python女神

① 如何安裝python opencv的依賴

環境：Win8.1，Python2.7.11， Numpy 1.11.1，OpenCV2.4.10
1.安裝Python
我這里安裝的是python2.7.11，安裝完後檢查時候注冊。在cmd里輸入python，若出現「不是內部命令」，將python的安裝目錄添加到PATH，例如」C:\Python27」。出現下圖說明OK了。

2.安裝Numpy
安裝pip
若上面安裝出現沒找到python，先安裝pip。輸入python -m pip install -U pip

安裝完後將pip的路徑加到PATH里，例如」C:\Python27\Scripts」
再安裝numpy
現在開始安裝numpy，打開cmd，輸入pip install numpy

測試：

## 3.安裝opencv
在官網自行下載，這里下載的是opencv2.4.10安裝。
### （1）復制cv2.pyd
將」\opencv\build\python\2.7\x64」或」\opencv\build\python\2.7\x86」（根據python版本）文件夾中找到cv2.pyd」，復制到Python安裝文件的」C:\Python27\Lib\site-packages」文件夾中。
測試：

使用pycharm，用下面代碼進行測試：
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("C:\lena.jpg")
cv2.imshow("lena",img)
cv2.waitKey(10000)

出現女神，大功告成！

② 讓你用c++代碼表白，要咋寫呢

核心:while(day＋＝1):loveyou ＋＝1if (world＝＝None or mylife＝＝None):break每天多愛你一點，直到世界或者我生命的終結c＋＋不會，用py寫的，學渣，錯了別噴

③ 我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）

朋友圈很多人都想學python，有一個很重要的原因是它非常適合入門。對於 人工智慧演算法 的開發，python有其他編程語言所沒有的獨特優勢， 代碼量少 ，開發者只需把精力集中在演算法研究上面。

本文介紹一個用python開發的，自動與美女尬聊的小軟體。以下都是滿滿的干貨，是我工作之餘時寫的，經過不斷優化，現在分享給大家。那現在就讓我們抓緊時間開始吧！

准備：

編程工具IDE：pycharm

python版本： 3.6.0

首先新建一個py文件，命名為：ai_chat.py

PS： 以下五步的代碼直接復制到單個py文件裡面就可以直接運行。為了讓讀者方便寫代碼，我把代碼都貼出來了，但是排版存在問題，我又把在pycharm的代碼排版給截圖出來。

第一步： 引入關鍵包

簡單介紹一下上面幾個包的作用： pickle 包 是用來對數據序列化存文件、反序列化讀取文件，是人類不可讀的，但是計算機去讀取時速度超快。（就是用記事本打開是亂碼）。 而 json包 是一種文本序列化，是人類可讀的，方便你對其進行修改（記事本打開，可以看到裡面所有內容，而且都認識。） gensim 包 是自然語言處理的其中一個python包，簡單容易使用，是入門NLP演算法必用的一個python包。 jieba包 是用來分詞，對於演算法大咖來說效果一般般，但是它的速度非常快，適合入門使用。

以上這些包，不是關鍵，學習的時候，可以先跳過。等理解整個程序流程後，可以一個一個包有針對性地去看文檔。

第二步：靜態配置

這里path指的是對話語料（訓練數據）存放的位置，model_path是模型存儲的路徑。

這里是個人編程的習慣，我習慣把一些配置，例如：文件路徑、模型存放路徑、模型參數統一放在一個類中。當然，實際項目開發的時候，是用config 文件存放，不會直接寫在代碼里，這里為了演示方便，就寫在一起，也方便運行。

第三步： 編寫一個類，實現導數據、模型訓練、對話預測一體化

首次運行的時候，會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑，讀取數據，進行訓練，並把訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。後續運行，是直接導入模型，就不用再次訓練了。

對於model類，我們一個一個來介紹。

initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化，其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最後返回用戶一個對象。

__train_model() 函數，對問題進行分詞，使用 gesim 實現詞袋模型，統計每個特徵的 tf-idf , 建立稀疏矩陣，進而建立索引。

__save_model() 函數 和 __load_model() 函數 是成對出現的，很多項目都會有這兩個函數，用於保存模型和導入模型。不同的是，本項目用的是文件存儲的方式，實際上線用的是資料庫

get_answer() 函數使用訓練好的模型，對問題進行分析，最終把預測的回答內容反饋給用戶。

第四步：寫三個工具類型的函數，作為讀寫文件。

其中，獲取對話材料，可以自主修改對話內容，作為機器的訓練的數據。我這里只是給了幾個簡單的對話語料，實際上線的項目，需要大量的語料來訓練，這樣對話內容才飽滿。

這三個工具函數，相對比較簡單一些。其中 get_data() 函數，裡面的數據是我自己編的，大家可以根據自己的習慣，添加自己的對話數據，這樣最終訓練的模型，對話方式會更貼近自己的說話方式。

第五步： 調用模型，進行對話預測

主函數main()， 就是你整個程序運行的起點，它控制著所有步驟。

運行結果：

程序後台運行結果：

如果有疑問想獲取源碼（ 其實代碼都在上面 ），可以後台私信我，回復：python智能對話。 我把源碼發你。最後，感謝大家的閱讀，祝大家工作生活愉快！

④ 美國ba專業排名大學有哪些

1、MIT——BA
MIT的BA項目2016年秋季開設，2018屆的class size 30人，錄取者的平均GPA達到了3.9+，GRE
quant部分168+，平均工作經驗0-2年。超過80%以上的學生具有科學、數學、工程、計算機的專業背景。如果是文商社科專業的申請同學，建議一定補充CS語言和編程類的課程，其次，GT成績爭取刷到110+和750+或330+，才會有競爭力。M根據官網上提供的信息，錄取者的本科大多出自名校，如Berkeley、brown、combridge、ke、Harvard、Stanford等，如果本科學校非985、211的同學，我們不建議申請。
2、UT Austin——BA
UT的BA項目隸屬於McCombs商學院，為期僅10個月，夏季入學，次年夏季畢業。UT綜排在美國雖然不算特別高，但是McCombs商學院在德州可以說是女神般的存在，畢業生水平在整個美國也是有口皆碑的。項目的課程設置會有三分之一的business課程，包括finance、marketing、supply
chain等方面的知識;三分之一的CS方面的課程，目前主要是Java和資料庫;另外三分之一是stats的課程。這樣的設置基本涵蓋了做BA所需要的skillsets，到畢業的時候Java、Python、Hadoop、SAS、R、Matlab、SQL等這些基本的技能應該都能掌握了。
這個學校的項目喜歡錄取有理工科背景的申請者，項目size50-60人左右，中國學生10人左右，畢竟UT是個以白哥白姐為主的學校，因此不會像UCLA、USC等出現大規模的中國人。2017屆的錄取平均GPA3.61，GMAT719，數學和統計的相關課程分數高的申請者錄取幾率較大。項目就業率100%，一是項目本身有capstone，可以和大企業合作(walmart、visa、home
depot、Dell、IBM、intel等)以及當地的傳統和咨詢公司(四大);二是UT的商學院校友資源豐富，找工作的時候往屆校友非常樂意幫助新畢業的學弟學妹們。
3、USC--BA
USC的BA隸屬於Marshall school of
business，於2014年開設，在加州的BA中可以說是元老級別，因此無論是課程設置還是校友資源、業界聯系可以說是目前比較成熟的體系。USC的BA項目是一個為期18個月的課程，但是大部分中國學生選擇延長到兩年，以更好地適應項目。33credit的畢業學分要求裡面，19.5是必修，13.5是選修，如果本科修過某個特定課程的情況下，必修課程也可以waive掉換成相應的選修課程。項目的課程分為三類：general
BA，常規的BA課程設置;statistical learning
method，適合想往finance和consulting方向發展的同學;statistics modeling，適合想往更tech方向發展的同學。
USC位於LA
downtown，占據地利但也絕不限於LA地區，往屆畢業的學長學姐也有很多relocate去別的地區。USC的中國同學是不少的，課程上、畢業後都可有大量的校友資源可以使用。這個學校喜歡錄取GT分數高的，2016年的錄取學生平均GPA達到3.63，GMAT722+,GRE320+。如果申請人又在四大或是其他big
name的公司實習或者工作過，也是個大優勢。USC並不卡申請者的本科學校，有很多國內211、985，一些普通美本的同學就讀，因此感興趣的同學們GPA、GT分數夠高的話，都是很有希望的。
4、Fordham--BA
福特漢姆大學位於紐約曼哈頓中心，地利位置極好，紐約市有很多世界知名公司和企業，對於畢業後想在當地找實習和工作的同學來說是個巨大的優勢。2017級項目有70個人，中國學生比重高達80%，多數人本科是學會計和金融的。TG成績需要100+和320+，項目對申請者的技術背景要求不高，成績達到了基本錄取線希望是很大的，申請時上過statistics、forecasting、modeling等課程可以加分。需要注意的是這個項目的成績提交需要WES認證，同學們需要花一些時間做認證的准備。其次，Fordham的BA項目會有面試，網上也有很多Fordham
BA麵筋總結，這里我們就不展開講了。Fordham大學的教授和學生都很務實，比如大家會相互分享交流面試經驗等，教授也會耐心地解答學生的求職問題，指導找工作等。
5、UMN--BA
UMN的BA碩士開設在其Carlson管理學院下，學制一年，共45學分，一學期要上5門課，curriculum相當intensive。暑假課程集中補習一些programming和data
analysis的知識，包括Python，R的基礎，以確保學生在之後的分析課程中熟練使用。BA項目屬於department of information and
decision science，UMN本身就是MIS和stat強校，再加上carlson管理學院名聲在外也不錯，因此UMN的BA
program的professors有很多大牛，career方面先天優勢十分明顯。根據去年的統計數據，項目有25人，其中大陸本3人，預計2018年會擴招。雖然UMN綜排位於top50之外，可每年依然吸引著眾多的申請者，建議GPA3.5+
T100+ G320+的同學可以申請。
6、GWU--BA
GWU綜排56，商排30+，它的BA是由商學院department of decision
science主導的一個項目，full-time的項目時長10個月，part-time時長可達兩年，項目總共40人左右，中國人大概4-5人。項目的curriculum比較偏應用，但是相關軟體比如R，python，C++等等，同學們還是需要自行掌握。由於優越的地理位置，DC地區有很多私企和世界性組織的實習機會，暑假找到實習的同學還是比較多的，大部分畢業生最後都能在實習的公司留下來。