Python编程入门经典:王纯业笔记

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"王纯业的Python学习笔记.pdf" 这是一本由王纯业编写的Python学习笔记,适合初学者入门。书中详细介绍了Python语言的基础知识,涵盖了从基本语法到数据结构,再到函数和模块的使用等多个方面。 1. Python简介: Python是一种高级编程语言,以其简洁、易读的语法而闻名,适合快速开发。书中的第一章介绍了Python的起源和发展,以及为什么选择学习Python。 2. 变量与类型: 书中讲解了Python中的基本数据类型,包括整型(integer)、浮点型(float)、NoneType(None值)以及布尔型(bool)。读者将了解如何声明和使用这些类型的变量。 3. 列表(list): 列表是Python中最常用的数据结构之一,可以存储任意数量的元素,并支持动态修改。书中详细讲解了列表的创建、访问、切片、遍历、操作和列表推导式等概念。 4. 字符串(string): 字符串在Python中扮演着重要角色,用于处理文本。书中有对字符串的基本操作、字符串方法以及字符串格式化的介绍,帮助读者掌握处理文本数据的技巧。 5. 元组(tuple): 元组是不可变序列,与列表类似但一旦创建就不能修改。书里介绍了元组的创建、访问和其在Python中的应用。 6. 序列(sequence): 序列包括了列表、元组等,它们都支持索引和切片操作。书中讲述了序列的通用操作,如比较、复制和长度计算。 7. 字典(dictionary): 字典是Python中的关联数据结构,通过键值对进行数据存储。书中讲解了字典的创建、更新、访问和迭代,以及常见的字典方法。 8. 控制流: 书中详细介绍了条件语句(if-else)、循环(for、while)、跳出循环(break、continue)、range函数等控制流程工具,帮助读者理解如何控制程序执行的逻辑。 9. 函数(function): 函数是代码复用的关键,书中讨论了函数的定义、参数传递、返回值、作用域以及函数文档字符串(DocString)的使用。还提到了匿名函数(lambda)和函数嵌套的概念。 10. 模块与包(module & package): 最后,书本涉及了Python的模块化编程,如何导入和使用模块,以及如何组织代码为包,以便于项目管理和代码重用。 通过这本学习笔记,读者可以系统地学习Python的基础知识,为进一步深入学习和实践Python编程打下坚实基础。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行