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1. 读写文件笔记（第8章）(代码下载) 1.1 文件与文件路径 通过import os调用os模块操作目录，常用函数如下： |函数|用途| |-|:-| |os.getcwd()|取得当前工作路径| |os.chdir()|改变当前工作路径| |os.makedirs(path)|创建新文件夹|

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标

分类模型试图在一个离散的空间中预测一个目标，即为一个因变量实例分配一个或多个类别。 代码下载 分类分数可视化工具显示类之间的差异以及一些特定于分类器的可视化评估。我们目前已经实施了以下分类器评估： 分类报告Classification Report：视觉分类报告，将每个类别的精度，召回率和F1显示为

本文探讨Python模块和Python包，这两种机制有助于模块化编程。 模块化编程是指将大型笨拙的编程任务分解为单独的，较小的，更易于管理的子任务或模块的过程。然后可以像构建模块一样将各个模块拼凑在一起以创建更大的应用程序。 在大型应用程序中模块化代码有几个优点： 简单性：模块通常只关注问题的一个相

本文主要介绍GeoPandas的基本使用方法，以绘制简单的地图。GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。GeoPa

ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员，研究人员和学生能够使用简单的几行代码来构建具有独立的深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。 ImageAI的官方GitHub存储库为https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI @ # 去掉警告 import

本文主要介绍GeoPandas的使用要点。GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：[GeoPandas](https://github

枚举是一种数据类型，在编程中用于表示一组相关的常量。枚举中的每个常量都有一个名称和一个对应的值，可以用于增强代码的可读性和可维护性。在Python中，枚举是由enum模块提供的，而不是Python提供专用的枚举语法。关于enum模块介绍见：enum。如需详细了解Python的enum模块，参见文章：

plottable是一个Python库，用于在matplotlib中绘制精美定制的图形表格。plottable的官方仓库地址为：[plottable](https://github.com/znstrider/plottable)。本文主要参考其官方文档，plottable的官方文档地址为：[plo

collections是Python标准库中的一个内置模块，它提供了一些额外的数据结构类型，用于增强Python基础类型如列表（list）、元组（tuple）和字典（dict）等。以下是对collections模块中主要数据结构类的概述： - namedtuple：命名元组，创建一个带有名称的tup

文本纠错（Text Error Correction）技术旨在自动修正输入文本中的拼写、语法、标点符号等错误，以提高文本的准确性、通顺性和规范性。该技术可以通过自然语言处理技术实现，基于上下文和语言规则对文本进行分析和推断，发现其中的错误，并给出正确的替换或修改建议。 pycorrector是一个开

[matplotlib-scalebar](https://github.com/ppinard/matplotlib-scalebar)是一个Python库，用于在matplotlib图形中添加比例尺。它允许用户指定比例尺的大小、位置、字体和颜色，以及比例尺的单位。该库支持不同的比例尺单位，例如米

RapidFuzz是一个用于快速字符串模糊匹配的Python库，它能够快速计算两个字符串之间的相似度，并提供与Fuzzywuzzy（已停用）和TheFuzz（Fuzzywuzzy的升级版）类似的接口。RapidFuzz和TheFuzz功能相似，只是提供的接口不同。RapidFuzz和TheFuzz安

语音识别技术的快速发展为实现更多智能化应用提供了无限可能。本文旨在介绍一个基于Python实现的简易音频录制与语音识别应用。文章简要介绍相关技术的应用，重点放在音频录制方面，而语音识别则关注于调用相关的语音识别库。本文将首先概述一些音频基础概念，然后详细讲解如何利用PyAudio库和SpeechRe

Python3.5 版本引入了类型提示（Type Hints），它允许开发者在代码中显式地声明变量、函数、方法等的类型信息。这种类型声明不会影响 Python 解释器的运行，但可以让 IDE 和静态分析工具更好地理解代码，同时提高代码的可读性和可维护性。然而，由于 Python 支持动态类型，类型提

PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy

dataset库是Python中一个用于操作数据库的简单库，它提供了一种简洁的方式与各种关系型数据库进行交互，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL 等。你可以使用dataset库来执行查询、插入、更新和删除操作，而无需编写复杂的SQL语句。dataset库适用于小规模的数据存储和查询场

Loguru是一个功能强大且易于使用的开源Python日志记录库。它建立在Python标准库中的logging模块之上，并提供了更加简洁直观、功能丰富的接口。Logging模块的使用见：Python日志记录库logging总结。Loguru官方仓库见：loguru，loguru官方文档见： logu

scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库，可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见：scikit-opt，scikit-opt官网文档见：scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下： pip install scikit-opt # 调用s

动画是一种高效的可视化工具，能够提升用户的吸引力和视觉体验，有助于以富有意义的方式呈现数据可视化。本文的主要介绍在Python中两种简单制作动图的方法。其中一种方法是使用matplotlib的Animations模块绘制动图，另一种方法是基于Pillow生成GIF动图。 目录1 Animations

MovingPandas是一个基于Python和GeoPandas的开源地理时空数据处理库，用于处理移动物体的轨迹数据。它提供了一组强大的工具，可以轻松地加载、分析和可视化移动物体的轨迹。通过使用MovingPandas，用户可以轻松地处理和分析移动对象数据，并从中提取有关行为、模式和趋势的见解。无

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MovingPandas是一个基于Python和GeoPandas的开源地理时空数据处理库，用于处理移动物体的轨迹数据。关于MovingPandas的使用见文章：[MovingPandas入门指北](https://www.cnblogs.com/luohenyueji/p/17602916.htm

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华夫饼图Waffle chart是一种独特而直观的图表，用于表示分类数据。它采用网格状排列的等大小方格或矩形，每个方格或矩形分配不同的颜色或阴影来表示不同的类别。这种可视化方法有效地传达了每个类别在整个数据集中的相对比例。本文介绍如何使用基于Python的PyWaffle库绘制华夫饼图。PyWaff