Python3.6.5标准库文档(高清完好中文版)2089页，文字版，2018年5月25日由Python官网文档+谷歌翻译而成，翻译质量已属于自动翻译的最高水平（极少数翻译稍逊于人工翻译，但绝不影响阅读和理解）。
2015/4/27 8:03:07
120.81MB
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支持python3.8.2的pocketsphinx语音辨认库，安装pipinstall+路径+pocketsphinx-0.1.15-cp38-cp38-win_amd64.whl
2016/9/14 19:51:55
27.82MB
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看懂java源码GetSmellsGetSmells使用提取Java源代码中的代码味道。
先决条件GetSmells被编写为可在Windows或MacOS上运行（在Windows7和MacOS10.12上进行了测试）理解：您必须已在本地安装才能运行脚本。
它应该安装在操作系统的默认位置（对于Windows为C:\ProgramFiles\SciTools\或在MacOS上为/Applications/Understand.app）；
如果它不在默认位置，则可以在understandapi.py和understandcli.pycli.py的顶部都修改路径。
您可以申请1年教育许可证，以了解Python3.4+：该脚本是为Python3.4+编写的，在Windows上，您的32位/64位版本的Python3应该与您的Understand安装（使用Python3.664位开发）的位数相婚配。
Python库：pip3installnumpy用法python3getsmells.py[sourcePath][outputPath(optiona
先决条件GetSmells被编写为可在Windows或MacOS上运行（在Windows7和MacOS10.12上进行了测试）理解：您必须已在本地安装才能运行脚本。
它应该安装在操作系统的默认位置（对于Windows为C:\ProgramFiles\SciTools\或在MacOS上为/Applications/Understand.app）；
如果它不在默认位置，则可以在understandapi.py和understandcli.pycli.py的顶部都修改路径。
您可以申请1年教育许可证，以了解Python3.4+：该脚本是为Python3.4+编写的，在Windows上，您的32位/64位版本的Python3应该与您的Understand安装（使用Python3.664位开发）的位数相婚配。
Python库：pip3installnumpy用法python3getsmells.py[sourcePath][outputPath(optiona
2017/9/27 18:41:35
8KB
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这里面包含整个基于神经网络深度学习，实现人脸识别项目，包括原始数据，训练数据训练模型测试数据等，包含演示同步ppt文件，使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情以及整个卷积的引见，可以做为入门以及会议上引见使用的文档。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。
2020/9/21 18:49:32
64.04MB
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抖音云冲马桶小编亲身测试，完美运行。
1.先安装文件夹中的python3.52.然后点击一键安装库环境，这里比较慢，大概花40分钟3.一键启动获取弹幕4.打开里面的冲马桶5.下载直播伴侣，点击获取窗口，点击开始直播6.输入你的地址7.完美运行需要更多好的软件请私信我，或者查看我的频道，更多原创精品制作中。
下个预告是原创作品：云猜数字大小，让直播间的速度翻倍。
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2019/2/10 6:36:32
117.86MB
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
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变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
2016/5/8 12:34:51
1.51MB
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包含已调试好的selenium、firefox与python3.6的docker镜像文件，同时有一个测试案例，可以直接运转，使用无界面firefox访问网站
2016/11/7 11:07:07
956.52MB
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Python3.3.2MacOSX64-bit/32-bitx86-64/i386Installer
2020/6/27 10:39:55
18.8MB
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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