python构建

您好，基于Python建立人脸库的方法如下：
1. 安装Python和相关包：首先，您需要安装Python和相关的包，如OpenCV、NumPy等，以便使用Python来处理图像和视频。
2. 获取人脸数据：您需此盯要获取足够多的人脸数据，以便训练模型。
3. 提取特征：使用Python中的OpenCV库，您可以提取人脸图像中的特征，以便进行识别。
4. 训练模型：使用提取的特征，您可以训练一个机器学习森败和模型，以便识别不同的人脸。
5. 测试模型：最后，您可以使用测试数据来测试模型的准确性，以确保它能够准确地识别不同枯旁的人脸。

㈣ 如何用Python搭建一个网站

Python搭建网站，利用现成的框架还是挺简单的。在这滑咐里举一个例子-利用Flask搭建一个网站。

Flask

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2。Flask创建一个应用很简单，只需要一行代码就可以创建一个应用。一个最小的应用看起来像这样:

直接执行pythonhello.py，就可以看到页面就可以访问了，这只是官方给出的一个示例，方便学习。

应用初始化

所有Flask程序都必须创建一个程序实例。Web服务器使用一种名为Web服务器网关接口（WebServerGatewayInterface，WSGI）的协议，把接收自客户端的所有请求都转交给这个对象处理。程序实例是Flask类的对象，经常使用下述代码创建：

Flask类的构造函数只有一个必须指定的参数，即程序主模块或包的名字。在大多数程序中，Python的__name__变量就是所需的值。

路由和视图函数

客户端（例如Web浏览器）把请求发送给Web服务器，Web服务器再把请求发送给Flask程序实例。程备余序实例需要知道对每个URL请求运行哪些代码，所以保存了一个URL到Python函数的映射关系。处理URL和函数之间关系的程序称为路由。在Flask程序中定义仿让滚路由的最简便方式，是使用程序实例提供的app.route修饰器，把修饰的函数注册为路由。下面的例子说明了如何使用这个修饰器声明路由：

index()函数注册为程序根地址的处理程序。如果部署程序的服务器域名为，在浏览器中访问p>

启动服务器

程序实例用run方法启动Flask集成的开发Web服务器：

__name__=='__main__'是Python的惯常用法，在这里确保直接执行这个脚本时才启动开发Web服务器。如果这个脚本由其他脚本引入，程序假定父级脚本会启动不同的服务器，因此不会执行app.run()。服务器启动后，会进入轮询，等待并处理请求。轮询会一直运行，直到程序停止，比如按Ctrl-C键。

Flask开发的网站实例

本示例中网站的结构如下

启动服务器界面

访问WEB页面

整个是利用Flask自己搭建的一个WEB页面，数据库试过mysql和mongodb都可以正常访问。整体感觉Flask的学习成本会比Django低，而且也比Django更灵活。

㈤ 如何构建python环境

1、概念区分

对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：

（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。

（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。

（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。

（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。

2、修改镜像源

在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。

先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：

conda config --show

查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

并设置搜索时显示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：

channels:

https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！

㈥ 怎么用python建立一个用户名列表

1、首先，我们需要打开Python，建立一个程序。
2、其次该程序具有一个函数，该函数将名字和姓氏作为参数，并创建一个用户名。
3、最后使用sys.argv完成建立即可。

㈦ python虚拟环境搭建

当前python有多个版本，所以输入命令的时候在不同的场景可能会需要不同的python版本。

就需要安装python的虚拟环境，方便快速切换python的版本。

安装python虚拟环境

sudo apt-get install python-virtualenv

sudo apt-get install virtualenvwrapper

创建虚拟环境

mkdir .virtualenvs

vi ~/.bashrc

插入如下两行

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs

source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh

然后执行

source ~/.bashrc

mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.8 py3env

source py3env/bin/activate

㈧ 从零开始用Python构建神经网络

从零开始用Python构建神经网络
动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。
这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。
神经网络是什么?
介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望输出的数学关系会更容易理解。
神经网络包括以下组成部分
? 一个输入层，x
? 任意数量的隐藏层
? 一个输出层，?
? 每层之间有一组权值和偏置，W and b
? 为隐藏层选择一种激活函数，σ。在教程中我们使用 Sigmoid 激活函数
下图展示了 2 层神经网络的结构(注意：我们在计算网络层数时通常排除输入层)

2 层神经网络的结构
用 Python 可以很容易的构建神经网络类

训练神经网络
这个网络的输出 ? 为：

你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ? 是 W 和 b 函数。
因此 W 和 b 的值影响预测的准确率. 所以根据输入数据对 W 和 b 调优的过程就被成为训练神经网络。
每步训练迭代包含以下两个部分:
? 计算预测结果 ?，这一步称为前向传播
? 更新 W 和 b,，这一步成为反向传播
下面的顺序图展示了这个过程：

前向传播
正如我们在上图中看到的，前向传播只是简单的计算。对于一个基本的 2 层网络来说，它的输出是这样的：

我们在 NeuralNetwork 类中增加一个计算前向传播的函数。为了简单起见我们假设偏置 b 为0：

但是我们还需要一个方法来评估预测结果的好坏(即预测值和真实值的误差)。这就要用到损失函数。
损失函数
常用的损失函数有很多种，根据模型的需求来选择。在本教程中，我们使用误差平方和作为损失函数。
误差平方和是求每个预测值和真实值之间的误差再求和，这个误差是他们的差值求平方以便我们观察误差的绝对值。
训练的目标是找到一组 W 和 b，使得损失函数最好小，也即预测值和真实值之间的距离最小。
反向传播
我们已经度量出了预测的误差(损失)，现在需要找到一种方法来传播误差，并以此更新权值和偏置。
为了知道如何适当的调整权值和偏置，我们需要知道损失函数对权值 W 和偏置 b 的导数。
回想微积分中的概念，函数的导数就是函数的斜率。

梯度下降法
如果我们已经求出了导数，我们就可以通过增加或减少导数值来更新权值 W 和偏置 b(参考上图)。这种方式被称为梯度下降法。
但是我们不能直接计算损失函数对权值和偏置的导数，因为在损失函数的等式中并没有显式的包含他们。因此，我们需要运用链式求导发在来帮助计算导数。

链式法则用于计算损失函数对 W 和 b 的导数。注意，为了简单起见。我们只展示了假设网络只有 1 层的偏导数。
这虽然很简陋，但是我们依然能得到想要的结果—损失函数对权值 W 的导数(斜率)，因此我们可以相应的调整权值。
现在我们将反向传播算法的函数添加到 Python 代码中

为了更深入的理解微积分原理和反向传播中的链式求导法则，我强烈推荐 3Blue1Brown 的如下教程：
Youtube：https://youtu.be/tIeHLnjs5U8
整合并完成一个实例
既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。

神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。
让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。这与我们之前介绍的梯度下降法一致。

让我们看看经过 1500 次迭代后的神经网络的最终预测结果：

经过 1500 次迭代训练后的预测结果
我们成功了!我们应用前向和方向传播算法成功的训练了神经网络并且预测结果收敛于真实值。
注意预测值和真实值之间存在细微的误差是允许的。这样可以防止模型过拟合并且使得神经网络对于未知数据有着更强的泛化能力。
下一步是什么?
幸运的是我们的学习之旅还没有结束，仍然有很多关于神经网络和深度学习的内容需要学习。例如：
? 除了 Sigmoid 以外，还可以用哪些激活函数
? 在训练网络的时候应用学习率
? 在面对图像分类任务的时候使用卷积神经网络
我很快会写更多关于这个主题的内容，敬请期待!
最后的想法
我自己也从零开始写了很多神经网络的代码
虽然可以使用诸如 Tensorflow 和 Keras 这样的深度学习框架方便的搭建深层网络而不需要完全理解其内部工作原理。但是我觉得对于有追求的数据科学家来说，理解内部原理是非常有益的。
这种练习对我自己来说已成成为重要的时间投入，希望也能对你有所帮助

㈨ 如何搭建python环境

1、说明：windows下设置python环境变量，就是把python的安装目录添加到系统path中。2、步骤：1）确定python安装目录，根据版本不同安装目录也不同，可以在开始菜单中的快捷方式中查看。在python快捷方式上点右键，属性菜单

3、注意事项：如果未出现python结果，则需要检查路径是否设置正确，并重新启动一下计算机即可。

㈩ 代码详解：用Python构建RNN模拟人脑

(number_of_records x length_of_sequence x types_of_sequences)

(number_of_records x types_of_sequences) #where types_of_sequences is 1

%pylab inline

import math

sin_wave = np.array([math.sin(x) for x in np.arange(200)])

plt.plot(sin_wave[:50])

X = []

Y = []

seq_len = 50

num_records = len(sin_wave) - seq_len

for i in range(num_records - 50):

X.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y.append(sin_wave[i+seq_len])

X = np.array(X)

X = np.expand_dims(X, axis=2)

Y = np.array(Y)

Y = np.expand_dims(Y, axis=1)

X.shape, Y.shape

((100, 50, 1), (100, 1))

X_val = []

Y_val = []

for i in range(num_records - 50, num_records):

X_val.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y_val.append(sin_wave[i+seq_len])

X_val = np.array(X_val)

X_val = np.expand_dims(X_val, axis=2)

Y_val = np.array(Y_val)

Y_val = np.expand_dims(Y_val, axis=1)

learning_rate = 0.0001

nepoch = 25

T = 50 # length of sequence

hidden_dim = 100

output_dim = 1

bptt_truncate = 5

min_clip_value = -10

max_clip_value = 10

U = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, T))

W = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, hidden_dim))

V = np.random.uniform(0, 1, (output_dim, hidden_dim))

def sigmoid(x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

for epoch in range(nepoch):

# check loss on train

loss = 0.0

# do a forward pass to get prediction

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i] # get input, output values of each record

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1)) # here, prev-s is the value of the previous activation of hidden layer; which is initialized as all zeroes

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape) # we then do a forward pass for every timestep in the sequence

new_input[t] = x[t] # for this, we define a single input for that timestep

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

# calculate error

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

loss += loss_per_record

loss = loss / float(y.shape[0])

# check loss on val

val_loss = 0.0

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

val_loss += loss_per_record

val_loss = val_loss / float(y.shape[0])

print('Epoch: ', epoch + 1, ', Loss: ', loss, ', Val Loss: ', val_loss)

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

...

...

# train model

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

layers = []

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

dU = np.zeros(U.shape)

dV = np.zeros(V.shape)

dW = np.zeros(W.shape)

dU_t = np.zeros(U.shape)

dV_t = np.zeros(V.shape)

dW_t = np.zeros(W.shape)

dU_i = np.zeros(U.shape)

dW_i = np.zeros(W.shape)

# forward pass

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

layers.append({'s':s, 'prev_s':prev_s})

prev_s = s

# derivative of pred

dmulv = (mulv - y)

# backward pass

for t in range(T):

dV_t = np.dot(dmulv, np.transpose(layers[t]['s']))

dsv = np.dot(np.transpose(V), dmulv)

ds = dsv

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

for i in range(t-1, max(-1, t-bptt_truncate-1), -1):

ds = dsv + dprev_s

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dmulu = dadd * np.ones_like(mulu)

dW_i = np.dot(W, layers[t]['prev_s'])

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

dU_i = np.dot(U, new_input)

dx = np.dot(np.transpose(U), dmulu)

dU_t += dU_i

dW_t += dW_i

dV += dV_t

dU += dU_t

dW += dW_t

if dU.max() > max_clip_value:

dU[dU > max_clip_value] = max_clip_value

if dV.max() > max_clip_value:

dV[dV > max_clip_value] = max_clip_value

if dW.max() > max_clip_value:

dW[dW > max_clip_value] = max_clip_value

if dU.min() < min_clip_value:

dU[dU < min_clip_value] = min_clip_value

if dV.min() < min_clip_value:

dV[dV < min_clip_value] = min_clip_value

if dW.min() < min_clip_value:

dW[dW < min_clip_value] = min_clip_value

# update

U -= learning_rate * dU

V -= learning_rate * dV

W -= learning_rate * dW

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

Epoch: 2 , Loss: [[61205.46869629]] , Val Loss: [[30601.34535365]]

Epoch: 3 , Loss: [[31225.3198258]] , Val Loss: [[15611.65669247]]

Epoch: 4 , Loss: [[11245.17049551]] , Val Loss: [[5621.96780111]]

Epoch: 5 , Loss: [[1264.5157739]] , Val Loss: [[632.02563908]]

Epoch: 6 , Loss: [[20.15654115]] , Val Loss: [[10.05477285]]

Epoch: 7 , Loss: [[17.13622839]] , Val Loss: [[8.55190426]]

Epoch: 8 , Loss: [[17.38870495]] , Val Loss: [[8.68196484]]

Epoch: 9 , Loss: [[17.181681]] , Val Loss: [[8.57837827]]

Epoch: 10 , Loss: [[17.31275313]] , Val Loss: [[8.64199652]]

Epoch: 11 , Loss: [[17.12960034]] , Val Loss: [[8.54768294]]

Epoch: 12 , Loss: [[17.09020065]] , Val Loss: [[8.52993502]]

Epoch: 13 , Loss: [[17.17370113]] , Val Loss: [[8.57517454]]

Epoch: 14 , Loss: [[17.04906914]] , Val Loss: [[8.50658127]]

Epoch: 15 , Loss: [[16.96420184]] , Val Loss: [[8.46794248]]

Epoch: 16 , Loss: [[17.017519]] , Val Loss: [[8.49241316]]

Epoch: 17 , Loss: [[16.94199493]] , Val Loss: [[8.45748739]]

Epoch: 18 , Loss: [[16.99796892]] , Val Loss: [[8.48242177]]

Epoch: 19 , Loss: [[17.24817035]] , Val Loss: [[8.6126231]]

Epoch: 20 , Loss: [[17.00844599]] , Val Loss: [[8.48682234]]

Epoch: 21 , Loss: [[17.03943262]] , Val Loss: [[8.50437328]]

Epoch: 22 , Loss: [[17.01417255]] , Val Loss: [[8.49409597]]

Epoch: 23 , Loss: [[17.20918888]] , Val Loss: [[8.5854792]]

Epoch: 24 , Loss: [[16.92068017]] , Val Loss: [[8.44794633]]

Epoch: 25 , Loss: [[16.76856238]] , Val Loss: [[8.37295808]]

preds = []

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# Forward pass

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y[:, 0], 'r')

plt.show()

preds = []

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# For each time step...

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y_val[:, 0], 'r')

plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error

math.sqrt(mean_squared_error(Y_val[:, 0] * max_val, preds[:, 0, 0] * max_val))

0.127191931509431