PyAV学习笔记(一)：PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)
简介 PyAV是FFmpeg库的python绑定。我们的目标是提供底层库的所有功能和控制，但是尽可能多地管理细节。PyAV用于通过容器、流、包、编解码器和帧直接而精确地访问您的媒体。它公开了该数据的一些转换，并帮助您从其他包(例如Numpy和Pillow)获取数据。这种能力确实带来了一些责任，因为与媒体打交道非常复杂，PyAV无法将其抽象出来，也无法为您做出所有最好的决定。如果ffmpeg命令在....
Redis 简介 + Python 操作发布订阅
今天和大家分享下 Redis 基础，后面准备基于此，来做一个简单的在线聊天室。初识 Redis众所周知，Redis 是一个高性能的内存 key-value 数据库。它主要有三个有点：Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构....
蒙特卡洛法的简介以及实战应用(python实现 基于同策略首次访问蒙特卡洛算法 附源码)
需要源码或数据集请点赞关注收藏后评论区留言一、蒙特卡洛法的基本概念在实际问题中，通常不易获得完整的环境知识。蒙特卡洛法(MC)正是基于统计学的思想，通过大量采样获取数据来进行学习的方法称为经验方法。MC正式基于经验方法，在环境模型位置的情况下，采用时间步有限的，完整的情节根据经验进行学习。并通过平均采样回报来解决强化学习问题。二、蒙特卡洛法(MC)的核心要素1：经验：经验是从环境交互中获得的序列....
MongoDB数据库基础【完整版】：简介和常用命令、数据库&集合以及文档的增删改查、MongoDB与Python交互（附源代码）2
四、文档操作 先在New_one的数据库下创建一个students的集合1、添加文档：键值对形式命令：db.集合名.insert(键值对)如果不指定“_id”参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的object对象 ，这个在查看集合内容的时候会体现出2、添加多条文档命令：db.集合名.insert( [ &...
MongoDB数据库基础【完整版】：简介和常用命令、数据库&集合以及文档的增删改查、MongoDB与Python交互（附源代码）
一、MongoDB简介和常用命令1、简介MongoDB 文档类似于 JSON 对象(是一种轻量级的数据交换格式) 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案2、常用命令进入MongoDB命令：mongo退出MongoDB命令：exit二、数据库操作1、显示所有数据库命令：show dbsMongoDB数据库一般默认有三个：admin、config、local ，8class是作者以前创建....
Redis基础【完整版】：简介和常用命令、全面key操作、五种数据类型的增删改查、Redis与Python交互（附源代码）2
三、五种数据类型的增删改查 1、string — 字符串创建一个字符串命令：set 键名 值添加数据命令：append 键名 值 （在已有的数据后追加数据，返回值表示键中有的字符个数）删除数据命令：del 键名设置多个键值命令：meset 键1 值1 键2 值2 键3 值3……获取多个值命令：mget 键1 键2 键....
Redis基础【完整版】：简介和常用命令、全面key操作、五种数据类型的增删改查、Redis与Python交互（附源代码）
一、Redis简介和常用命令1、Reids简介redis：非关系型数据库使用键值对存储数据存储的时候是单条数据，并且数据之间没有联系。2、redis常用命令redis命令可参考以下文档Redis 命令参考 — Redis 命令参考进入redis命令：redis-cli查看数据库版本命令：redis-cli -v切换数据库redis的数据库默认有16个，通过0~15来标识，默认值选择第一个数据库例....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(三)的矩阵图可视化之jointplot函数、JointGrid函数、pairplot函数、PairGrid函数、FacetGrid函数的简介、使用方法
目录三、矩阵图可视化1、jointplot函数：2个变量柱状图(外边缘)+散点图(内中心)可视化，在2个垂直的坐标轴上显示(1)、柱状图+散点图/矩形密度图可视化：尽量都为类别型特征(2)、柱状图+六边形图/散点线性回归分析图/等高线核密度图/线性回归的残差图可视化(3)、2个变量直方曲线(外边缘)+密度图(内中心)可视化：必须都为数值型特征(即可离散int可连续float)2、Jo....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(二)的组合图可视化之密度图/核密度图分布可视化、箱型图/散点图、小提琴图/散点图组合可视化的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)
目录二、组合图可视化1、密度图、核密度图分布可视化：distplot函数+kdeplot函数2、箱型图、散点图组合可视化(仅第2变量必须为数值型)3、小提琴图、散点图组合可视化(仅第2变量必须为数值型) 相关文章Py之seaborn：seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略Py之seaborn：数据可视化seaborn库(一)的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(一)的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/折线图、核密度图/等高线图、盒形图/小提琴图/LV多框图的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)
导读：数据可视化是以客观数据为主体，从数据角度窥探这个世界；目的是描述真实，洞察未知；从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，要让行动的决策人在短时间内看得懂，从而实现更高效的决策。它主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学....
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