from PIL import Image
input("课程人数已满，请选择其他课程")
os.chdir('C:')
id_input = str(input("请输入管理员账号："))
其实呢，原理很简单，就是使用多变量逻辑回归，将训练28*28图片的灰度值转换成一维矩阵，这就变成了求784个特征向量1个标签的逻辑回归问题。代码如下：
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
print('视频时间=%.3f秒' % (int(count) / fps))
validators=[UniqueValidator(queryset=Projects.objects.all(),message='项目名称不能重复'),is_contains_keyword])
根目录下gen_token()拿到的参数： (2, 4)
histb = cv2.calcHist([o], [0], None, [256], [0,255])
province2=ssqdatav3['province2'].to_list()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
[pytest]
#打印响应
print("------ 6.返回上级菜单 ------")
self.tray = Tray(self)
r = request.args.get('info', 'hi')
torch.mul：用于同维度矩阵的逐像素点相乘，也即点乘，如维度 (m, n) 的矩阵点乘维度 (m, n) 的矩阵。该方法支持广播，也即支持矩阵和元素点乘；
palette.setBrush(self.backgroundRole(), QtGui.QBrush(self.screen))
def test_add_cart(login): # 把conftest.py文件中的fixture函数传入用例
#####################################################################################
（2）rb
1.学习目标
if "stringinput" in metafunc.fixturenames:
im = Image.open("C:\Users\mimi\Desktop\1.jpg")
visibility_of ：可见，传入元素对象
import json
img[b[0]:b[1],a[0]:a[1],:] = 0 #注意是 行，列（y轴的，X轴）
你可能注意到，其中有 3 列的名字相近：‘course1’,‘course2’,‘course3’。怎么提取这三列呢？这里分享在Kaggle 上看到 一位大神使用的 list comprehension方法。
href = a.xpath('./@href')[0] # 找到 href 属性
#第一片叶子
print(bs.name) # [document] #bs 对象本身比较特殊，它的 name 即为 [document]
WIDTH, HEIGHT = 1600, 900
mysaveas()
import torchvision.models as models
@pytest.fixture
print("用户名已经存在，请重新注册！")
执行结果：
return "a"
print(2)
