open cv dnn 实现原理？

一、open cv dnn 实现原理？

基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。

OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 opencv 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

二、怎么用python实现游戏联机？

实现游戏联机需要使用网络编程和服务器-客户端模型。下面是一个简单的示例，演示如何使用Python和Socket模块实现基本的游戏联机功能：

1. 创建服务器端：

```python

import socket

# 创建服务器的Socket对象

server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# 获取主机名和端口号

host = socket.gethostname()

port = 12345

# 绑定主机名和端口号

server_socket.bind((host, port))

# 设置最大连接数

server_socket.listen(1)

# 等待客户端连接

print('等待玩家加入...')

client_socket, addr = server_socket.accept()

print('玩家已连接:', addr)

# 接收和发送数据

while True:

    data = client_socket.recv(1024).decode()

    if not data:

        break

    print('收到消息:', data)

    response = input('请输入回复消息:')

    client_socket.send(response.encode())

# 关闭连接

client_socket.close()

```

2. 创建客户端：

```python

import socket

# 创建客户端的Socket对象

client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# 获取服务器的主机名和端口号

host = socket.gethostname()

port = 12345

# 连接服务器

client_socket.connect((host, port))

print('已连接到服务器:', host)

# 发送和接收数据

while True:

    message = input('请输入消息:')

    client_socket.send(message.encode())

    data = client_socket.recv(1024).decode()

    print('收到回复:', data)

    if message.lower() == 'exit':

        break

# 关闭连接

client_socket.close()

```

这只是一个简单的示例，用于展示基本的服务器和客户端之间的通信。实际上，游戏联机可能涉及更复杂的逻辑和协议设计，例如游戏状态同步、数据传输优化等。您可能需要更深入的了解和研究，以根据具体游戏需求进行扩展和优化。

请注意，上述代码仅提供了基本的框架和示例，您需要根据您的具体游戏要求和逻辑进行修改和扩展。此外，还应考虑网络安全性、异常处理和错误检查等方面的问题，以确保联机游戏的稳定性和安全性。

三、聊天机器人连续对话用Python怎么实现？

我这里有一个用Python&深度学习创建聊天机器人的教程，是非常粗糙的聊天机器人，不知道对题主适不适用，下面是详细的教程。

这是成品的样子。

本教程包括以下七大部分：

1. 库与数据
2. 初始化聊天机器人
3. 建立深度学习模型
4. 构建聊天机器人用户界面
5. 运行聊天机器人
6. 结论
7. 改进领域

如果您想更深入地了解该项目，或者想添加到代码中，请到GitHub上查看完整的存储库：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

一.库与数据

运行该项目的所有必需组件都在GitHub存储库上。随意派生存储库并将其克隆到本地计算机。以下是这些组件的快速分解：

• train_chatbot.py —用于将自然语言数据读入训练集中并使用Keras顺序神经网络创建模型的代码
• chatgui.py —用于基于模型的预测清理响应并创建用于与聊天机器人进行交互的图形界面的代码
• classes.pkl —不同类型的响应类别的列表
• words.pkl —可以用于模式识别的不同单词的列表
• intents.json — JavaScript对象的组合，列出了与不同类型的单词模式相对应的不同标签
• chatbot_model.h5-由train_chatbot.py创建并由chatgui.py使用的实际模型

完整的代码位于GitHub存储库上，但是为了透明和更好地理解，我将遍历代码的详细信息。

现在让我们开始导入必要的库。（当您在终端上运行python文件时，请确保已正确安装它们。我使用pip3来安装软件包。）

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import random

我们有一堆库，例如nltk（自然语言工具包），其中包含一整套用于清理文本并为深度学习算法做准备的工具，json，将json文件直接加载到Python中，pickle，加载pickle文件，numpy（可以非常有效地执行线性代数运算）和keras（这是我们将要使用的深度学习框架）。

二.初始化聊天机器人

words=[]
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?', '!']
data_file = open('intents.json').read()
intents = json.loads(data_file)

现在是时候初始化所有要存储自然语言数据的列表了。我们有我们前面提到的json文件，其中包含“意图”。这是json文件实际外观的一小段。

我们使用json模块加载文件并将其另存为变量intent。

for intent in intents['intents']:
    for pattern in intent['patterns']:

        # take each word and tokenize it
        w = nltk.word_tokenize(pattern)
        words.extend(w)
        # adding documents
        documents.append((w, intent['tag']))

        # adding classes to our class list
        if intent['tag'] not in classes:
            classes.append(intent['tag'])

如果仔细查看json文件，可以看到对象中有子对象。例如，“模式”是“意图”内的属性。因此，我们将使用嵌套的for循环来提取“模式”中的所有单词并将其添加到单词列表中。然后，将对应标签中的每对模式添加到文档列表中。我们还将标记添加到类列表中，并使用简单的条件语句来防止重复。

words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))

classes = sorted(list(set(classes)))

print (len(documents), "documents")

print (len(classes), "classes", classes)

print (len(words), "unique lemmatized words", words)


pickle.dump(words,open('words.pkl','wb'))
pickle.dump(classes,open('classes.pkl','wb'))

接下来，我们将使用单词 list并将其中的所有单词进行词母化和小写。如果您还不知道，则lemmatize意味着将单词变成其基本含义或引理。例如，单词“ walking”，“ walked”，“ walks”都具有相同的引理，即“ walk”。限制我们的言语的目的是将所有内容缩小到最简单的程度。当我们为机器学习实际处理这些单词时，它将为我们节省大量时间和不必要的错误。这与词干法非常相似，词干法是将变体单词减少到其基数或词根形式。

接下来，我们对列表进行排序并打印出结果。好吧，看来我们已经准备好建立深度学习模型！

三.建立深度学习模型

# initializing training data
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
    # initializing bag of words
    bag = []
    # list of tokenized words for the pattern
    pattern_words = doc[0]
    # lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words
    pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
    # create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern
    for w in words:
        bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)

    # output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern)
    output_row = list(output_empty)
    output_row[classes.index(doc[1])] = 1

    training.append([bag, output_row])
# shuffle our features and turn into np.array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X - patterns, Y - intents
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print("Training data created")

让我们使用变量training初始化训练数据。我们正在创建一个巨大的嵌套列表，其中包含每个文档的单词袋。我们有一个称为output_row的功能，它只是充当列表的键。然后，我们将训练集改组并进行训练-测试拆分，其中模式是X变量，意图是Y变量。

# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons
# equal to number of intents to predict output intent with softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))

# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

#fitting and saving the model
hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('chatbot_model.h5', hist)

print("model created")

现在我们已经准备好训练和测试数据，我们现在将使用来自keras的深度学习模型Sequential。我不想让您沉迷于深度学习模型的工作原理的所有细节，但是如果您感到好奇，请查看本文底部的资源。

keras中的顺序模型实际上是最简单的神经网络之一，即多层感知器。如果您不知道那是什么，我也不会怪您。这是keras中的文档。

这个特定的网络具有3层，第一层具有128个神经元，第二层具有64个神经元，第三层具有意图数量作为神经元数量。请记住，该网络的目的是能够预测给定一些数据时选择哪种意图。

将使用随机梯度下降训练模型，这也是一个非常复杂的主题。随机梯度下降比普通梯度下降更有效，这就是您需要了解的全部。

训练模型后，整个对象将变成一个numpy数组，并保存为chatbot_model.h5。

我们将使用此模型来构成我们的聊天机器人界面！

四.构建聊天机器人界面

from keras.models import load_model
model = load_model('chatbot_model.h5')
import json
import random
intents = json.loads(open('intents.json').read())
words = pickle.load(open('words.pkl','rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl','rb'))

我们需要从文件中提取信息。

def clean_up_sentence(sentence):
    sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
    sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
    return sentence_words

# return bag of words array: 0 or 1 for each word in the bag that exists in the sentence

def bow(sentence, words, show_details=True):
    # tokenize the pattern
    sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
    # bag of words - matrix of N words, vocabulary matrix
    bag = [0]*len(words)
    for s in sentence_words:
        for i,w in enumerate(words):
            if w == s:
                # assign 1 if current word is in the vocabulary position
                bag[i] = 1
                if show_details:
                    print ("found in bag: %s" % w)
    return(np.array(bag))

def predict_class(sentence, model):
    # filter out predictions below a threshold
    p = bow(sentence, words,show_details=False)
    res = model.predict(np.array([p]))[0]
    ERROR_THRESHOLD = 0.25
    results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
    # sort by strength of probability
    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return_list = []
    for r in results:
        return_list.append({"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])})
    return return_list

def getResponse(ints, intents_json):
    tag = ints[0]['intent']
    list_of_intents = intents_json['intents']
    for i in list_of_intents:
        if(i['tag']== tag):
            result = random.choice(i['responses'])
            break
    return result

def chatbot_response(msg):
    ints = predict_class(msg, model)
    res = getResponse(ints, intents)
    return res

以下是一些功能，其中包含运行GUI所需的所有必要过程，并将其封装为单元。我们具有clean_up_sentence（）函数，该函数可以清理输入的所有句子。该函数用在bow（）函数中，该函数接收要清理的句子并创建一袋用于预测类的单词（这是基于我们先前训练模型所得到的结果）。

在predict_class（）函数中，我们使用0.25的错误阈值来避免过度拟合。此函数将输出意图和概率的列表，它们与正确的意图匹配的可能性。函数getResponse（）获取输出的列表并检查json文件，并以最高的概率输出最多的响应。

最后，我们的chatbot_response（）接收一条消息（该消息将通过我们的聊天机器人GUI输入），使用我们的prepare_class（）函数预测该类，将输出列表放入getResponse（）中，然后输出响应。我们得到的是聊天机器人的基础。现在，我们可以告诉bot，然后它将进行响应。

#Creating GUI with tkinter
import tkinter
from tkinter import *


def send():
    msg = EntryBox.get("1.0",'end-1c').strip()
    EntryBox.delete("0.0",END)

    if msg != '':
        ChatLog.config(state=NORMAL)
        ChatLog.insert(END, "You: " + msg + '\n\n')
        ChatLog.config(foreground="#442265", font=("Verdana", 12 ))

        res = chatbot_response(msg)
        ChatLog.insert(END, "Bot: " + res + '\n\n')

        ChatLog.config(state=DISABLED)
        ChatLog.yview(END)


base = Tk()
base.title("Hello")
base.geometry("400x500")
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)

#Create Chat window
ChatLog = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)

ChatLog.config(state=DISABLED)

#Bind scrollbar to Chat window
scrollbar = Scrollbar(base, command=ChatLog.yview, cursor="heart")
ChatLog['yscrollcommand'] = scrollbar.set

#Create Button to send message
SendButton = Button(base, font=("Verdana",12,'bold'), text="Send", width="12", height=5,
                    bd=0, bg="#32de97", activebackground="#3c9d9b",fg='#ffffff',
                    command= send )

#Create the box to enter message
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white",width="29", height="5", font="Arial")
#EntryBox.bind("<Return>", send)


#Place all components on the screen
scrollbar.place(x=376,y=6, height=386)
ChatLog.place(x=6,y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=90, width=265)
SendButton.place(x=6, y=401, height=90)

base.mainloop()

这里是有趣的部分（如果其他部分还不好玩）。我们可以使用tkinter（一个允许我们创建自定义界面的Python库）来创建GUI。

我们创建一个名为send（）的函数，该函数设置了聊天机器人的基本功能。如果我们输入到聊天机器人中的消息不是空字符串，则机器人将基于我们的chatbot_response（）函数输出响应。

此后，我们将建立聊天窗口，滚动条，用于发送消息的按钮以及用于创建消息的文本框。我们使用简单的坐标和高度将所有组件放置在屏幕上。

五.运行聊天机器人

终于可以运行我们的聊天机器人了！

因为我在Windows 10计算机上运行程序，所以必须下载名为Xming的服务器。如果您运行程序，并且给您一些有关程序失败的奇怪错误，则可以下载Xming。

在运行程序之前，需要确保使用pip（或pip3）安装python或python3。如果您不熟悉命令行命令，请查看下面的资源。

一旦运行程序，就应该得到这个。

六.结论

恭喜您完成了该项目！构建一个简单的聊天机器人可以使您掌握各种有用的数据科学和通用编程技能。我觉得学习任何东西的最好方法（至少对我而言）是建立和修补。如果您想变得擅长某事，则需要进行大量练习，而最好的练习方法就是动手并坚持练习！

七.可以改进的地方

这只是一套简单且让你在短时间内即可构建聊天机器人构建的教程，还有许多改进的空间，欢迎各位大牛进行修改更正。

1.尝试不同的神经网络

我们使用了最简单的keras神经网络，因此还有很多改进的余地。随时为您的项目尝试卷积网络或循环网络。

2.使用更多数据

就各种可能的意图和响应而言，我们的json文件非常小。人类语言比这复杂数十亿倍，因此从头开始创建JARVIS会需要更多。

3.使用不同的框架

有很多深度学习框架，而不仅仅是keras。有tensorflow，Apache Spark，PyTorch，Sonnet等。不要只局限于一种工具！

原文链接（需要翻墙才能浏览）：https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-chatbot-with-python-deep-learning-in-less-than-an-hour-56a063bdfc44

Github项目地址：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

本文由未艾信息(www.weainfo.net)翻译，想看更多译文，大家可以到我们的网站上观看~

也可以关注我们的微信公众号：为AI呐喊（ID：weainahan）

四、用Python实现文字情绪识别

什么是文字情绪识别？

文字情绪识别是一种通过分析文本中包含的词语和句子结构，来确定文本所表达的情绪状态的技术。它可以分类文字为积极、消极或中性情绪，帮助人们更好地理解文本的情感信息。

为什么需要文字情绪识别？

在如今信息爆炸的时代，人们产生和传播的大量文本数据包含丰富的情感信息。例如，在社交媒体上，人们会分享自己的情绪和感受；在产品评论中，人们会表达他们的满意度和不满意度。对这些文本进行情绪分析有助于企业了解用户的需求和情绪，从而改进产品和服务。

用Python实现文字情绪识别

Python是一个功能强大且易于学习的编程语言，适用于各种自然语言处理任务，包括文字情绪识别。以下是使用Python进行文字情绪识别的一般步骤：

1. 收集训练数据：为了训练文字情绪识别模型，需要收集大量已经标注好的文本数据，其中包括带有情绪标签的文本。
2. 数据预处理：对于原始的文本数据，需要进行一些预处理操作，例如去除特殊字符、分词等。
3. 特征提取：从预处理后的文本数据中提取关键特征，常用的特征包括词频、词性、情感词典等。
4. 模型训练：使用机器学习或深度学习算法，基于提取的特征训练情绪识别模型。
5. 模型评估与优化：通过评估模型的准确率、召回率等指标，不断优化模型的性能。
6. 情绪识别应用：将训练好的模型应用于实际文本数据，实现对文本情绪的识别。

相关工具和技术

在Python中，有一些库和工具可以帮助实现文字情绪识别，例如：

• NLTK（Natural Language Toolkit）：提供了丰富的自然语言处理工具和语料库，对于词性标注、情感分析等任务非常有用。
• Scikit-learn：提供了各种机器学习算法的实现，可以用于情感分类任务。
• TensorFlow和Keras：提供了深度学习算法的实现，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），可以应用于情感分析。

总结

文字情绪识别是一项重要的自然语言处理技术，它可以帮助我们理解文本中的情感信息。Python提供了丰富的工具和库来实现文字情绪识别，为我们提供了一个高效、便捷的工具。通过掌握相关的技术和工具，我们可以开发出高性能的情绪识别模型，从而更好地应对大规模文本数据分析的需求。

感谢您阅读本篇文章，希望它能让您更好地了解文字情绪识别的概念和实现方法，同时也为您在相关领域的工作和研究提供一定的帮助。

五、python怎么实现选择输出？

1.可以使用 if 语句来实现选择输出。例如，假设你想根据变量 x 的值来选择输出 "A" 或 "B"。可以这样写：

if x == 0: 

print("A") 

else: 

print("B")

在这个例子中，如果 x 的值为 0，那么将会输出 "A"；否则，将会输出 "B"。

2.如果你想判断多个条件，可以使用 elif 语句。例如：

if x == 0: 

print("A")

 elif x == 1: 

print("B") 

else: print("C")

在这个例子中，如果 x 的值为 0，将会输出 "A"；如果 x 的值为 1，将会输出 "B"；否则，将会输出 "C"。

3.还有一种方法是使用三目运算符（也称为条件表达式）。它的语法如下：

result = A if condition else B

在这个例子中，如果 condition 为 True，则 result 的值为 A；否则，result 的值为 B。例如，你可以用这种方法来实现上面的例子：

result = "A" if x == 0 else "B" 

print(result)

这种方法简洁明了，但是只适用于条件判断简单的情况。如果需要判断多个条件，建议使用 if 语句。

六、python数据分段怎么实现？

直接使用列表分割，如果是numpy，直接对接受数据的变量进行操作，新变量名=数据集变量名【，】，逗号前的操作是对行，中间加冒号，逗号后面是对列操作，同样加冒号。

如果是pandas，则需要在数据集变量后边加.iloc即可，其余操作均和numpy一模一样。

七、用python如何实现自动刷课？

效用拍省时间自动刷课就需要安装固定的刷课插件，能够根据片尾提示实现自动更新刷课。

八、python凯撒密码实现？

可以实现。因为Python是一种功能强大的编程语言，它提供了丰富的库和函数来支持各种加密和解密操作。其中，凯撒密码是一种简单的替换密码，可以通过将字母按照一定的偏移量进行替换来实现加密和解密。具体实现凯撒密码的步骤如下：1. 定义一个函数，接受两个参数，分别是明文和偏移量。2. 将明文中的每个字母按照偏移量进行替换，替换规则是将字母表中的字母向后移动偏移量个位置。3. 返回替换后的密文。例如，如果明文是"hello"，偏移量是3，那么替换后的密文就是"khoor"。除了凯撒密码，Python还可以实现其他更复杂的加密算法，如AES、RSA等。这些算法在信息安全领域起着重要的作用，可以保护数据的机密性和完整性。同时，Python还提供了各种加密库和函数，方便开发者进行加密和解密操作。因此，学习和掌握Python的加密算法实现是非常有益的。

九、python怎样实现记录？

Python可以使用csv模块来实现记录。csv模块提供了读写csv文件的功能，可以使用csv.writer()和csv.reader()函数来读写csv文件。它可以帮助我们跟踪和管理记录，以便快速访问和检索所需的信息。此外，它还可以帮助我们对数据进行排序，筛选和重组，以便更快地找到所需的信息。

十、python ddt实现原理？

Python DDT(数据驱动测试)实现原理是通过读取一个或多个外部数据源（通常是Excel文件），将这些数据用作测试输入，以及对这些数据的预期输出，来执行一系列的自动化测试。

通过这种方式，可以有效地运行大量的测试用例，从而大大提高测试效率。