新手python爬虫必学案例，爬取豆瓣电影Top250

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可以直接运行的车牌识别代码，基于Python语言的车牌识别代码，

【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分

【实例简介】数据转换与基本语法实例

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

关于Python的小例子，适合Python初学者

基于K210开发的人脸特征识别2020电赛（demo_face_recognition(2).py）

python3 Django2前端后端代码 【调试步骤】 打开cmd，cd到当前程序目录 输入 python manage.py runserver  回车即可测试

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