关于pyinotify主页：：软件包许可证：麻省理工学院原料许可证：简介：在Linux上使用inotify监视文件系统事件。
当前构建状态蔚蓝变体状态linux_64_python3.6.____73_pypylinux_64_python3.6.____cpythonlinux_64_python3.7.____73_pypylinux_64_python3.7.____cpythonlinux_64_python3.8.____cpythonlinux_64_python3.9.____cpython当前发行信息姓名资料下载版本平台类安装pyinnotify安装pyinotify从conda-forge通道可以通过添加可以实现conda-forge到您的频道：condaconfig--a
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2024/6/14 7:02:25
17KB
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2018廖雪峰最新Python3官方教程PDF版。
小白的Python新手教程，具有如下特点：中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python3版本。
随着AI时代的来临，Python已经是必学语言。
小白的Python新手教程，具有如下特点：中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python3版本。
随着AI时代的来临，Python已经是必学语言。
2024/6/14 5:06:44
147B
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本资源是本人根据慕课网的视频教程整理的一份代码，已调试通过。
目的是爬取百度百科1000个词条的网页信息，编程环境是Python3.5.
目的是爬取百度百科1000个词条的网页信息，编程环境是Python3.5.
2024/6/13 10:06:58
213KB
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在开发环境中输入importdocx测试三方库有没有成功，显示ImportError:Nomodulenamed'exceptions'原来是通过命令行下载的docx安装包还没有完全兼容python3，估计这个安装包还只兼容python2(python2和python3差别还是挺大的，虽然现在python3出来很久了，但是不少三方库还没有更新)，因此需要自己找一个兼容的包：python_docx-0.8.6-py2.py3-none-any.whl。
然后在AnacondaPrompt命令窗口中输入一下指令：pipuninstalldocx（把原来安装的docx卸载掉）pipinstallpython_docx-0.8.6-py2.py3-none-any.whl
然后在AnacondaPrompt命令窗口中输入一下指令：pipuninstalldocx（把原来安装的docx卸载掉）pipinstallpython_docx-0.8.6-py2.py3-none-any.whl
2024/6/11 9:18:39
180KB
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基于Python3.7实现手写识别功能，调用KNN算法。
包括源程序、训练数据、测试数据和测试结果。
包括源程序、训练数据、测试数据和测试结果。
2024/6/2 10:21:52
548KB
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基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。
2024/6/2 10:30:06
49KB
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SSD的mAP的python3脚本文件，直接运行可得到mAP-也可用于其他目标检测模型：mobilenet-ssd,yolo,fasterrcnn-voc_eval.py-reval_voc.py
2024/6/2 1:16:39
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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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