开篇记录一下自己对卷积神经网络进行句子分类情况的实现，国外研究情况：Kim在Theano中的实现： https://github.com/yoonkim/CNN_sentenceDenny Britz在Tensorflow中的实现： https://github.com/dennybritz/cnn

python实现MQTT协议一、简介1.1 概述本文章针对物联网MQTT协议完成python实现1.2 环境Apache-apollo创建brokerPython实现发布者和订阅者1.3 内容MQTT协议架构说明 ：利用仿真服务体会 MQTT协议针对MQTT协议进行测试任务1：MQTT协议应用场景说

别人都是信用卡识别，我这里换成银行卡识别，甚至换成身份证，其实是一个原理，找到和银行卡数字匹配的字体，修改识别数字区域的宽和高，都能识别出来，原理就是根据模板数字进行匹配# 导入工具包# opencv读取图片的格式为b g r# matplotlib图片的格式为 r g bimport numpy

import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB%matplotlib inline def cv_show(img,name): cv2.imshow(nam

Sobel算子如果出现负数则默认为0img = cv2.imread('data/pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()dst = cv2.So

灰度图import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB%matplotlib inline img=cv2.imread('data/cat.jpg')img_gra

数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np %matplotlib inline i

1.实验数据说明：Student字段说明：字段名类型备注snoint学号sclassint班级号snameDate姓名sgenderint性别sageint年龄Teacher字段说明：字段名类型备注tnoint教工号tnameint姓名tsexint性别tageint年龄Course字段说明：字段名

数据集是Movielens官网的ml-100k数据，下载地址https://grouplens.org/datasets/movielens/用jupyter实现比较好from pyspark.sql import SparkSessionuser_df=spark.read.text('data/

（1）数据准备采用数据为出租车载客时的GPS记录数据集，数据格式为CSV，CSV格式是数据分析中常见的一种数据格式。CSV（Comma-Separated Values） 即逗号分隔值，文件以文本的方式存储表格数据（包含数字和文本）。其中每一行代表一条记录，每条记录被逗号分隔为字段，并且每条记录都有