在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中降維算法是比較常見(jiàn)的一種，而主成分分析是最常用的一種降維方法。使用主成分分析方法的降維算法又被稱為PCA降維算法，接下來(lái)的這篇文章我們就來(lái)看看什么是PCA降維算法，以及如何用python實(shí)現(xiàn)PCA降維算法吧！

在日常使用二維碼的時(shí)候我們一般只能看到二維碼本體，不能看到一些對(duì)二維碼的介紹，這非常不人性化。能不能在二維碼圖片添加文字以達(dá)到說(shuō)明效果呢？可以！我們可以使用python圖像處理的那套方式來(lái)進(jìn)行二維碼上說(shuō)明文字的添加。具體怎么做呢？繼續(xù)閱讀文章你會(huì)得到答案。

我們知道Django中內(nèi)置支持了ORM框架，orm模型中有著和mysql一致的聚合函數(shù)，那么Django怎么使用這些聚合函數(shù)呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為當(dāng)下最火的計(jì)算機(jī)行業(yè)應(yīng)用之一，它研究如何讓計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為。那么機(jī)器是如何實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為的呢？答案就是算法，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)和強(qiáng)化，可以達(dá)到很不錯(cuò)的性能。那么機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些呢，接下來(lái)的文章告訴你。

我們知道python的支持復(fù)數(shù)，也知道復(fù)數(shù)矩陣的存在，那么我們可以把復(fù)數(shù)矩陣分離成實(shí)部和虛部嗎？接下來(lái)這篇文章告訴你python怎么分離復(fù)數(shù)矩陣！

我們知道，python是支持復(fù)數(shù)的，所以它也可以有復(fù)數(shù)的矩陣。有時(shí)候我們有兩個(gè)實(shí)數(shù)的矩陣需要進(jìn)行實(shí)數(shù)矩陣合并，那么我們?cè)撛趺催M(jìn)行python矩陣合并呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。

有些時(shí)候我們需要進(jìn)行word圖片提取的操作。如果用手工的方式去一個(gè)一個(gè)地打開(kāi)文件進(jìn)行保存，無(wú)疑是一件很累人的事情。實(shí)際上我們可以使用python批量提取word圖片，接下來(lái)我們就來(lái)看看怎么做吧。

我們前后端進(jìn)行交互的時(shí)候可以使用JSON進(jìn)行交互，但是python應(yīng)用和python應(yīng)用之間如果使用JSON來(lái)傳遞數(shù)據(jù)是一種浪費(fèi)的行為（JSON傳遞的信息有限）這個(gè)時(shí)候我們可以通過(guò)protobuf庫(kù)來(lái)將python對(duì)象序列化，然后變成二進(jìn)制數(shù)據(jù)傳輸，最后再進(jìn)行python反序列化得到這個(gè)對(duì)象。接下來(lái)就讓我們看看具體怎么操作吧。

以往我們接觸到的爬蟲(chóng)都是在瀏覽器進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取的，但是現(xiàn)在有很多的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容都是在公眾號(hào)里的（其他應(yīng)用也有類似公眾號(hào)的操作），在公眾號(hào)內(nèi)的內(nèi)容是不能被瀏覽器直接訪問(wèn)的，也不能被爬蟲(chóng)爬?。ㄋ运麄円膊蛔鰏eo），這些優(yōu)質(zhì)內(nèi)容就是這個(gè)網(wǎng)站的優(yōu)良生態(tài)，但是我們還是很想要這些內(nèi)容怎么辦？有兩種方法，一種是使用抓包的方式抓取手機(jī)請(qǐng)求數(shù)據(jù)，然后通過(guò)一系列操作（詳情參考手機(jī)爬蟲(chóng)）獲得想要的數(shù)據(jù)，然而這種方式需要解密，難度比較高，所以我們可以選擇另一種方法——pywinauto驅(qū)動(dòng)微信客戶端實(shí)現(xiàn)公眾號(hào)爬蟲(chóng)。