盘它！40篇+阿里技术经典案例，看完必收藏-低调大师

前言如果要用Python播放视频，或者打开摄像头获取视频流，我们可以用OpenCV Python。但是在视频帧获取的时候同时做一些图像识别和处理，可能会因为耗时多而导致卡顿。一般来说，我们首先会想到把这些工作放入到线程中处理。但是由于Python GIL的存在，用不用线程几乎没有区别。所以要解决这个问题，必须通过多进程。这里分享下使用Dynamsoft Barcode Reader开发Python条形码扫码的例子。学习从来不是一个人的事情，要有个相互监督的伙伴，工作需要学习python或者有兴趣学习python的伙伴可以私信回复小编“学习”或者评论，留言，点赞领取全套免费python学习资料、视频()装包用Python和摄像头打造的桌面条形码扫码应用安装Dynamsoft Barcode Reader: pip install dbr 安装OpenCV Python pip install opencv-python 在主程序中创建一个新的扫码进程和共享内存: from multiprocessing import Process, Queue frame_queue = Qu...

2019-02-16

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本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。学习内容在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词，所有这些词也只出现一次，这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤，因为此后模型会用到词向量，如果未出现词过多，会影响词向量效果。问题：不过最后HANLP分词影响了实验判断结果，准确率从93%（jieba分词，同模型同参数）下降到90%。实验：使用HanLP分词 1,前期准备，（环境ubuntu，python3）安装JAVA-...

2019-02-18

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