Python机器学习与深度学习目标检测-生辉-第三周
目录CONTENTS
目标检测的应用
01视频关键帧处理
02物体检测到实例分割
?RCNN 、Fast RCNN 、Faster RCNN 、Mask RCNN ?Yolo
03
人脸识别算法
?FaceNet
04
目 录
CONTENTS
章节01目标检测的应用P art
目标识别的应用
?智能门控?员工签到?智慧超市?人脸支付
人脸检测
?智能辅助驾驶?智能监控?暴恐检测
行人检测
?自动驾驶?违章查询?广告检测
车辆检测
?农作物监控?军事检测
遥感检测
人脸检测
目标识别的应用
?智能门控?员工签到?智慧超市?人脸支付
人脸检测
?智能辅助驾驶?智能监控?暴恐检测
行人检测
?自动驾驶?违章查询?广告检测
车辆检测
?农作物监控?军事检测
遥感检测
行人检测
目标识别的应用
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人脸检测
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行人检测
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车辆检测
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遥感检测
车辆检测
目标识别的应用
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人脸检测
?智能辅助驾驶?智能监控?暴恐检测
行人检测
?自动驾驶?违章查询?广告检测
车辆检测
?农作物监控?军事检测
遥感检测
遥感应用
章节02视频关键帧处理P art
为什么要了解视频关键帧？
全量帧数=571
关键帧=48
降低目标检测复杂度！
为什么要了解视频关键帧？
仅提取48个关键帧做目标识别时，主要的场景信息都能够保留！
什么是关键帧？
?P帧是前向差别帧
?这一帧跟之前的一个关键帧（或P帧）的差别。
P-Frame
?B帧是双向差别帧
?B帧记录的是本帧与前后帧的差别
B-Frame
?I帧是关键帧
?压缩成AVI，MP4，MOV等格式时，该帧完全保留
?视频解码解码时只需要关键帧=I-Frame
?PTS：Presentation Time Stamp。PTS主要用于度量解码后的视频帧什么时候被显示出来
DTS：Decode Time Stamp。DTS主要是标识读入内存中的ｂｉｔ流在什么时候开始送入解码器中进行解码。
常用缩写
?I的压缩率是7?P是20?B可以达到50
压缩率
什么是关键帧？
代码实例 --- 关键帧提取
2. 获取一个视频分片Baraka.mp4
1. 安装FFMPEG
（1）Mac
brew install ffmpeg （2）Windows
https://https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/%E5%9C%A8Windows%E4%B8%8A%E5%AE%89%E8%A3%85FFmpeg%E7%A8%8B%E5%BA%8F
3. 基于FFMPEG进行关键帧和全量帧抽取
4. 结果对比
全量帧数
=572-1=571
关键帧
相对于全量的目标检测，大大的降低了运算复杂度！
=49-1=48
代码实例 --- 视频的截取
1. 基于FFMPEG进行视频的截取
python深度学习基础教程下载
python深度学习基础教程下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习基础教程。 python基础教程：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。
Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。 如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及 就业质量。 而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！
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通信网课程设计 Project2_Kruskal算法 (基于union_find实现) 一源代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 23 09:31:49 2018 @author: 15193 """ import numpy as np import time start=time.clock() class Graph(object): def __init__(self): #初始化 self.nodes=[] self.edge={} def insert(self,a,b,c): #添加相应的边 if not(a in self.nodes): self.nodes.append(a) self.edge[a]={} if not(b in self.nodes): self.nodes.append(b) self.edge[b]={} self.edge[a][b]=c self.edge[b][a]=c def succ(self,a): #返回点的有关的边 return self.edge[a] def getnodes(self): #返回点集 return self.nodes class union_find(object): #搭建union-find数据结构 def __init__(self,size): self.parent=[] self.rank=[] self.count=size for i in range(0,size): self.parent.append(i) self.rank.append(1)
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用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
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ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现 ARIMA模型的全称叫做自回归查分移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型，AR、MA、ARMA模型都可以看作它的特殊形式。 1. ARIMA的优缺点 优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。 缺点：要求时序数据是稳定的（stationary），或者是通过差分化(differencing)后是稳定的;本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。 2. ARIMA的参数与数学形式 ARIMA模型有三个参数:p,d,q。 p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做 AR/Auto-Regressive项; d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项; q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做MA/Moving Average项。 差分：假设y表示t时刻的Y的差分。 if d=0, yt=Yt, if d=1, yt=Yt?Yt?1, if d=2, yt=(Yt?Yt?1)?(Yt?1?Yt ?2)=Yt?2Yt?1+Yt?2 ARIMA的预测模型可以表示为： Y的预测值= 白噪音+1个或多个时刻的加权+一个或多个时刻的预测误差。 假设p，q，d已知，
ARIMA用数学形式表示为： yt?=μ+?1?yt?1+...+?p?yt?p+θ1?et?1+...+θq?et?q 其中,?表示AR的系数，θ表示MA的系数 3.Python建模 ##构建初始序列 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf,pacf,plot_acf,plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #序列化 time_series_ = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) time_series_.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1978','2010')) time_series_.plot(figsize=(12,8)) plt.show() 3.1 异常值及缺失值处理 异常值一般采用移动中位数方法： frompandasimportrolling_median threshold =3#指的是判定一个点为异常的阈值 df['pandas'] = rolling_median(df['u'], window=3, center=True).fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据，df['pandas'] 是求移动中位数后的结果，window指的 是移动平均的窗口宽度 difference = np.abs(df['u'] - df['pandas']) outlier_idx = difference > threshold 缺失值一般是用均值代替（若连续缺失，且序列不平稳，求查分时可能出现nan） 或直接删除。
3.python深度学习常用库
Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域，其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 numpy是Python科学计算库的基础。包含了强大的N维数组对象和向量运算。 pandas是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。 Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化 PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理 NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。 更多学习，可参考numpy中文网：https://https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/ 1.数组创建
可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。得到的数组的类型是从Python 列表中元素的类型推导出来的。 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组。其中，嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组 In[6] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array) In[24] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array(((1,2,3), (4,5,6))) print(array) 下面这样可以吗？ In[ ] a = np.array(1,2,3,4) 通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。 ?zeros():可以创建指定长度或者形状的全0数组 ?ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组 ?empty():创建一个数组，其初始内容是随机的,取决于内存的状态 In[46] zeroarray = np.zeros((2,3)) print(zeroarray) In[47] onearray = np.ones((3,4),dtype='int64') print(onearray) In[48] emptyarray = np.empty((3,4)) print(emptyarray)
用Python实现数据库编程
破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/953216752.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
计算机python编程试题,机器学习,深度学习试题及答案
深度学习与人工智能实验室招新测试题 姓名：班级：学号：成绩： 一、选择题。（27x2=54分） 1.下列哪个表达式在Python中是非法的？ A. x = y = z = 1 B. x = (y = z + 1) C. x, y = y, x D. x += y 2. python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys import argv如何获得v2的参数值? A.argv[0] B.argv[1] C.argv[2] D.argv[3] 3.如何解释下面的执行结果? print 1.2 - 1.0 == 0.2 False A.Python的实现有错误 B.浮点数无法精确表示 C.布尔运算不能用于浮点数比较 D.Python将非0数视为False 4.下列代码执行结果是什么? x = 1 def change(a): x += 1 print x change(x) A.1 B.2 C.3 D.报错 5.下列哪种类型是Python的映射类型？ A.str B.list C.tuple D.dict 6.在Python 2.7中，下列哪种是Unicode编码的书写方式? A.a = ‘中文’ B.a = r‘中文’ C.a = u’中文’ D.a = b’中文’ 7.下列代码的运行结果是？
print 'a' < 'b' < 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 8.下列代码运行结果是？ a = 'a' print a > 'b' or 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 9.下列哪种不是Python元组的定义方式？ A.(1) B.(1, ) C.(1, 2) D.(1, 2, (3, 4)) 10.a与b定义如下，下列哪个是正确的？ a = '123' b = '123' A.a != b B.a is b C.a == 123 D.a + b = 246 11.以下哪一个不是深度学习开发平台？ A.Hadoop B.caffe C.tensorflow D.pytorch 12.下列哪个属于无监督学习算法? A.LR B.SVM C.BP D.KMeans 13.下列代码执行结果是？ [i**i for i in xrange(3)] A.[1, 1, 4] B.[0, 1, 4] C.[1, 2, 3] D.(1, 1, 4) 14.向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来的顺序不变，平均要移动（）个元素？ A. 8 B.63.5 C.63 D.7 15.下面代码运行结果？ a = 1 try: a += 1 except:
用python实现基本数据结构栈与队列
7 用 Python 实现基本数据结构——栈与队列 最近学习《算法导论》 ，看了栈与队列，觉得用 C 实现 没意思 （以前实现过，不过不能通用 ），遂用最近在研究的 Python 实现这两个基本的数据结构！ 在一个 basicds 模块里用实现了两个类： Stack 和 Queue 及 其各自所支持的操作，写得比较笨： -） 其实完全可以写个 基类 List ，然后从 List 中派生出类 Stack 和 Queue ，这样做 可以避免一些重复代码，因为两个类有很多类似的方法，比 如 isempty, length 等等。（当然这些改进还是等待下一版再 做吧，： -）以下是模块 basicds 模块源码： basicds.py Python 语言 : 高亮代码由发芽网提供 01 class Stack(object) : 02 def __init__(self) : 03 self.stack = [] 04 05 def push(self, item) : 06 self.stack.append(it em) 08 def pop(self) :
30 09 if self.stack != [] : 10 return self.stack.pop(-1) 11 else : 12 return None 13 14 def top(self) : 15 if self.stack != [] : 16 return self.stack[-1] 17 else : 18 return None 19 20 def length(self) : 21 return len(self.stack) 22 23 def isempty(self) : 24 return self.stack == [] 25 26 27 class Queue(object) : 28 def __init__(self) : 29 self.queue = []
Python实现WEB详细过程
使用Websocket对于客户端来说无疑十分简单。websocket提供了三个简单的函数，onopen,onclose以及onmessage，顾名思义，他们分别监听socket的开启、断开和消息状态。 例如在一个WebSocket的客户端例子中，你可以这样写： 在代码中，首先创建了一个新的socket，指向websocket服务器端： var s = new WebSocket(“ws://localhost:8000/”); 然后利用三个基本函数实现状态监听。 当然这个例子并不完善，它参考了麻省理工一位研究生Mr. Yang的文章(https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/wp/web-sockets-tutorial-with-simple-python- server/)，而你如果需要更好的客户端测试代码，可以看这里：http://cl.ly/3N3Y3t2s3U1v1h0A433u我们在新的代码里提供了完成的和服务器交互数据的功能，发送数据我们使用的函数是send()，你可以在代码中看到。 我们之所以不直接引用Yang的文章是因为Yang对服务器的理解不够完善，或者用他的话来说就是outdate。 感谢Yang为我们提供了一个简单的socket server的例子，不过可惜放在现在来说它是有问题的，当然我们还是把例子引述如下： #!/usr/bin/env python import socket, threading, time
[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。 一、感知机 数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量： ， 类似地，每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征 的下标，所有权重可统一表示为一个向量: 这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。一旦加权和超过某个阈值，感知机就输出1，否则输出0。我们可以使用一个简单的阶跃函数（在图5-2中标记为“激活函数”）来表示这个阈值。
一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性，否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。 注：所有神经网络的基本单位都是神经元，基本感知机是广义神经元的一个特例，从现在开始，我们将感知机称为一个神经元。 二、反向传播算法 2.1 代价函数 很多数据值之间的关系不是线性的，也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。许多数据集不能用直线或平面来线性分割。比如下图中左图为线性可分的数据，而右图为线性不可分的数据：
在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0，而对于线性不可分的数据点集，我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开，因此我们任意做一条分割线，可以认为在这里误差不为0，因此我们需要一个衡量误差的函数，通常称之为代价函数： 而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重通过下一层的权重（）和（）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献，这个方法就是反向传播。 下图中展示的是一个全连接网络，图中没有展示出所有的连接，在全连接网络中，每个输入元素都与下一层的各个神经元相连，每个连接都有相应的权
深度神经网络的python.numpy实现
# import tensorflow as tf import numpy as np #import random #import matplotlib.pyplot as plt import pickle import struct import os #random.seed(0) def rand(i, j): # random array output = 0.1 * np.random.randn(i, j) + 0.05 #output = (np.random.randint(0,4,(i,j)) - 2) * 0.1 return output def unpickle(file): with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo, encoding='bytes') data = dict[b'data'] labels = dict[b'labels'] data = data.reshape(10000, 3, 32, 32)
labels = np.array(labels) return data, labels def RELU(x): return 1 * (x > 0) * x #return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) def RELU_deriv(x): return 1 * (x > 0) #s = RELU(x) #ds = s * (1 - s) #return ds def softmax(X): return np.exp(X) / np.sum(np.exp(X))
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用Python 脚本实现对Linux 服务器的监控 目前Linux 下有一些使用Python 语言编写的Linux 系统监控工具比如inotify-sync（文件系统安全监控软件）、glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对Linux 服务器的监控。本文介绍一下使用Python 脚本实现对Linux 服务器CPU 内存网络的监控脚本的编写。 1评论： 曹江华, 系统管理员, 中科思密达有限公司 2013 年12 月23 日 内容 Python 版本说明 Python 是由Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。本文Linux 服务器是Ubuntu 12.10， Python 版本是 2.7 。如果是 Python 3.0 版本的语法上有一定的出入。另外这里笔者所说的Python 是 CPython，CPython 是用C 语言实现的Python 解释器，也是官方的并且是最广泛使用的Python 解释器。除了CPython 以外，还有用Java 实现的Jython 和用.NET 实现的IronPython，使Python 方便地和Java 程序、.NET 程序集成。另外还有一些实验性的Python 解释器比如PyPy。CPython 是使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言（包括 C 语言）交互的外部函数接口。 回页首工作原理：基于/proc 文件系统 Linux 系统为管理员提供了非常好的方法，使其可以在系统运行时更改内核，而不需要重新引导内核系统，这是通过/proc 虚拟文件系统实现的。/proc 文件虚拟系统是一种内核和内核模块用来向进程（process）发送信息的机制（所以叫做“/proc”），这个伪文件系统允许与内核内部数据结构交互，获取有关进程的有用信息，在运行中（on the
如何用 Python实现自动化测试
如何用 Python实现自动化测试 近期一直在看王阳明的相关书籍，他的一个观点我非常赞同，不管要学习什么一定要立志，立志是非常非常重要的，但是立志前一定要有动机，或者说要有"打击"，那种让 你内心感到瓦凉瓦凉的打击！我在软件测试这个行业工作了12年之久，截至5年前，我 一直很愉悦地，内心充盈地做着黑盒测试，曾几何时我也觉得最好离"开发"远远的，因为 很多人都说：女孩子做测试挺好的~~ 但是，我遇到很一个非常现实而残忍的问题："裁员"，想想自己也挺奇葩的，在一个公司竟然待了12年之久，在这12年里，因为各种原因，我经历了大大小小的裁员有5次之多，一有裁员需求，老板第一个考虑的就是测试人员。每一次裁员，都是自己团队里的兄弟姐妹，我要亲自告诉他或她，因为公司现在裁员，需 要你离开公司，虽然你的工作是合格的，甚至是优秀的~~然后我要鼓起勇气陪着哭泣的他或她去立刻办理离职手续，一刻也不能停留~~你能想象我内心的崩溃吗？每一次我都会问为什么又是我们？每一次老板都会坦率地告诉我，为什么裁员考虑的是我们测试团队：就 是因为可取代性太强了！！我真的实实在在意识到了黑盒测试的无力。 公司在寒冬时，需要"蓄积能量"，也就是需要减少开支，老板就要开始衡量，哪类研 发人员被裁，后续如果公司渡过难关后补起来比较容易，很不幸，每一次评估下来都是测 试人员。有个声音在我脑海里越来越清晰：不能这样，我们团队不能总是做可取代性强的 工作！！所以测试的发展方向是什么？我要有什么样的技能才能改观老板对我们的认知？？我开始在网上找，当然也在51testing这样专业的网站上找寻，我找寻的结果是：未来的 测试应该是以自动化为主，手动测试为辅。所以测试人员必须要学会编程，因为测试是一 个无穷尽的工作，如何体现测试人员的价值，就是在单位时间内能有更多的产出，有让老 板瞠目结舌的产出!! 怎么学习Python在第二类问题中有详细说明，期间遇到的困难实在太多了，首要的 问题就是团队的信心不足，我们离开coding实在太久了，这个困难，我只能说，受到的 打击越大，越深，信心就会越足，容许我先哭一会~~ 除了这些形而上的困难，当然也有 实实在在的困难，我举一个实际且非常具体的问题：电脑1开发的脚本，可以正常运行，移植到电脑2就无法运行？ 我们在开发时遇到上述问题，开发者开始一直纠结是电脑环境的问题，问题一直在发散，一直在发散，最后问题越来越复杂，搞到最后不可收拾......，最后他告诉我，这个开发任务无法进行@_@，这个小伙子成功在他的小主管的心里留下了：解决实际问题差的印象...... 他的问题在于没有回到问题的本质：Python的作用是定位，操作；就首先回到确认 窗口是否定位的思路上（当时他竟然还质疑他的小主管：窗口肯定定位了，因为在他的开 发电脑上都是定位的好好的*_*）：真的发现窗口没有被成功定位。开发者就很困惑，为什么在电脑1是好的，电脑2就不行。他根本没想到是定位出的问题，所以连简单的确认动作也没做！然后再网上一通乱搜，真的越搜越晕，越搜问题越发散。
python深度学习视频下载
python深度学习视频下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习视频。 python基础教程：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/953216752.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。
Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。 如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及 就业质量。 而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！
Python实现各种排序
在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。 最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这里对原理就不加赘述了。代码直接贴出来。插入排序： def insertion_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(1, iter_len): key = sort_list[i] j = i - 1 while j>=0 and sort_list[j]>key: sort_list[j+1] = sort_list[j] j -= 1 sort_list[j+1] = key return sort_list 冒泡排序： def bubble_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(iter_len-1): for j in range(iter_len-i-1): if sort_list[j] > sort_list[j+1]: sort_list[j], sort_list[j+1] = sort_list[j+1], sort_list[j] return sort_list 选择排序： def selection_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2:
Python几种并发实现方案性能比较.docx
偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark，对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较，基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是，Stackless Python与Python的其他并发实现机制性能又会有多大区别呢，比如线程和进程。因此我采用与这篇文章相同的办法来对Stackless Python、普通Python的thread模块、普通Python的threading模块、普通Python的processing模块这四种并发实现方案进行了性能实验，并将实验 实验方案与Erlang vs. Stackless python: a first benchmark是相同的，用每种方案分别给出如下问题的实现，记录完成整个处理过程的总时间来作为评判性能的依据： 1.由n个节点组成一个环状网络，在上面传送共m个消息。 2.将每个消息（共m个），逐个发送给1号节点。 3.第1到n-1号节点在接收到消息后，都转发给下一号节点。 4.第n号节点每次收到消息后，不再继续转发。 5.当m个消息都从1号逐个到达第n号节点时，认为全部处理结束。 (Edit Section ↓) 2.1 硬件平台 Macbook Pro 3,1上的Vmware Fusion 1.0虚拟机中，注意这里给虚拟机只启用了cpu的单个核心：
?原始Cpu：Core 2 Duo，2.4 GHz，2核心，4 MB L2 缓存，总线速度800 MHz ?分配给虚拟机的内存：796M （单个CPU，还能比较并发吗？） (Edit Section ↓) 2.2 软件平台 Vmware Fusion 1.0下的Debian etch： ?原始Python：Debian发行版自带Python 2.4.4 ?Python 2.4.4 Stackless 3.1b3 060516 ?processing-0.52-py2.4-linux-i686.egg ?原始Python下的greenlet实现：py lib 0.9.2 各方案的实现代码见后文。实验时使用time指令记录每次运行的总时间，选用的都是不做任何输出的no_io实现（Python的print指令还是挺耗资源的，如果不注释掉十有八九得影响测试结果），每次执行时设定n=300，m=10000（Erlang vs. Stackless python: a first benchmark文章中认为n可以设置为300，m则可以取10000到90000之间的数值分别进行测试）。 (Edit Section ↓) 3.1 Stackless Python的实验结果 real 0m1.651s user 0m1.628s sys 0m0.020s 即使将m扩大到30000，实验结果仍然很突出：
常用Python数据分析工具汇总
常用Python数据分析工具汇总 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！