小程序期刊内容概览与开发指南

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0 下载量 183 浏览量 更新于2024-09-28 收藏 211KB ZIP 举报
资源摘要信息:"小程序期刊_small.zip" 从提供的文件信息来看,"小程序期刊_small.zip" 表示一个压缩包文件,通常包含了与“小程序”相关的学习资料、开发文档、案例代码等。由于文件标签未提供,我们无法得知具体的分类和详细知识点。然而,文件名称 "small-master" 可以推测,这个压缩包可能是某个项目中的主分支版本(master)的代码或资源。在软件开发中,"master" 通常用于指示主要开发线。 考虑到标题中包含的“小程序”这一关键字,我们可以推断该压缩包文件包含了与小程序开发相关的资源。在当前的 IT 行业中,“小程序”特指运行在微信、支付宝、百度、头条等平台上的应用程序。它们不需要下载安装,用户通过扫描二维码或者搜索可以直接使用。小程序提供了丰富的功能,包括地图、支付、文件传输等,已成为移动互联网的一个重要组成部分。 了解了压缩包的基本信息后,以下是对标题和描述中可能包含的知识点的详细说明: 1. 小程序开发基础: - 小程序与传统应用程序的区别:小程序无需安装,可实现即点即用,减少内存占用和系统资源消耗。 - 常见的小程序平台:微信小程序、支付宝小程序、百度智能小程序等。 - 小程序的架构:主要由前端(页面设计、交互逻辑)和后端(服务器处理、数据存储)组成。 - 开发工具和环境:如微信开发者工具,可以进行代码编写、调试和模拟运行。 2. 小程序开发语言和技术: - 前端技术:主要是使用特定的标记语言(如 WXML,类似 HTML)、样式表(WXSS,类似 CSS)以及 JavaScript 进行开发。 - 后端技术:包括服务器端编程语言(如 Node.js, PHP, Java 等)以及数据库管理系统(如 MySQL, MongoDB 等)。 - API接口:小程序与后端服务器通信的接口,通常涉及网络请求、数据处理、身份验证等功能。 - 云开发:一些平台提供了云开发能力,允许开发者不依赖传统服务器,直接在平台上使用云函数、数据库、存储等服务。 3. 小程序的发布与管理: - 注册账号:在小程序平台注册开发者账号,并获取相应的权限和资源。 - 提交审核:按照平台规范将开发完成的小程序提交给平台进行审核。 - 发布上线:审核通过后,小程序即可发布上线,供用户使用。 - 数据统计和分析:通过平台提供的数据分析工具,对用户行为、使用习惯等进行统计和分析。 4. 小程序的优化与扩展: - 用户体验优化:优化页面加载速度、交互流程设计、视觉效果等以提高用户体验。 - 功能扩展:通过接入第三方服务(如支付、地图、社交分享等)来增强小程序功能。 - 跨平台发展:考虑将小程序跨平台部署,比如同时支持微信、支付宝等多个平台。 5. 小程序案例和最佳实践: - 分析现有的小程序案例,学习如何在特定行业或场景下应用。 - 了解业界最佳实践,包括优秀的用户界面设计、交互流程、营销推广方式等。 以上知识点覆盖了小程序开发的主要方面,包括基础知识、开发技术、发布流程、优化策略以及行业案例研究。这些内容对希望进入小程序开发领域或已经从事相关工作的开发者来说,都是必备的知识和技能。

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-06-07 上传

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

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