基于 Python Web 的视频监控系统 Video-Monitoring-System-for-Web
2021-07-26 19:12:53   Cyberbolt

课程实践开发的视频监控系统,源码备份 GitHub 链接 基于web的视频监控系统,可以调用本地或外置摄像头进行实时视频监控。 使用方法: 进入项目根目录,创建 Python 虚拟环境,输入 python -m venv venv 激活虚拟环境 . venv/bin/activate (Windows 输入 venv\Scripts\activate) 安装依赖 pip install -r...

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Python 定时任务之 APScheduler
2021-07-10 12:21:25   Cyberbolt

APScheduler 可以为 Python 开发定时任务 或 周期循环任务,有利于系统脚本开发。 首选安装方法是使用pip: pip install apscheduler 同步任务示例 例 1 .函数 1 秒执行一次 import datetime from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler #待执行函数 d...

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MacBook Pro M1 搭建 TensorFlow 2.5 深度学习环境(支持 Mac GPU 加速)
2021-06-30 17:40:48   Cyberbolt

本文根据苹果官网提供的最新方法记录,用于 Apple Silicon 安装 TensorFlow 2.5,支持在 Mac GPU 上使用 Metal 加速训练。大致思路为,通过 Miniforge3 创建 Python 3.9 的 Conda 虚拟环境,在 Conda 虚拟环境中安装支持 Apple Silicon 的 TensorFlow。 您也可以按原方法安装 TensorFlow 2....

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宝塔面板 + Nginx + Docker + Gunicorn 部署 Flask 网站
2021-06-20 01:40:19   Cyberbolt

作为一个 Pythoneer,Flask是我极其喜欢的 Web 框架。Flask 简单、轻量化,使其无论在 Web API、APP 后端开发、在线聊天室 中均游刃有余,Flask 应用还能很好地成为科学计算的展示平台(作为前端与 Numpy、Matplotlib、TensorFlow 等科学计算环境对接)。过往的一年中,使用 Flask,帮助我实现了想要的几乎任何 Web 功能,这里点赞!本...

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Cemotion 基于NLP的 中文情感倾向分析库
2021-02-20 21:19:50   Cyberbolt

Cemotion是Python下的中文NLP库,可以进行 中文情感倾向分析。 Cemotion的模型经 循环神经网络 训练得到,会为 中文文本 返回 0~1之间的 情感倾向置信度。您可以批量分析中文文本的情感,并部署至Linux、Mac OS、Windows等生产环境中,无需关注内部原理。 该模块依赖于TensorFlow环境(会自动安装),较老的机器可能无法运行。 安装方法 1.进入命令窗...

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使用MacBook pro M1搭建基于ML Compute加速的TensorFlow深度学习环境
2021-01-12 17:02:50   Cyberbolt

Apple Silicon 安装 TensorFlow 的最新方法 ML Compute可直接在Mac上为TensorFlow模型提供训练,可以利用CPU和GPU加速M1和Intel驱动的Mac。苹果M1加速后的性能大致与GTX 1080或1080 Ti相当。 折腾一天后,终于成功在苹果M1中搭建ML Compute加速的TensorFlow 2.4,文章记录我搭建的全过程。 此处附上苹果提...

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测试代码 使用Pandas构建 机器学习决策树模型
2020-11-09 17:07:48   Cyberbolt

#初始化程序 import pandas as pd import numpy as np import time import datetime from pyecharts.charts import Pie, Page, Line from pyecharts import options as opts #防止无关报错 import warnings warnings.filterw...

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机器学习 决策树 学习笔记
2020-11-09 16:31:02   Cyberbolt

决策树(Decision Tree) 是广泛用于 分类(classification) 和 回归(regression) 任务的模型。本质上,它从一层层的 if/else 问题中进行学习,并得出结论。 在这张图中,树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点(也叫叶结点)。树的 边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。 用机器学习的语言来说就是,了区分四类动物(鹰、企鹅、海豚和熊),我们...

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【总结】Pandas DataFrame 使用方法
2020-10-24 22:21:02   Cyberbolt

近期为参加 泰迪杯竞赛,熟悉了Pandas用法,这里做一篇记录,总结Pandas下DataFrame数据结构的各种用法。 运行环境: Ubuntu 20.04 LTS, Python 3.8.2 一、创建DataFrame 1.使用 二维列表 创建Dataframe import pandas as pd import numpy as np data_list = [[1, 2, 3], ...

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【Python性能分析】Mysql、Pandas、Python列表,三者的查询性能谁强谁弱?
2020-06-21 23:01:01   Cyberbolt

这篇笔记测试Mysql、Pandas、Python列表的大数据查询性能。 手中有一张72万余行的数据库表,借此机会测试三者的数据查询性能,终于解决内心疑问。 测试环境:Ubuntu 20.04 LTS, Python 3.8.2, Intel® Core™ i7-8750H CPU @ 2.20GHz × 12 原数据有8列,724100行,sql文件大小 65.5 MB 数据表第8列为时间...

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