PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
2024/8/10 19:26:18
76.09MB
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资源说明：数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾代码运行说明：1、安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow|numpy|keras|cv22、train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传3、predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。
2024/8/6 11:03:04
161.27MB
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里面3个whl文件验证可用，scipy太大了，下载链接和安装方法参考http://blog.csdn.net/a15216115048/article/details/；
之前下载三个exe的，验证我的机器上不能用，不过别人传上来也许在其他机器上是可以的。
之前下载三个exe的，验证我的机器上不能用，不过别人传上来也许在其他机器上是可以的。
2024/7/28 18:50:53
42.93MB
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numpy-1.12.1-cp35-none-win_amd64whlzip包
2024/7/26 17:55:12
7.22MB
1
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。
这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。
据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。
据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
2024/5/31 5:31:46
6.37MB
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numpy最新版本3.7，python数据基础包，numpy最新版本3.7，python数据基础包
2024/5/4 12:57:10
118.12MB
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MaskR-CNN源码，需要python3、tensorflow＞=1.3、Keras＞=2.08、h5py、scipy、scikit-image、cython、numpy+mkl
2024/4/27 10:01:23
25.19MB
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对此数据的分析过程以文档形式展现，且附有答辩PPT代码实现了移动设备数据集的三个数据分析任务：预测年龄和性别、分析最受欢迎的APP以及分析最受欢迎的手机品牌。
实现过程主要使用了sklearn、pandas、numpy、pyplot等库由于数据量太大，没有展示数据
实现过程主要使用了sklearn、pandas、numpy、pyplot等库由于数据量太大，没有展示数据
4.53MB
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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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