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
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在python3.5基本上安装OpenCv库的.whl文件
2021/1/14 7:14:07
37.94MB
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dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl支持win1064位零碎python3.6
2020/3/12 17:21:40
2.29MB
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1、使用python的PIL包，对图片进行紧缩;2、环境为python3.7.0、安装PIL包：pipinstallpillow;3、图片尺寸等比例修改参数scale【默认0.2】，图片紧缩质量参数quality【默认100】，图片公用命名参数basename【默认'newimg-'】;4、执行工具会在当前文件夹下新建一个newimg文件夹，存放紧缩后的图片。
2018/9/14 6:45:12
2KB
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centos6+python3.6+django2+ansible2.4+celery4.2运维管理零碎，目前实现功能：用户和用户组管理、资产管理、集成ansible2.4、简易堡垒机(主机分配支持rdp以及vnc、用户分配、文件上传下载、配置禁用命令清单、操作录像回放功能)、CI/CD（支持git仓库和svn仓库）、数据库管理（一部分）、celery任务编排、知识库及文件共享
2016/2/24 7:06:53
16.1MB
1
使用python3实现rsa,所需要的数学知识以及注释都在report里面，代码里面有注释，在运行可执行文件的时候要留意先阅读readme，因为没有刻意增加代码的鲁棒性
2020/9/6 15:06:13
33.1MB
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经过总结网络上其别人的版本，加入了截图和日志正常显示的功能，基于python3,
2017/6/16 20:16:18
25KB
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SYNCHack写入产品产品是TERNNER，这是一个实习平台，将传统的工作汇总网站与更简单的UI结合在一起，比传统的工作汇总网站更容易，更快捷地进行工作搜索。
这是原型的一些图片：技术细节使用Python和Selenium，构建了一个网络抓取机器人，以获取GradAustralia的工作详细信息。
然后，将这些数据解析为BeautifulSoup4进行html解析，然后将其插入SQLite3服务器以用于网站格式化。
使用这些详细信息，该机器人还承担了导航到次要工作详细信息页面并抓取该部分的任务，然后将该部分解析为Rake-nltk以识别用作搜索参数的关键字。
要求Python3.6及更高版本。
后端使用SQLite3，Selenium，BeautifulSoup4和Rake-nltk。
前端是用html构建的。
局限性由于时间限制，从来没有为产品正确设计前端。
由于不需要培
这是原型的一些图片：技术细节使用Python和Selenium，构建了一个网络抓取机器人，以获取GradAustralia的工作详细信息。
然后，将这些数据解析为BeautifulSoup4进行html解析，然后将其插入SQLite3服务器以用于网站格式化。
使用这些详细信息，该机器人还承担了导航到次要工作详细信息页面并抓取该部分的任务，然后将该部分解析为Rake-nltk以识别用作搜索参数的关键字。
要求Python3.6及更高版本。
后端使用SQLite3，Selenium，BeautifulSoup4和Rake-nltk。
前端是用html构建的。
局限性由于时间限制，从来没有为产品正确设计前端。
由于不需要培
2019/10/24 4:14:18
4.23MB
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python人脸识别、人体识别、耳朵眼睛识别源码，需求先安装python3.5、opencv以及自带的分类器
2019/1/9 14:15:34
4KB
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该文件处理python3.6安装插件报错error:MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"MicrosoftVisualC++问题
2019/6/8 16:28:18
2.78MB
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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
15KB