Camelot:一个能够轻松地从PDF文件中提取表格的Python库
2023/2/10 7:09:17
17.31MB
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CanvasAPICanvasAPI是用于访问Instructure的的Python库。
该库使开发人员能够以编程方式管理Canvas课程，用户，成绩簿等。
目录安装您可以使用pip安装CanvasAPI：pipinstallcanvasapi文献资料完整文档可在“。
贡献想要协助我们改善CanvasAPI？查看我们的“以了解有关以开发人员身份运行CanvasAPI，选择要解决的问题，提交错误报告，贡献补丁等的信息。
快速开始CanvasAPI入门很容易。
与大多数API客户端一样，CanvasAPI公开了一个类，该类提供对其余API的访问：Canvas。
首先要做的是通过提供Canvas实例的根APIURL和有效的API密钥实例化一个新的Canvas对象：#ImporttheCanvasclassfromcanvasapiimportCanvas#CanvasAPIURLAPI_URL="https://example.com"#CanvasAPIkeyAPI_KEY="p@$$w0rd"#In
该库使开发人员能够以编程方式管理Canvas课程，用户，成绩簿等。
目录安装您可以使用pip安装CanvasAPI：pipinstallcanvasapi文献资料完整文档可在“。
贡献想要协助我们改善CanvasAPI？查看我们的“以了解有关以开发人员身份运行CanvasAPI，选择要解决的问题，提交错误报告，贡献补丁等的信息。
快速开始CanvasAPI入门很容易。
与大多数API客户端一样，CanvasAPI公开了一个类，该类提供对其余API的访问：Canvas。
首先要做的是通过提供Canvas实例的根APIURL和有效的API密钥实例化一个新的Canvas对象：#ImporttheCanvasclassfromcanvasapiimportCanvas#CanvasAPIURLAPI_URL="https://example.com"#CanvasAPIkeyAPI_KEY="p@$$w0rd"#In
2023/2/8 3:33:50
303KB
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Fastecdsa内容易于百胜用法产生金钥签名和验证任意椭圆曲线算法导入和导出密钥编码签名致谢关于这是用于执行快速椭圆曲线加密（特别是数字签名）的python软件包。
安全没有随机数重用，没有秘密材料上的分支，并且在对它们进行任何操作之前，所有点均已验证。
通过蒙哥马利点乘法可以缓解计时方面的挑战。
随机数是根据RFC6979生成的。
整个软件包中使用的默认曲线是P256，可提供128位安全性。
如果需要更高级别的安全性，则可以在一种方法中指定curve参数，以在更大的字段（例如P384）上使用曲线。
话虽如此，加密是棘手的，而且我不会犯错误。
请使用针对安全性至关重要的使用程序而已建立并经过审查的库。
如果您发现此库有任何安全问题或风险，请打开一个问题或给我发送电子邮件。
支持的Python版本该软件包的初始版本针对python2.7。
较早的版本可能
安全没有随机数重用，没有秘密材料上的分支，并且在对它们进行任何操作之前，所有点均已验证。
通过蒙哥马利点乘法可以缓解计时方面的挑战。
随机数是根据RFC6979生成的。
整个软件包中使用的默认曲线是P256，可提供128位安全性。
如果需要更高级别的安全性，则可以在一种方法中指定curve参数，以在更大的字段（例如P384）上使用曲线。
话虽如此，加密是棘手的，而且我不会犯错误。
请使用针对安全性至关重要的使用程序而已建立并经过审查的库。
如果您发现此库有任何安全问题或风险，请打开一个问题或给我发送电子邮件。
支持的Python版本该软件包的初始版本针对python2.7。
较早的版本可能
2022/11/7 16:12:16
57KB
1
最终年份项目r305作为我最后一年毕业项目的一部分；
使用生物识别技术的考勤管理系统的设计与开发。
该项目实现了一个小型库，用于通过与上位机的串行通信与adafruitr305指纹模块进行交互。
在我们的例子中，上层计算机是树莓派（3），这克服了arduino无法从模块字符缓冲区或闪存库中获取模板到上层计算机进行外部存储（例如数据库）的特定限制。
该库还旨在克服arduinoc++库无法解决的这一难题。
因而，与其说不修改arduino库，不如说我们为什么不建我们的python库。
对项目的致谢，该项目为图书馆带来了极大的启发。
它还实现了一些适合我们（我自己，和）项目需求的模块，这些模块是指纹注册以及针对演讲和考勤的验证。
我们在此项目中构建的库部分由我们进一步开发，我们在pypi上将其作为python官方包（库）发布。
文档是readthedocs，和GitHub库
使用生物识别技术的考勤管理系统的设计与开发。
该项目实现了一个小型库，用于通过与上位机的串行通信与adafruitr305指纹模块进行交互。
在我们的例子中，上层计算机是树莓派（3），这克服了arduino无法从模块字符缓冲区或闪存库中获取模板到上层计算机进行外部存储（例如数据库）的特定限制。
该库还旨在克服arduinoc++库无法解决的这一难题。
因而，与其说不修改arduino库，不如说我们为什么不建我们的python库。
对项目的致谢，该项目为图书馆带来了极大的启发。
它还实现了一些适合我们（我自己，和）项目需求的模块，这些模块是指纹注册以及针对演讲和考勤的验证。
我们在此项目中构建的库部分由我们进一步开发，我们在pypi上将其作为python官方包（库）发布。
文档是readthedocs，和GitHub库
2019/11/3 6:03:39
10KB
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人脸识别该仓库已被修改为：:主要仓库是中等文章在NvidiaJetsonNano板上安装请按照文章或按照以下说明进行操作安装所需的Python库要构建我们的面部识别系统，我们需要安装几个Python库。
虽然JetsonNano预装了很多很棒的东西，但还是有一些奇怪的遗漏。
例如，OpenCV是使用Python绑定安装的，但未安装pip和numpy，而使用OpenCV进行任何操作都是必需的。
让我们修复它。
在JetsonNano桌面上，打开一个Terminal窗口并运行以下命令。
每次要求输入密码时，请输入创建用户帐户时输入的密码：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3-pipcmakelibopenblas-devliblapack-devlibjpeg-dev首先，我们要更新apt，这
虽然JetsonNano预装了很多很棒的东西，但还是有一些奇怪的遗漏。
例如，OpenCV是使用Python绑定安装的，但未安装pip和numpy，而使用OpenCV进行任何操作都是必需的。
让我们修复它。
在JetsonNano桌面上，打开一个Terminal窗口并运行以下命令。
每次要求输入密码时，请输入创建用户帐户时输入的密码：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3-pipcmakelibopenblas-devliblapack-devlibjpeg-dev首先，我们要更新apt，这
2015/5/14 16:27:04
8KB
1
SymPy是一个符号计算的Python库。
它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简约、易于理解和扩展。
它完全由Python写成，不依赖于外部库。
SymPy在新BSD许可证下开源。
它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简约、易于理解和扩展。
它完全由Python写成，不依赖于外部库。
SymPy在新BSD许可证下开源。
2020/8/2 23:25:49
4.37MB
1
磅蜜蜂所有Honeybee核心Python库的集合。
请注意，此存储库和相应的Python软件包不包含任何代码，只是为了提供将所有honeybee核心库一起安装的快捷方式而存在。
随附的蜜蜂扩展运行pipinstalllbt-honeybee将导致安装以下honeybeePython软件包：随附的蜜蜂核心库由于两个beeney扩展都使用honeybee核心库，因而还包括以下依赖项：还包括所有瓢虫包由于蜜蜂使用瓢虫，因而还包括以下内容：
请注意，此存储库和相应的Python软件包不包含任何代码，只是为了提供将所有honeybee核心库一起安装的快捷方式而存在。
随附的蜜蜂扩展运行pipinstalllbt-honeybee将导致安装以下honeybeePython软件包：随附的蜜蜂核心库由于两个beeney扩展都使用honeybee核心库，因而还包括以下依赖项：还包括所有瓢虫包由于蜜蜂使用瓢虫，因而还包括以下内容：
2016/7/9 10:53:24
18KB
1
用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
2015/6/11 4:46:56
9.21MB
1
适用于Fluentd的Python结构化记录器许多网络/移动应用程序会生成大量事件日志（例如登录，注销，购买，关注等）。
分析这些事件日志对于改善服务可能真的很有价值。
但是，挑战在于如何轻松，可靠地收集这些日志。
通过以下方式解决了该问题：易于安装，占地面积小，插件，可靠的缓冲，日志转发等。
fluent-logger-python是一个Python库，用于记录来自Python应用程序的事件。
要求Python2.7或3.4+msgpack-python重要说明：版本0.8.0是支持Python2.6、3.2和3.3的最新版本安装该库以“fluent-logger”python软件包的方式分发。
请执行以下命令进行安装。
$pipinstallfluent-logger配置Fluentd守护程序必须使用tcp源配置启动：
分析这些事件日志对于改善服务可能真的很有价值。
但是，挑战在于如何轻松，可靠地收集这些日志。
通过以下方式解决了该问题：易于安装，占地面积小，插件，可靠的缓冲，日志转发等。
fluent-logger-python是一个Python库，用于记录来自Python应用程序的事件。
要求Python2.7或3.4+msgpack-python重要说明：版本0.8.0是支持Python2.6、3.2和3.3的最新版本安装该库以“fluent-logger”python软件包的方式分发。
请执行以下命令进行安装。
$pipinstallfluent-logger配置Fluentd守护程序必须使用tcp源配置启动：
2018/10/16 8:49:16
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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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