小编Jon*_*yen的帖子

我正在按照本教程进行ML预测:

链接教程

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style

style.use("ggplot")
from sklearn import svm

x = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9]
y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11]

plt.scatter(x,y)
plt.show()

X = np.array([[1,2],
             [5,8],
             [1.5,1.8],
             [8,8],
             [1,0.6],
             [9,11]])

y = [0,1,0,1,0,1]
X.reshape(1, -1)

clf = svm.SVC(kernel='linear', C = 1.0)
clf.fit(X,y)

print(clf.predict([0.58,0.76]))

我使用Python 3.6,我得到错误"预期的2D阵列,而不是1D阵列:"我认为该脚本适用于旧版本,但我不知道如何将其转换为3.6版本.

已经尝试过:

X.reshape(1, -1)

我正在尝试通过批处理删除电子商务网站产品图片中的背景。

问题是该脚本还删除了产品内部的白色，使产品在某些区域保持透明。

例如：

命令：

convert *.jpg  -set filename: %t -fuzz 5% -transparent white %[filename:].png

这是我能得到的最好的结果……我对产品的这个结果感到满意，但我需要产品内部的白色保持白色而不是透明的。

我使用此ajax函数将电子商务网站中的产品插入数据库。

我看到这种方法非常不安全，一些具有编程知识的老练用户可以使用此Ajax并插入产品或其他东西。

我在其他文章中读过，提出了一种解决方案，该解决方案是使用带令牌的隐藏输入字段的解决方案，但是正如我所说的，一些有编程知识的有经验的用户会找到它。

有什么真正的方法可以确保此“添加产品”功能的安全，而无需刷新每个插入页面？

$(document).on('click','#save',function(e) {
      var vidArt = $(".imagepreview").attr('value');

      $.ajax({
             data: {idArt: vidArt},
             type: "POST",
             url: "classes/add_to_cart.php",
             success: function(data){

             }
    });
 });