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2025/6/13 7:16:34
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小时候的经典游戏，代码参考了github上的项目Mario-Level-1，使用pygame来实现，原项目实现了超级玛丽的第一个小关。
在原项目的基础上，游戏使用json文件来保存每一个关卡的数据，将数据和代码解耦合，目前已开发4个小关，后续关卡的扩展也很方便，只需要添加json文件和地图图片，支持新的怪物就行。
游戏还支持进入水管，到新的子地图。
在原项目的基础上，游戏使用json文件来保存每一个关卡的数据，将数据和代码解耦合，目前已开发4个小关，后续关卡的扩展也很方便，只需要添加json文件和地图图片，支持新的怪物就行。
游戏还支持进入水管，到新的子地图。
2025/6/13 5:04:56
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今天小编就为大家分享一篇浅谈PyQt5中异步刷新UI和Python多线程总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
一起跟随小编过来看看吧
一起跟随小编过来看看吧
2025/6/12 17:24:42
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已打包成exe文件，说明：1.合并pdf文件(1)点击选择文件夹按钮，选择要合并的pdf文件所在的文件夹。
(2)点击合并pdf按钮(3)合并完成后会提示合并文件所在位置2.图片转pdf(1)点击选择文件夹按钮，选择要转换的图片文件所在的文件夹，目前支持.png和.jpg格式的图片。
(2)点击图片转pdf按钮。
(3)自动将转换后的pdf文件合并。
(4)完成后提示合并文件所在位置。
3.Word转pdf(1)点击选择文件夹按钮，选择要转换为pdf文件的word所在的文件夹，支持.doc和.docx格式。
(2)点击word转pdf按钮。
(3)完成后提示转换成功。
5.Pdf转word(1)点击选择文件按钮，选择要转换的pdf文件。
(2)点击pdf转word按钮。
(3)转换完成后会提示word文件所在位置。
6.Pdf转图片(1)点击选择文件按钮，选择要转换的pdf文件。
(2)如果要转换部分页面，请输入要转换的页码范围，例如转换第1,3,4,5页，请输入1,3-5。
(注意使用英文的,)(3)点击pdf转图片按钮。
(4)转换完成后会提示文件夹所在位置。
(2)点击合并pdf按钮(3)合并完成后会提示合并文件所在位置2.图片转pdf(1)点击选择文件夹按钮，选择要转换的图片文件所在的文件夹，目前支持.png和.jpg格式的图片。
(2)点击图片转pdf按钮。
(3)自动将转换后的pdf文件合并。
(4)完成后提示合并文件所在位置。
3.Word转pdf(1)点击选择文件夹按钮，选择要转换为pdf文件的word所在的文件夹，支持.doc和.docx格式。
(2)点击word转pdf按钮。
(3)完成后提示转换成功。
5.Pdf转word(1)点击选择文件按钮，选择要转换的pdf文件。
(2)点击pdf转word按钮。
(3)转换完成后会提示word文件所在位置。
6.Pdf转图片(1)点击选择文件按钮，选择要转换的pdf文件。
(2)如果要转换部分页面，请输入要转换的页码范围，例如转换第1,3,4,5页，请输入1,3-5。
(注意使用英文的,)(3)点击pdf转图片按钮。
(4)转换完成后会提示文件夹所在位置。
2025/6/12 17:02:36
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Python实现MapReduce的WordCount（hadoop平台）在进行大数据处理时，JAVA程序用的较多，但是，想要把深度学习算法用到MapReduce中，Python是深度学习和数据挖掘处理数据较为容易的语言，所以基于以上考虑，本文介绍了使用python实现MapReduce中的WordCount实验
2025/6/12 12:05:46
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AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的DiscreteAdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
2025/6/12 10:39:13
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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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