大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python反序列化学习笔记的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python反序列化学习笔记的解答，让我们一起看看吧。
python输入幅度和相位？
在Python中，幅度和相位可以通过复数来表示，其中实数部分表示幅度，虚数部分表示相位。可以使用math库中的cmath模块来操作复数，例如，使用cmath.rect()函数可以通过指定幅度和相位来创建一个复数。同时，也可以使用cmath.polar()函数来获取给定复数的幅度和相位。
另外，也可以使用numpy库中的angle()函数来获取给定复数的相位。因此，通过使用这些函数可以方便地实现对幅度和相位的输入和处理。
redis序列化作用？
redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set--有序***)和hash（哈希类型）。
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。
与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-sl***e(主从)同步。
redis是一个高性能的key-value数据库。
redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。
redis提供了Java，C/c++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
python如何实现人脸识别？
这个问题换个问***更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？
首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个视频是不行的。就分为三大步走吧：
模式识别打基础
建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识
机器学习来寻路
在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。
深度学习全升华
这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。
开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用[_a***_]写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。
这里介绍一种简单的人脸识别方式—face recognition，该库是python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.安装face recognition，这里需要先安装dlib,face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面我简单介绍一下安装过程：
安装dlib，这里建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话，可能会有错误出现：
安装face_recognition_models和face_recognition，这里可以直接pip install在线安装，也可以源码安装：
实在不会的话，可以参考一下这个教程***s://***.jianshu***/p/8296f2aac1aa。
2.安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的的显示，没安装的话，直接pip install opencv-python安装就行）：
到此，以上就是小编对于python反序列化学习笔记的问题就介绍到这了，希望介绍关于python反序列化学习笔记的3点解答对大家有用。
