi),在一篇论文中本人需要对少数个欧拉函数求值,结果不可能精通,立时去google,发现了一个开源的python库可以用来测算欧拉函数

Python
机器学习入门资料整理

用 Python 来做一些神奇好玩的事务吗

这10个Python项目超有趣

Python可谓是明天游人如织人正在学或者想学的一个脚本语言了,提到学习自然就少不了拿项目练手,可是一般的花色一直提不起兴趣嘛,那10个体系而是很是有意思的,不信你看看。

Python
读写excel文件

最近亟需运用Python来操作excel表,读取表格内容到数据库。所以就摸索了有关资料。查找了一下,可以操作excel表的多少个库有以下几个:

  • openpyxl 那么些是引进使用的库,可以读写Excel
    2010以上格式,以.xlsx结尾的公文。
  • xlsxwriter
    这多少个援助.xlsx,然则只援助写入,格式化等操作,不协助读取。
  • xlrd 这些支撑读取数据,协理以xls结尾的文书,也就是相比老的格式。
  • xlwt
    那么些和地点的相呼应,援助写入书和格式化数据,襄助xls结尾的文件格式。
  • xlutils 这多少个是整合了xlrd和xlwt三个库的功力。

经过比照自己要么接纳了openpyxl这些库,下边针对这一个库的拔取举办认证

7
行Python的人脸识别

随着2018年alphago 的感动表现,AI
再次成为科技集团的掌上明珠。AI涉及的圈子众多,图像识别中的人脸识别是其中一个妙趣横生的分段。百度的BFR,Face++的开放平台,步步高,讯飞等等都提供了人脸识其余API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来探望一张图纸中有多少人,没有惊天动地上,只是认为好玩,而且只需要7行代码。

出手实操 | 如何用 Python
实现人脸识别,注脚这些杨幂是特别杨幂?

脚下,人脸识别应用于广大领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心理的
AI,也就是人的面孔表情,还有能分析人的年龄之类,而这其中所有许多的难度,在此间我想要分享的是一个利用七牛
SDK 简单的落实人脸识另外情势,当然七牛的 SDK
中提供了成百上千的进展,在回来的 JSON
中隐含着如年龄等信息,这里就不举办分享了。这里我们要利用的是七牛云平马尔默由第三方数据处理提供的
API。

Python 爬虫:把廖雪峰的教程转换成 PDF
电子书

写爬虫似乎没有比用 Python 更恰当了,Python
社区提供的爬虫工具多得让您眼花缭乱,各个拿来就足以直接用的 library
分分钟就可以写出一个爬虫出来,明天就雕刻着写一个爬虫,将廖雪峰的
Python 教程 爬下来做成 PDF 电子书方便我们离线阅读。

本人用Python分析了42万字的乐章,为了搞精晓中国风歌手们在唱些什么

听了这么长年累月民歌,我有一种感觉,就是很多歌都似曾相识,不过仔细一想,又哪一首都想不起来,为了搞精晓这群流浪在祖国大地的现代游吟作家们都在唱些什么,我做了有些多少解析的干活。

仅78行代码实现微信撤回信息查看~

前天清早奔来图书馆,想想了微信很简短也很强大的一个工具,近日微信的信息或者相比较多的,
比如:小程序、时间轴等,这不是重点,重点是看看了一个依照python的微信开源库:itchat,玩了一天。Python曾经对自家说:”时日不多,赶紧用Python”。

Python爬虫,看看自己近年博客都写了啥,带你打造高逼格的数量聚合云图

前些天时期四起,想用python爬爬自己的博客,通过数据聚合,制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的呈现),看看目前我究竟写了什么文章。

桑心病狂,试试把报警日志发到微信上

wechat_sender 是依据 wxpy 和 tornado
实现的一个足以将您的网站、爬虫、脚本等任何使用中各个音讯(日志、报警、运行结果等) 发送到微信的工具。
使用 wechat_sender 很简单,只需要有私房微信号,然后用个人微信号启动
wechat_sender 服务。

微信公号DIY:一钟头搭建微信聊天机器人

行使Python实现聊天机器人的方案有多种:AIML、chatterBot以及图灵聊天机器人和微软小冰等。
设想到今后可能会做一些定制化的要求,这里自己选拔了chatterBot
chatterbot是一款python接口的,基于一多样规则和机具学习算法完成的聊天机器人。具有协会清晰,可扩张性好,简单实用的特征。

用 Python 写一个 NoSQL
数据库

NoSQL 这一个词在近年正变得随处可见, 然而到底 “NoSQL” 指的是何许?
它是何许并且为啥如此有用? 在本文, 我们将会由此纯 Python
(我相比喜欢叫它, “轻结构化的伪代码”) 写一个 NoSQL
数据库来答复那几个问题。

Python
入手写一个刷网站流量的工具

Python
词云分析周杰伦《晴天》

Python 讲堂

python爬虫之实战花瓣网

讲师:

@kimg1234,网易专栏
爬虫入门到通晓系统教程
的作者,对爬虫技巧有特另外钻研,了解HTTP协议。

内容简介:

  • 怎么着爬取异步加载的网页
  • 怎么着分析呼吁中的参数
  • headers中的Accept怎么着行使
  • 何以优雅的获取JavaScript中的内容
  • 什么样缓解爬取网页过程中遭受的题材

应用 Python 和 TFlearn
深度学习的第一步

讲师:

@Christoph,甘肃科技大学数码解析和大数量测算客座讲师,德国不莱梅大学数学学士

内容简介:

近些年,深度学习已经带来了机器学习的开拓性进展:用于分类图像和自行翻译的深层神经网络模型已经达到了千古无法想像的水平。

大家将很快概述深度神经网络和激活函数,然后采纳 TFlearn
构建图像分类器。 TFlearn 使用类似 sklearn 的接口,一个风靡的 Python
机器学习库,利用Google的 TensorFlow 的底部总结和增速开发过程。
听课只需具有一些 Python 知识即可,无需机器学习背景。

社区技术群

SegmentFault 官方脚下盛开的微信技术群如下:

  1. SF.GG 后端攻城狮交换群
  2. SF.GG 前端攻城狮交换群
  3. SF.GG 上海技巧互换群
  4. SF.GG 新加坡技术沟通群
  5. SF.GG 新德里技巧交流群
  6. SF.GG 日内瓦技巧互换群
  7. SF.GG 伯明翰技术互换群

以上群组仅限程序员参预,需要入群的小伙伴请添加管理员微信好友:mgr_segmentfault,备注『群名称+SF用户ID』,审核成功后会拉你进去相应技术群。

初稿阅读:
SegmentFault 技术周刊 Vol.30 – 学习 Python
来做一些神奇好玩的作业呢

(本期完)


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