基于特征点婚配的视频稳像，opencv。
有C++和python代码。
这个文件夹里面的代码有更新，详细见https://blog.csdn.net/luohenyj/article/details/88355444
有C++和python代码。
这个文件夹里面的代码有更新，详细见https://blog.csdn.net/luohenyj/article/details/88355444
2018/1/13 11:57:37
8.44MB
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EffectivePython编写高质量python代码的59个无效方法百度网盘地址
2016/7/9 9:52:23
169B
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里面有两个文件，一个是python代码文件，另一个是测试数据，程序不够健壮，由于Amazon有防机器人，所以本程序采用延时方法，所以耗时比较长。
但对于初学者说，真的不失为一个好的实例，程序涉及到csv文件的读写，beautifulSoup的使用、报头的假装。
但对于初学者说，真的不失为一个好的实例，程序涉及到csv文件的读写，beautifulSoup的使用、报头的假装。
2017/1/6 5:10:16
2KB
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多态Polymorph是一种工具，它允许在实时拦截的网络数据包上执行Python代码，从而有助于即时修改网络流量。
该框架可用于实时修改实现任何公共指定网络协议的网络数据包。
另外，它可以用于通过创建自定义笼统和字段来修改私有指定的网络协议。
安装Polymorph是专门为在Linux操作系统上安装和运行而设计的。
在安装框架之前，必须安装以下要求：apt-getinstallbuild-essentialpython-devlibnetfilter-queue-devtsharktcpdumppython3-pipwiresharkgit安装依赖项后，可以使用以
该框架可用于实时修改实现任何公共指定网络协议的网络数据包。
另外，它可以用于通过创建自定义笼统和字段来修改私有指定的网络协议。
安装Polymorph是专门为在Linux操作系统上安装和运行而设计的。
在安装框架之前，必须安装以下要求：apt-getinstallbuild-essentialpython-devlibnetfilter-queue-devtsharktcpdumppython3-pipwiresharkgit安装依赖项后，可以使用以
2020/11/15 19:45:05
294KB
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k-means算法数据集，有1000个二维的数据集，采用python代码编写，用最底层代码编写完成k-means聚类，文中分为四个聚类中心点，有助初学者理解，编写调试
2021/3/17 1:22:16
20KB
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EffectivePython：编写高质量Python代码的59个无效方法，内涵两个文件：中文扫描版带目录和英文文字版
2017/4/20 4:37:28
38.23MB
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这是一个模拟Google浏览器输入搜索关键字后，谷歌集群上各个部分之间通信的过程。
参考的是WEBSEARCHFORAPLANET:THEGOOGLECLUSTERARCHITECTURE这篇论文描述的过程。
本实例通过从GoogleWeb搜索入手，通过python代码模拟了该过程，使得本人愈加理解了谷歌集群的体系结构。
参考的是WEBSEARCHFORAPLANET:THEGOOGLECLUSTERARCHITECTURE这篇论文描述的过程。
本实例通过从GoogleWeb搜索入手，通过python代码模拟了该过程，使得本人愈加理解了谷歌集群的体系结构。
2017/11/1 10:57:04
9.63MB
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OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。
2021/6/22 4:31:53
88.69MB
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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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