python学习
基于深度学习的人脸性别识别系统（含UI界面，Python代码）「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博
日期 2025-04-11 09:06:22![神经网络学习笔记1——BP神经网络原理到编程实现（matlab，python）[通俗易懂]](/style/images/2.png)
神经网络学习笔记1——BP神经网络原理到编程实现（matlab，python）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。先表达一下歉意吧不好意思拖了这么久才整理，弄完考试的事情就在研究老师给安排的新任务，一时间还有点摸不到头脑，就直接把百度网盘链接放在视频下面了但是最近才发现那个链接发出来了看不到，所以现在有时间了就来重新整理一下！（发了之后看好多人管我要，我还奇怪，原来是没法出去o(╥﹏╥)o）目录先表达一下歉意吧下面是视频地址和代码数据BP神经网络原理及编程实现_哔哩哔哩
日期 2025-04-11 09:06:22
Python：Python学习总结
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。背景PHP的$和->让人输入的手疼（PHP确实非常简洁和强大，适合WEB编程），Ruby的#、@、@@也好不到哪里（OO人员最该学习的一门语言）。Python应该是写起来最舒服的动态语言了，一下是一些读书笔记，最后会介绍一下高级的用法：Mixin、Open Class、Meta Programming和AOP。文中有些地方是用2.7开发的，如果您安装的
日期 2025-04-11 09:06:22Python学习-01-初始Python
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Python基础知识总结一、前期1.1解释型语言和编译型语言编译型语言在程序执行之前，有一个单独的编译过程，将程序翻译成机器语言，以后执行这个程序的时候，就不用再进行翻译了。解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言，所以运行速度相对于编译型语言要慢。C/C++ 等都是编译型语言，而Java，C#，Python等都是解释型语言。1.2动态类型语言和静态类
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（27）
10.5 堆垛分类(Stacking Classifier)10.5.1 理论stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种策略。首先我们会得到两组数据：训练集和测试集。将训练集分成5份：train1,train2,train3,train4,train5。选定基模型。这里假定我们选择了xgboost, lightgbm 和 randomforest 这三种作为基模型
日期 2025-04-11 09:06:22
python学习笔记 day22 面向对象（一）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 人狗大战一个简单的小例子，定义一个Person（类）里面有人的很多属性，比如名字，性别，血量。攻击力，然后定义一个Dog（类），里面设置狗的很多属性，名字，血量，攻击力，种类等，然后又定义了两个函数attack 人打狗，以及bite()狗打人的函数，然后就可以操作这些函数，让人狗大战啦：def Person(name,aggr,blood,sex):
日期 2025-04-11 09:06:22
快速入门Python机器学习（32）
13神经网络13.1 历史年代英文名中文名发明人1943年M-P (McCulloch-Pitts neuron,MCP)脑神经元的抽象模型美国神经解剖学家沃伦麦克洛奇(Warren McCulloch)神经网络和数学家沃尔特皮茨(Walter Pitts)1958 年第一个感知机学习法则计算机科学家弗兰克罗森布拉特(Frank Rossenblatt)1969 年出版preceptron的一书感
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（14）
我的Django电子商务代码已经可以支持Django 4.X版本了，由于github很慢，现在放到百度网盘上了。链接：https://pan.baidu.com/s/1FEs6lggPtPplnYTsyEbaSg?pwd=7gq1提取码：7gq18.2 SVC 8.2.1 SVC类参数、属性和方法class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf&#x
日期 2025-04-11 09:06:22
Python学习：输入与输出教程
1.读取键盘输入Python 提供了 input() 内置函数从标准输入(键盘)读入一行文本，默认的标准输入是键盘。返回结果是字符串。>>> str = input("请输入："); 请输入：123 >>> print(str) 123复制 如果从键盘输入两个数字，并求这两个数字之和，该怎么写程序呢？a=input("请输入一个数字
日期 2025-04-11 09:06:22Python 学习笔记 列表 xxx XXX
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python 学习笔记 列表 xxx XXX bicycles = ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized'] print(bicycles) print(bicycl
日期 2025-04-11 09:06:2221天Python进阶学习挑战赛打卡------第3天(json标准库学习)
json标准库学习JSON简介JSON长啥样JSON注意事项JSON模块1、json.loads()2、json.dumps()3、json.load()4、json.dump()JSON简介JSON (全名: JavaScript Object Notation对象表示法)是一种轻量级的文本数据交换格式， JSON的数据格式其实就是python里面的 字典格式，面可以包含訪括号括起来的数组，也
日期 2025-04-11 09:06:22Python学习总结（1）—turtle海龟作图
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 海龟作图1.海龟移动和绘制2.获取海龟的状态3.设置与度量单位4.画笔绘图状态5.画笔颜色控制6.填充7.更多绘图控制8.海龟可见性9.海龟外观10.使用事件11.特殊海龟方法1.海龟移动和绘制forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（19）
9.4 决策树回归（Decision Tree Regressor）9.4.1类、属性和方法类class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(*, criterion='mse', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（11）
朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。 7.3 贝努利贝叶斯(BernoulliNB)7.3.1 属性与方法class sklearn.naive_bayes.Bernoull
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（30）
12 降维12.1原理降维解决的问题：缓解维度灾难问题压缩数据的同时让信息损失最小化理解低维度更容易12.2 主生成分析(PCA)12.2.1 原理主生成分析(Principal Cpmponent Analysis:PCA)无监督线性降维，用于数据压缩、消除冗余和消除噪音X=[[x11 x12 x13 … x1p], [x21 x22 x23 … x2p], … [xn1 xn2 xn3 … x
日期 2025-04-11 09:06:22python学习
users.pop[1] #列表删除特有字符串本身不能修改删除//不可变类型。 不能用del删除字符串。 5. 修改（数字/布尔/字符串除外） ```python users=['a','b',99] users[2] = 66 #可以修改 users[0] = 'a' #可以修改 users[0][0] #不能修改复制步长，默认步
日期 2025-04-11 09:06:22宽度学习(BLS)实战——python复刻MNIST数据集的数据预处理及训练过程[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。目录1.宽度学习(Broad Learning System)2.MNIST数据集3.复刻MNIST数据集的预处理及训练过程1.宽度学习(Broad Learning System)对宽度学习的理解可见于这篇博客宽度学习（Broad Learning System）_颹蕭蕭的博客-CSDN博客_宽度学习这里不再做详细解释2.MNIST数据集mnist数据集官
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（17）
8.5 LinearSVR 8.5.1 LinearSVR类参数、属性和方法类class sklearn.svm.LinearSVR(*, epsilon=0.0, tol=0.0001, C=1.0, loss='epsilon_insensitive', fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, dual=True, verbos
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（34）
13 数据处理和优化13.1数据处理13.1.1标准化的原因通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的数据分布情况和模型来选择。作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是
日期 2025-04-11 09:06:22快速入门Python机器学习（九）
6 K邻近算法(KNeighbors) 所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。如果K=5，绿色圆点的
日期 2025-04-11 09:06:22