python女神

① 如何安装python opencv的依赖

环境：Win8.1，Python2.7.11， Numpy 1.11.1，OpenCV2.4.10
1.安装Python
我这里安装的是python2.7.11，安装完后检查时候注册。在cmd里输入python，若出现“不是内部命令”，将python的安装目录添加到PATH，例如”C:\Python27”。出现下图说明OK了。

2.安装Numpy
安装pip
若上面安装出现没找到python，先安装pip。输入python -m pip install -U pip

安装完后将pip的路径加到PATH里，例如”C:\Python27\Scripts”
再安装numpy
现在开始安装numpy，打开cmd，输入pip install numpy

测试：

## 3.安装opencv
在官网自行下载，这里下载的是opencv2.4.10安装。
### （1）复制cv2.pyd
将”\opencv\build\python\2.7\x64”或”\opencv\build\python\2.7\x86”（根据python版本）文件夹中找到cv2.pyd”，复制到Python安装文件的”C:\Python27\Lib\site-packages”文件夹中。
测试：

使用pycharm，用下面代码进行测试：
import cv2
import numpy as np

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

出现女神，大功告成！

② 让你用c++代码表白，要咋写呢

核心:while(day＋＝1):loveyou ＋＝1if (world＝＝None or mylife＝＝None):break每天多爱你一点，直到世界或者我生命的终结c＋＋不会，用py写的，学渣，错了别喷

③ 我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）

朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势， 代码量少 ，开发者只需把精力集中在算法研究上面。

本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！

准备：

编程工具IDE：pycharm

python版本： 3.6.0

首先新建一个py文件，命名为：ai_chat.py

PS： 以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。

第一步： 引入关键包

简单介绍一下上面几个包的作用： pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。 而 json包 是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。

以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。

第二步：静态配置

这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。

这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。

第三步： 编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化

首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。

对于model类，我们一个一个来介绍。

initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。

__train_model() 函数，对问题进行分词，使用 gesim 实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵，进而建立索引。

__save_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库

get_answer() 函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。

第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。

其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。

这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data() 函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。

第五步： 调用模型，进行对话预测

主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。

运行结果：

程序后台运行结果：

如果有疑问想获取源码（ 其实代码都在上面 ），可以后台私信我，回复：python智能对话。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！

④ 美国ba专业排名大学有哪些

1、MIT——BA
MIT的BA项目2016年秋季开设，2018届的class size 30人，录取者的平均GPA达到了3.9+，GRE
quant部分168+，平均工作经验0-2年。超过80%以上的学生具有科学、数学、工程、计算机的专业背景。如果是文商社科专业的申请同学，建议一定补充CS语言和编程类的课程，其次，GT成绩争取刷到110+和750+或330+，才会有竞争力。M根据官网上提供的信息，录取者的本科大多出自名校，如Berkeley、brown、combridge、ke、Harvard、Stanford等，如果本科学校非985、211的同学，我们不建议申请。
2、UT Austin——BA
UT的BA项目隶属于McCombs商学院，为期仅10个月，夏季入学，次年夏季毕业。UT综排在美国虽然不算特别高，但是McCombs商学院在德州可以说是女神般的存在，毕业生水平在整个美国也是有口皆碑的。项目的课程设置会有三分之一的business课程，包括finance、marketing、supply
chain等方面的知识;三分之一的CS方面的课程，目前主要是Java和数据库;另外三分之一是stats的课程。这样的设置基本涵盖了做BA所需要的skillsets，到毕业的时候Java、Python、Hadoop、SAS、R、Matlab、SQL等这些基本的技能应该都能掌握了。
这个学校的项目喜欢录取有理工科背景的申请者，项目size50-60人左右，中国学生10人左右，毕竟UT是个以白哥白姐为主的学校，因此不会像UCLA、USC等出现大规模的中国人。2017届的录取平均GPA3.61，GMAT719，数学和统计的相关课程分数高的申请者录取几率较大。项目就业率100%，一是项目本身有capstone，可以和大企业合作(walmart、visa、home
depot、Dell、IBM、intel等)以及当地的传统和咨询公司(四大);二是UT的商学院校友资源丰富，找工作的时候往届校友非常乐意帮助新毕业的学弟学妹们。
3、USC--BA
USC的BA隶属于Marshall school of
business，于2014年开设，在加州的BA中可以说是元老级别，因此无论是课程设置还是校友资源、业界联系可以说是目前比较成熟的体系。USC的BA项目是一个为期18个月的课程，但是大部分中国学生选择延长到两年，以更好地适应项目。33credit的毕业学分要求里面，19.5是必修，13.5是选修，如果本科修过某个特定课程的情况下，必修课程也可以waive掉换成相应的选修课程。项目的课程分为三类：general
BA，常规的BA课程设置;statistical learning
method，适合想往finance和consulting方向发展的同学;statistics modeling，适合想往更tech方向发展的同学。
USC位于LA
downtown，占据地利但也绝不限于LA地区，往届毕业的学长学姐也有很多relocate去别的地区。USC的中国同学是不少的，课程上、毕业后都可有大量的校友资源可以使用。这个学校喜欢录取GT分数高的，2016年的录取学生平均GPA达到3.63，GMAT722+,GRE320+。如果申请人又在四大或是其他big
name的公司实习或者工作过，也是个大优势。USC并不卡申请者的本科学校，有很多国内211、985，一些普通美本的同学就读，因此感兴趣的同学们GPA、GT分数够高的话，都是很有希望的。
4、Fordham--BA
福特汉姆大学位于纽约曼哈顿中心，地利位置极好，纽约市有很多世界知名公司和企业，对于毕业后想在当地找实习和工作的同学来说是个巨大的优势。2017级项目有70个人，中国学生比重高达80%，多数人本科是学会计和金融的。TG成绩需要100+和320+，项目对申请者的技术背景要求不高，成绩达到了基本录取线希望是很大的，申请时上过statistics、forecasting、modeling等课程可以加分。需要注意的是这个项目的成绩提交需要WES认证，同学们需要花一些时间做认证的准备。其次，Fordham的BA项目会有面试，网上也有很多Fordham
BA面筋总结，这里我们就不展开讲了。Fordham大学的教授和学生都很务实，比如大家会相互分享交流面试经验等，教授也会耐心地解答学生的求职问题，指导找工作等。
5、UMN--BA
UMN的BA硕士开设在其Carlson管理学院下，学制一年，共45学分，一学期要上5门课，curriculum相当intensive。暑假课程集中补习一些programming和data
analysis的知识，包括Python，R的基础，以确保学生在之后的分析课程中熟练使用。BA项目属于department of information and
decision science，UMN本身就是MIS和stat强校，再加上carlson管理学院名声在外也不错，因此UMN的BA
program的professors有很多大牛，career方面先天优势十分明显。根据去年的统计数据，项目有25人，其中大陆本3人，预计2018年会扩招。虽然UMN综排位于top50之外，可每年依然吸引着众多的申请者，建议GPA3.5+
T100+ G320+的同学可以申请。
6、GWU--BA
GWU综排56，商排30+，它的BA是由商学院department of decision
science主导的一个项目，full-time的项目时长10个月，part-time时长可达两年，项目总共40人左右，中国人大概4-5人。项目的curriculum比较偏应用，但是相关软件比如R，python，C++等等，同学们还是需要自行掌握。由于优越的地理位置，DC地区有很多私企和世界性组织的实习机会，暑假找到实习的同学还是比较多的，大部分毕业生最后都能在实习的公司留下来。