圖像的輪廓檢測(cè)，如計(jì)算多邊形外界、形狀畢竟、計(jì)算感興趣區(qū)域等。Contours:GettingStarted輪廓簡(jiǎn)單地解釋為連接所有連續(xù)點(diǎn)（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強(qiáng)度.輪廓是形狀分析和物體檢測(cè)和識(shí)別的有用工具NOTE為獲得更好的準(zhǔn)確性，請(qǐng)使用二值圖，在找到輪廓之前，應(yīng)用閾值法或canny邊緣檢測(cè)從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個(gè)返回參數(shù)中的第一個(gè)返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:07 1757
第四章，了不起的分支和循環(huán)4.1分支和循環(huán)Python主要依靠縮進(jìn)來區(qū)分代碼塊4.2快速上手成績(jī)按照分?jǐn)?shù)來劃分等級(jí)，90分以上為A，80~90為B，60~80為C，60以下為Dp4_1.pyscore=int(input("請(qǐng)輸入一個(gè)分?jǐn)?shù)："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:06 1757
微線程領(lǐng)域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增強(qiáng)部分。關(guān)于Stackless的話題以及最近它經(jīng)歷的變化，可能本身就值得開辟一個(gè)專欄了。但其中簡(jiǎn)單的道理就是，在“新的Stackless”下，延續(xù)（continuation）顯然是不合時(shí)宜的，但微線程還是這個(gè)項(xiàng)目存在的理由。這一點(diǎn)很復(fù)雜……剛開始，我們還是先來回顧一些內(nèi)容。那么，什么是微線程呢？微線程基本上可以說是只需要很少的內(nèi)部資源就可以運(yùn)行的進(jìn)程?D并且是在Pyth
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:59 1757
自動(dòng)化一直是測(cè)試圈中的熱聊，也是大家追求的技術(shù)方向。在測(cè)試中，往往回歸測(cè)試也是測(cè)試人員的“痛點(diǎn)”。對(duì)于迭代慢、變更少的功能，就能用上自動(dòng)化來替代人工回歸，減輕工作量。問題在分享環(huán)境搭建之前，先拋出我的一個(gè)疑問吧。app啟用時(shí)，分不同的場(chǎng)景：1.首次安裝啟用，有歡迎頁；2.非首次啟用，直接進(jìn)入到登錄頁；3.配置了推薦展示時(shí)，啟用app，會(huì)先展示推薦內(nèi)容，才進(jìn)入到登錄頁。不同場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的activity都是不同的，我目前處理辦法是，寫了個(gè)輸入函數(shù)，加了個(gè)if判斷
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:53 1757
python中with可以明顯改進(jìn)代碼友好度，比如：復(fù)制代碼代碼如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()為了我們自己的類也可以使用with，只要給這個(gè)類增加兩個(gè)函數(shù)__enter__,__exit__即可：復(fù)制代碼代碼如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:50 1757
原題|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）譯者|豌豆花下貓（“Python貓”公眾號(hào)作者）聲明|本翻譯是出于交流學(xué)習(xí)的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授權(quán)協(xié)議。為便于閱讀，內(nèi)容略有改動(dòng)。我曾幾次提及左遞歸是一塊絆腳石，是時(shí)候去解決它了。基本的問題在于：使用遞歸下降解析器時(shí)，左遞歸會(huì)因堆棧溢出而導(dǎo)致程序終止。【這是我的PEG系列的第5部分。其它文章參見這個(gè)目錄】假設(shè)有如下的語法規(guī)則：ex
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:42 1757
自我學(xué)習(xí)記錄：如有問題，請(qǐng)幫助指正，勿噴。輸出：用print()在括號(hào)中加上字符串，就可以向屏幕上輸出指定的文字根據(jù)慣例第一個(gè)程序：Hello,word,第一理解的應(yīng)該是print(hello，word)意外發(fā)生了這個(gè)報(bào)錯(cuò)翻譯了一下‘標(biāo)識(shí)符中的無效字符’沒看懂自我理解就是把字符串加到‘’里面去。看一下效果有輸出那對(duì)應(yīng)的肯定有輸入了input()，可以讓用戶輸入字符串，并存放到一個(gè)變量里。比如輸入用戶的名字name=input()嗯確實(shí)多了輸入的窗口，但沒有
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:16 1757
代碼來源：《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》手寫數(shù)據(jù)集下載地址:1.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集2.測(cè)試數(shù)據(jù)集摘要本文代碼主要講解基于Python的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用于識(shí)別手寫數(shù)據(jù)集，類模塊具有通用性，在分析清楚問題后可以加以改動(dòng)，運(yùn)用于其他方面。代碼importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:14 1757
代碼為：#查詢所有圖書、增加圖書defget(self,request):queryset=BookInfo.objects.all()book_list=[]forbookinqueryset:book_list.append({'id':book.id,'bread':book.bread})returnJsonResponse(book_list,safe=False)遇到問題：JsonResponse(book_list,safe=False)sa
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:09 1757
經(jīng)歷移植jinja2到python3的痛苦之后，我把項(xiàng)目暫時(shí)放一放，因?yàn)槲遗麓蚱苝ython3的兼容。我的做法是只用一個(gè)python2的代碼庫，然后在安裝的時(shí)候用2to3工具翻譯成python3。不幸的是哪怕一點(diǎn)點(diǎn)的改動(dòng)都會(huì)打破迭代開發(fā)。如果你選對(duì)了python的版本，你可以專心做事，幸運(yùn)的避免了這個(gè)問題。來自MoinMoin項(xiàng)目的ThomasWaldmann通過我的python-modernize跑jinja2，并且統(tǒng)一了代碼庫，能同時(shí)跑python2,
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:06 1757
