Python_数据挖掘与分析

花卉识别python_基于深度学习的花卉识别系统设计与实现

杨美艳任富顺顾志东摘要：深度学习是机器学习的一种前沿发展，设计主要利用谷歌的tensorflow框架，实现了对十种花卉的分类和识别。通过已有的大量的花卉图片素材，编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练，并且将训练后所得模型存放在指定文件夹。再编写一个简洁的python图形的用户交互界面，实现图片的选择，根据训练出来的神经网络将识别结果输出。关键词：深度学习tensorflow;python花卉识
weixin_39965102·2022-12-10 16:01

多元线性回归数据例题python_多元线性回归-Python数据科学技术详解与商业项目实战精讲 - Python学习网...

多元线性回归多元线性回归响应参数Response对象提供了一系列方法用于设置响应参数，包括设置输出内容、状态码及header信息等，并且支持链式调用以及多次调用。设置数据Response基类提供了data方法用于设置响应数据。response()->data($data);json()->data($data);不过需要注意的是data方法设置的只是原始数据，并不一定是最终的输出数据，最终的响应输
weixin_39914825·2022-12-10 14:20

nb-lot plc python_你一定要了解的NB-IoT ！

NB－IoT是指窄带物联网(NarrowBand－InternetofThings)技术。NB-IoT聚焦于低功耗广覆盖(LPWAN)物联网(IoT)市场，是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术。说起NB-IoT的引入，那就要先看看通讯演进史经过2G、3G、4G的不断发展，加之智能手机的广泛普及，在人与人之间的即时传递(语音、图片、高清视频)，都变得非常简单。通信发展到现在这样，就够了吗？就到顶了
weixin_39799290·2022-12-10 12:11

直方图尖峰python_直方图、密度图、散点图，python数据可视化方法，你要的都在这里...

直方图和密度图直方图直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。In[165]:data1=pd.read_csv('G:\LPTPython\practice.csv')In[167]:data1['tip_pct']=data1['tip']/data1['total_bill']In[169]:d
weixin_39772388·2022-12-10 07:21

数学差学python_笨方法学python练习与总结

这是一篇根据书本《笨方法学python3》而来的博客，希望自己能在每天抽一点时间来学习python，使自己能够前后端都能得到进步。脚踏实地，一步一步！在开始之前，希望自己的英语能够在不断地积累与代码练习中的得到提高，以及告诫自己，无论什么事，取是能力，舍是境界。第一个程序练习代码:print("HelloWorld!")#print("HelloAgain")#print("Iliketyping
weixin_39745269·2022-12-10 04:52

sklearn 回归python_机器学习：scipy和sklearn中普通最小二乘法与多项式回归的使用对...

相关内容连接：有些内容已经在上面两篇博文中提到了，所以就不重复了。这里主要讲的是sklearn包与scipy包中相关函数的区别。并且多项式回归和普通最小二乘法联系比较紧密，所以也放到此处讲了。1.普通最小二乘法1)文一中的数据采用sklearn包的函数拟合fromsklearnimportlinear_modelimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
琪包·2022-12-09 21:27

Python_无监督学习_基于轮廓系数法的K-means聚类实现

K-means算法属于无监督学习，根本思想是将数据集中数据分为k组，计算各组元素到其聚类中心的欧氏距离。在K-means方法中主要需要解决的问题是确定合适的分组数k，此时引入轮廓系数，通过计算不同分组数k下的轮廓系数确定最佳的k值。Python中实现基于轮廓系数法的K-means聚类需要用到sklearn库中的相关部分和Pandas包。fromsklearn.clusterimportKMeans
羊羊麾下的发电站·2022-12-09 13:56

logistic模型预测人口python_基于python的logistic回归建模预测

1、背景泰坦尼克号是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉。然而不幸的是，在它的处女航中，泰坦尼克号便遭厄运。1912年4月10日，泰坦尼克号从英国南安普敦(Southampton)出发，途经法国瑟堡-奥克特维尔(Cherbourg-Octeville)以及爱尔兰昆士敦(Queenstown)，驶向美国纽约。1912年4月14日23时40分左右，泰坦尼克号与一座冰山相
跌停·2022-12-08 12:43

绘制箱线图的标签python_利用Python - Matplotlib 绘制箱线图

1.箱线图介绍第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。第四步：大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值。第五步：异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的
weixin_39934296·2022-12-07 21:01

云计算平台 python_云计算开发 python

【精品问答】Python实战100例|技术日报(16期)每日干货推荐【精品问答】Python实战100例-附源码>>>Python简单易懂，功能强大，同时也是大数据、人工智能时代的首选编程语言之一。这两年Python如破竹之势一般出现在开发者眼前，甚至有许多非技术人员也会想通过学习Python来提高自己的工作效率。这么...文章KB小秘书2020-06-29217浏览量企业AI架构师佟达：无处不在
里油哪多·2022-12-07 12:38

python数据挖掘与分析心得体会_Python数据挖掘——文本分析

作者|zhouyue65来源|君泉计量原文|Python数据挖掘——文本分析文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。一、语料库(Corpus)语料库是我们要分析的所有文档的集合。二、中文分词2.1概念：中文分词(ChineseWordSegmentation)：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省
weixin_39793576·2022-12-07 01:48

粒子群算法求解最优解python_粒子群算法的python实现

什么是粒子群算法算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)。由J.Kennedy和R.C.Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，经过迭代寻找最优解，其经过适应度来评价解的品质。app这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优势引发了学术界的重视，而且在解决实际问题中展现了其优越性。dom求解过
晓雪smile·2022-12-06 21:38

自动编码器python_算法进阶(一)之自动编码器

自动编码器(autoencoder)是神经网络的一种，该网络可以看作由两部分组成：一个编码器函数h=f(x)和一个生成重构的解码器r=g(h)。传统上，自动编码器被用于降维或特征学习自编码器原理示意图编码器：将原始高维特征数据映射为低维度表征数据解码器：将低纬度的压缩特征重构回原始数据核心：输入特征等于输出特征那么我们就会有一个疑问:压缩特征为什么小于输入特征？这里我们使用的是欠完备自动编码器：输
weixin_39981681·2022-12-06 10:15

【数据挖掘与分析】python网络爬虫入门学习及实践记录 | part02-网络请求（6-10）

端午回家呆了几天，完全放松。收假来赶个课程汇报，所以晚上没能及时跟上学习节奏，碰巧师兄分享学习进度，为所动。考试周正好大部分课程开始结课，可以有大块的时间来学习。下面介绍一下学习目标：这篇博文会完成这部分视频的笔记和练习。6-【作业】内涵段子爬虫作业这里按照老师给的url：www.neihanshequ.com已经找不到网址了，可能是已经停止运营。所以选择天涯完成练习（http://bbs.tia
云胡实验室·2022-12-06 02:45

python_分水岭算法

defimg_huizhi_lunkuo_tongji():"""识别小物体数量:return:"""defwatershed_algorithm(image):src=image.copy()blur=cv2.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=21,sr=55)#边缘保留滤波去噪cv2.imshow("灰度",blur)gray=cv2.cvtColor(blur,c
风雨飘摇中的石头·2022-12-05 14:47

层次聚类算法python_机器学习：基于层次的聚类算法

尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
weixin_39793434·2022-12-05 14:45

Python实现分类算法

前言：出自于学校课程数据挖掘与分析布置的实验小作业，案例经典，代码注释较全，供大家参考。
Xin Deng·2022-12-05 12:16

dbscan聚类python_用scikit-learn学习DBSCAN聚类

在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。1.scikit-learn中的DBSCAN类在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN。要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类，除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以
weixin_39814126·2022-12-05 11:55

主成分分析（PCA）及其可视化——matlab

本文所用为matlab2016amatlab安装：待更新matlab基础知识：待更新如果本文内容已学会，可以看看python的哦主成分分析（PCA）及其可视化——python_菜菜笨小孩的博客-CSDN
洋洋菜鸟·2022-12-05 02:47

下一个排列python_双指针（思想太美妙）

题目整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。例如，arr=[1,2,3]，以下这些都可以视作arr的排列：[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1]。整数数组的下一个排列是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地，如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中，那么数组的下一个排列就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列，
苏钟白·2022-12-04 23:37

python_文本操作

目录前言一、文件的分类1.文本文件2.二进制文件二、文件操作的引用模块三、创建文件对象三、文本文件的写入四、文件读取1.文件读取的模式：五、CSV文件的读取和写入前言一、文件的分类1.文本文件文本文件存储的是普通**“字符”**文本，python默认为unicode字符集（两个字节表示一个字符，最多可以表示：65536个），可以使用记事本程序打开。但是，像word软件编辑的文档不是文本文件。2.二
weixin_44719529·2022-12-04 19:14

Python_多线程打开多相机

#!/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-fromdvpimport*#将对应的dvp.pyd或dvp.so及dll文件放入python安装目录下或工程目录importnumpyasnpimportcv2importthreading#线程类classmyThread(threading.Thread):def__init__(self,threadID,name,
不可_收_圾·2022-12-04 15:29

fisher线性判别算法python_降维算法-LDA线性判别分析实例

内容简介线性判别分析LDA的基本概念代码实例：第一部分使用python详细说明了LDA的计算过程；第二部分记录了如何使用sklearn完成LDA。什么是线性判别分析？LDA，全名LinearDiscriminationAnalysis，是一种由监督学习的降维算法LDA关心的是能够最大化类间的区分度的坐标轴成分。降特征投影到一个维度更小的k维子空间中，同时保持区分类别的信息。原理：投影到维度更低的空
BioArt植物·2022-12-03 06:36

python_从一个字符串中截取指定字符

1、代码str1='>tr|K6Z612|K6Z612_9ALTEBetalactamaseToho1OS=GlaciecolaarcticaBSs20135GN=blaPE=4SV=1're1=str1.split('|')print(re1)re2=str1.split('|')[1]print(re2)我的需求是从str1字符串中来截取||直接的内容两个分割的结果如下图所示，第一行是先对fa
coding-day·2022-12-02 14:50

图像语义分割python_用于图像语义分割FC-DenseNet的TensorFlow实现

FC-DenseNet-TensorflowThisisare-implementationofthe100layertiramisu,technicallyafullyconvolutionalDenseNet,inTensorFlow(Tiramisu).Theaimoftherepositoryistobreakdowntheworkingmodulesofthenetwork,aspres
weixin_39972741·2022-12-02 13:52

垃圾邮件分类系统python_【Python】基于Bayes算法的垃圾邮件分类系统

1.实验要求：对垃圾邮件分类算法(书上P66)改进：1、采用词袋模型2、随机选择15个测试样本3、去除长度小于3的字符2.垃圾邮件分类算法改进点defbagOfWords2VecMN(vocabList,inputSet):returnVec=[0]*len(vocabList)forwordininputSet:ifwordinvocabList:returnVec[vocabList.i
微策略中国·2022-12-02 02:01

雨敲窗python_标签 Python - 雨敲窗个人博客

标签Python下的文章admin发布于03月21,2019匹配除了换行符之外的所有字符m=re.findall(".","aa\nabbcc")printm转义字符m=re.findall("\.","a.c")printm字符集m=re...admin发布于03月21,2019不知道你们曾经是否看过《幸运52》，里面有个经典的游戏是猜价格，一定时间内猜对就可以拿走。参与者每次报一个加钱，李咏只
Olivia鹿人丙·2022-12-01 20:22

lasso特征选择python_[机器学习] 特征选择简明指南

介绍数据工程项目往往严格遵循着riro(rubbishin,rubbishout)的原则，所以我们经常说数据预处理是数据工程师或者数据科学家80%的工作，它保证了数据原材料的质量。而特征工程又至少占据了数据预处理的半壁江山，在实际的数据工程工作中，无论是出于解释数据或是防止过拟合的目的，特征选择都是很常见的工作。如何从成百上千个特征中发现其中哪些对结果最具影响，进而利用它们构建可靠的机器学习算法是
丧心病狂刘老湿·2022-12-01 20:21

Vscode 调试 python

2.2.2单步跳过2.2.3单步调试2.2.4单步跳出2.2.4重启2.2.5终止.3用自己配置的环境调试1.相关准备python环境配置以及相应的vscode的下载安装参考：3分钟带你上手VSCode调试Python
啥也不是的py人·2022-12-01 10:34

垃圾邮件分类 python_机器学习实战1：朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类...

学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现(python)及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。一引言让你猜测一个身高2.16的人的职业，你一般会猜测他是篮球运动员。这个原理就是朴素贝叶斯原理，因为篮球运动员大多身高很高，所以
weixin_39831567·2022-11-30 13:25

mnist数据集svm python_应用SVM对MNIST数据集进行分类

MNIST是机器学习领域十分经典的一个手写数字数据集，共60000张训练图像，10000张测试图像，图像大小为28*28.将下载下来的压缩包解压后放到源代码所在的文件夹下即可。SVM分类MNIST的源代码如下：fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpfromtimeimporttimefromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefro
翻译奥莉姐·2022-11-30 01:49

python数据挖掘与分析实战_Python数据分析实战与运用之数据挖掘篇

目前数据挖掘已经深入到各个行业中，尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行,随着大数据越来越广泛使用，数据挖掘越来越广泛在商业领域中使用，并且发挥着越来越重要的价值。熟悉运用Python进行数据挖掘，可以有效提升今后工作中的竞争力。Python数据分析实战与运用之数据挖掘篇课程大纲，以真实的场景数据为案例，包括金融，电商，零售数据等。通过真实场景的案例分析，达到真正掌握数据挖掘相关
weixin_39930144·2022-11-29 18:56

学了c再自学python_学过一学期c语言的情况下如何自学python？

Python其实就是CPython，你也可以理解Python为C的Wrapper(cpython是最广用的python解释器).如果你精通C，学Python的基础语法，大概也只1-2天而已。。不开玩笑。。我自己看Python也就只是看了1天而已。。还有一些web框架但是Python最重要的地方其实就是这些相关的库。Python中的库非常非常多(说得好像C很少一样。。。)，在Python的中大型项目
weixin_39981360·2022-11-29 18:27

k均值python_《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现

《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性(其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，所以，你懂的)，这里就不介绍“基于数据挖掘的电路故障分析”的思路了。废话不多说了，开始正题哈。基本K
weixin_39731623·2022-11-29 15:30

最大熵阈值python_高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用库...

课程简介:课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过Python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同
weixin_39628271·2022-11-29 11:04

如何用anaconda下载python_如何使用Anaconda设置机器学习和深度学习的Python环境

有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。本说明适用于Windows，MacOSX和Linux平台。我将在OSX上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话
weixin_39936086·2022-11-29 10:48

图解数据结构 使用python_[java电子书] 图解数据结构-使用Python PDF 电子书 百度云 网盘下载_Java自学网...

java自学网(www.javazx.com)-java论坛，java电子书推荐：《图解数据结构--使用Python》%J.T6H1L:y!~!T7A6F)E&\!C7Pjava电子书推荐理由：本书以图解的方式诠释数据结构复杂的概念。以热门的Python语言来实现如下数据结构及其算法：数组、堆栈、链表、队列、树、图、排序、查找等。每章都有范例，用于详解完整的算法及程序执行过程，读者可按照个人学习进
weixin_39646695·2022-11-29 07:35

一张图学会python-一张图学会python

快门是什么之类的，看似很杂乱，其实都非常的基础，提出这些问题的朋友，可能觉得摄影真的好难学，但事实并不是这样的，任何技能，都有一套完整的学习流程，今天，我...2018-09-01阅读全文>>一张图让你30分钟学会Python
weixin_37988176·2022-11-29 00:54

情感分析 python_详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现

相对于「基于词典的分析」，「基于机器学习」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：还是下面这句话，如果它的标签是：服务质量-中（共有三个级别，好、中、差）然后你在输入一条评论，来判断标签级别宁馨的点评国庆活动，用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋，有香草，巧克力和抹茶三种口味可选，我选的是香草口味，味道很浓郁。另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很
weixin_39747399·2022-11-28 22:21

朴素贝叶斯情感分析评分python_详解基于朴素贝叶斯的情感分析及Python实现

朴素贝叶斯1、贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了(F1=1)，那么就计算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。前者大，则该样本被认为是0类；后者大，
weixin_39655981·2022-11-28 22:51

朴素贝叶斯情感分析评分python_详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现

相对于「基于词典的分析」，「基于机器学习」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：还是下面这句话，如果它的标签是：服务质量-中(共有三个级别，好、中、差)�r(�s-�t)�q，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出相对于「基于词典的分析」，「基于机器学习」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：还是下面这句话，如果它的标签是：服务质量-中(共有三个级别，好、中
莉雯Liwen·2022-11-28 22:20

python一张图-一张图学会python

快门是什么之类的，看似很杂乱，其实都非常的基础，提出这些问题的朋友，可能觉得摄影真的好难学，但事实并不是这样的，任何技能，都有一套完整的学习流程，今天，我...2018-09-01阅读全文>>一张图让你30分钟学会Python
weixin_37988176·2022-11-28 21:30

一张图学会python-一张图学会python

快门是什么之类的，看似很杂乱，其实都非常的基础，提出这些问题的朋友，可能觉得摄影真的好难学，但事实并不是这样的，任何技能，都有一套完整的学习流程，今天，我...2018-09-01阅读全文>>一张图让你30分钟学会Python
编程大乐趣·2022-11-28 21:59

k均值算法代码python_机器学习经典聚类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）...

工作原理聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下：创建k个点作为起始质心当任意一个点的簇分配结果发生改变时对数据集中的每个数据点对每个质心计算质心与数据点之间的距离将数据点分配到距其最近的簇对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将
weixin_39939665·2022-11-28 10:12

偏微分方程数值解法python_微分方程数值方法和偏微分方程有什么区别吗？

题主想问的是常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)的数值方法区别呢还是微分方程这个领域和微分方程数值解领域的区别呢？按照前面@赵永峰的回答，我也按照前者理解吧。毕竟后者的一些区别是显而易见的。先说一点共性。微分方程的数值方法，无论是ODE还是PDE，都是将连续的、无限未知数的问题近似为离散的、有限未知数的问题求解。从经典数值分析的角度，通常会关心下面一些问题：相容性、稳定性、收敛性、收敛阶、计
天荒地脑·2022-11-28 10:11

Python_数据容器_列表list

一、数据容器入门使用场景：批量存储、批量使用多份数据Python中的数据容器：一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为一个元素。每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。总结：1.什么是数据容器？一种可以存储多个元素的Python数据类型2.Python有哪些数据容器？list(列表)、tuple(元组)、str(字符串)、set(集合)、dict(字典)它们各有特点
#spring bear#·2022-11-27 19:38

图片清晰度增强软件(使用测试)python

调用百度引擎----------------------------------------------------------------因私聊人过多，将资源放在了csdn上可以自行下载图片清晰度增强源码python
卓怡工作室·2022-11-27 16:12

10和25的最大公约数python_用Python求两个数最大公约数的方法

用Python求两个数最大公约数的方法发布时间：2020-04-2911:45:47来源：亿速云阅读：156作者：小新这篇文章主要介绍了用Python求两个数最大公约数的方法，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。下面就和我一起来看看吧。Python求两个数的最大公约数一、求最大公约数算法:1.整数A对整数B进行取整,余数用整数C来表示举例:C=A%B2.如果C等于0,则C就是整数A和整数B的最
weixin_39915204·2022-11-27 08:57

快速傅里叶变换 python_快速傅里叶变换及python代码实现

一、前言我想认真写好快速傅里叶变换（FastFourierTransform，FFT），所以这篇文章会由浅到细，由窄到宽的讲解，但是傅里叶变换对于寻常人并不是很容易理解的，所以对于基础不牢的人我会通过前言普及一下相关知识。我们复习一下三角函数的标准式：$$y=A\cos(\omegax+\theta)+k$$$A$代表振幅，函数周期是$\frac{2\pi}{w}$，频率是周期的倒数$\frac{
weixin_39851008·2022-11-27 06:54

智能问答机器人python_帮帮智能问答机器人中TaskBot任务对话算法实践

58同城帮帮智能问答机器人提供了自动问答机器人、人工在线沟通和智能辅助聊天整套解决方案，该套方案可应用于客服、商户、销售等IM沟通场景，分别对应帮帮智能客服、帮帮商家版、销售在线化等产品。在自动问答机器人上，帮帮具备QABot单轮问答(参考QABot问答机器人算法实践)、TaskBot任务多轮对话、ChatBot闲聊三种能力，本文主要介绍TaskBot任务对话机器人的算法实践。TaskBot任务对
weixin_39643255·2022-11-26 17:34
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