本资源适合excel工作日志人群：输入：年，月输出：名称为XXXX年XX月的excel，XXXX-XX-XX格式的sheet，从该月份第一天到最后一天。
2024/8/1 1:46:29
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RodriguezA,LaioA.Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks[J].Science,2014,344(6191):1492-1496.基于这篇文章实现的最基本的密度聚类的算法密度峰值聚类py代码
2024/7/31 15:56:15
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特征检测与匹配的目标是识别一个图像中的关键点与另一个图像中的对应点之间的配对。
在此实验中，你将编写代码以检测图像中的特征点（对于平移、旋转和照明具有一定的不变性），并在另一个图像中找到最佳匹配特征。
为了帮你可视化结果并调试程序，我们提供了一个用户界面，可以显示检测到的特征和最佳匹配。
我们还提供了一个示例ORB特征检测器，用于结果比较。
该实验有三个部分：特征检测、特征描述和特征匹配。
您所需要实现的所有代码都在features.py中。
在此实验中，你将编写代码以检测图像中的特征点（对于平移、旋转和照明具有一定的不变性），并在另一个图像中找到最佳匹配特征。
为了帮你可视化结果并调试程序，我们提供了一个用户界面，可以显示检测到的特征和最佳匹配。
我们还提供了一个示例ORB特征检测器，用于结果比较。
该实验有三个部分：特征检测、特征描述和特征匹配。
您所需要实现的所有代码都在features.py中。
2024/7/30 0:22:45
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基于face_recognition库，能够实现调用摄像头实时检测人脸位置，进行注册，将注册图片存入data文件夹，能够同时识别多人，识别速度在1秒以内。
已通过pyinstaller封装成exe，解压后打开FaceR.exe即可使用，源代码在faceR.py中。
若需要源代码可以前往“基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码”进行下载。
已通过pyinstaller封装成exe，解压后打开FaceR.exe即可使用，源代码在faceR.py中。
若需要源代码可以前往“基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码”进行下载。
2024/7/29 14:24:39
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python在window上使用python-3.7.4-amd64.exe直接安装时会缺少fcntl.py文件，影响python使用。
但是如果使用python-3.7.4-amd64-webinstall.exe安装就不会缺少该文件。
解决办法：可以下载该文件放到python安装路径下的lib包内，或者卸载python，用python-3.7.4-amd64-webinstall.exe安装即可。
但是如果使用python-3.7.4-amd64-webinstall.exe安装就不会缺少该文件。
解决办法：可以下载该文件放到python安装路径下的lib包内，或者卸载python，用python-3.7.4-amd64-webinstall.exe安装即可。
2024/7/23 16:53:19
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香农编码费诺编码霍夫曼编码有报告一个.py文件实现注释全面排版清晰96分大作业没积分的可私信也有直接购买的付费链接https://download.csdn.net/download/qq_44781688/20009610不急的想白嫖也可以请私信如果能看见会回复的
2024/7/23 12:50:02
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德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
2024/7/20 18:14:15
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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