报纸应用使用django框架制造的网络应用。
前端使用html和bootstrap而sqlite3用作数据库。
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要求Python3.7Django2.2.10和其他要求在Pipfile中。
设置项目下载并安装Python3.7下载并安装Git。
分叉存储库。
将存储$gitclonehttps://github.com//newspaper-app.git到本地计算机$gitclonehttps://github.com//newspaper-app.git将目录更改为报纸应用程序$cdnewspaper-app安装pipenv$pip3installpipenv创建一个虚拟环境并从Pipfile安装所有要求$pipenvinstall激活环境：$pipenvshell进行迁移$pythonmanage.pymakemigrations将更改迁

本压缩包包括SHA-3python源代码，和官方文档。
hash结果为标准hash值，正文详细，适合初学者。
本代码实现的是SHA-3512hash算法。
现列出本代码空字符hash值便于检验('a69f73cca23a9ac5c8b567dc185a756e97c982164fe25859e0d1dcc1475c80a615b2123af1f5f94c11e3e9402c3ac558f500199d95b6d3e301758586281dcd26')可以用python3自带hashlib类检验

识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
smile:微笑；
laugh:大笑)：none表情-probability(表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大)：0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形)：oval脸型-probability(置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大)：0.4419156313性别-type(male:男性female:女性)：male性别-probability(性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common能否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸)：human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9992217422

谷歌C++代码静态分析对象，支持python2python3

python3.7.9mac版

应用非极大抑制方法，可排除候选的堆叠检测。
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本

Python3.x+Pyqt5实现绘图界面（MainWindow类型窗体；
matplotlib绘图控件嵌入PyQt5GUI中）和业务逻辑分离案例03_本人写的，有UI界面源代码。

功能1.用户注册，用户登录2.上传音乐，专辑图片3.播放音乐4.搜索功能，可以搜索出歌曲或者专辑fjl2401@163.com基于python3.6.7,django2.1.4前端为bootstrapcss框架代码简约，有问题可以咨询:fjl2401@163.com

处理fatalerrorLNK1104:cannotopenfile'python37_d.lib'问题由源码编译过来的文献，版本python3.7，下载后放入到python目录下的Lib文件夹即可

1.本资源主要是基于python-opencv进行开发的，主要功能是用鼠标提取不规则的ROI以便进行后续处理。
2.https://blog.csdn.net/imwaters/article/details/80808491博文配套代码，整理了一些参考资料。
代码基本是一样的，有分的麻烦还是下载支持一下。

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。