Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py

PyWavefrontPyWavefront读取Wavefront3D对象文件（something.obj，something.obj.gz和something.mtl），并为准备渲染的每种材质生成交错的顶点数据。
1.x版本支持Python3.4+0.x版本支持Python2.7还提供了一个简单的（可选）可视化模块来渲染对象。
交错的数据也可以由更现代的渲染器（如VBO或VAO）使用。
当前，已实现最常用的功能：职位纹理坐标法线顶点颜色材料解析纹理和纹理参数我们目前不支持参数空间顶点，线元素或平滑组。
如果缺少所需的功能，请在github上创建一个问题或请求请求。
该软件包位于或可以在上克隆。
pipinstallpywavefront还请查看以制定未来计划。
用法加载obj文件的基本示例：importpywavefrontscene=pywavefront.Wavefront('something.obj')一个更复杂的例子如果在obj或mtl文件中发现了不受支持的功能，则strict（默认值

NaturalLanguageToolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。

吡date酸酯用于将公历日期转换为波斯日期的Python库。
安装pipinstallpypersiandate用法frompypersiandate.pypersiandateimport*res=topersia(2020,1,1)print(res['day'])print(res['dayname'])print(res['year'])print(res['month'])print(res['monthname'])

python库GDAL文档说明（图文说明）Disjoint、Touches、Intersect、Crosses、Within、Contains、Overlaps、Simplegeoprocessing

binarytree：用于研究二叉树的Python库

将文件（编译好的pyd文件）解压后复制到python库文件中，可以直接用

基因本体论工具作者海宝堂（）DV（）布伦特·佩德森（）菲德尔·拉米雷斯（）AurelienNaldi（）帕特里克·弗里克（）杰夫·尤恩斯（）佐藤健太（）克里斯·蒙加（Chris）格雷格·（）戴维·德托马索（）奥尔加·（）电子邮件执照BSD描述该软件包包含一个Python库，用于根据Fisher的精确测试，处理某些GO术语的过高和不足表示。
具有多种多样的校正例程，包括Bonferroni，Sidak，Holm和错误发现率的本地实现例程。
此外，还包括从多个测试校正：FDR的Benjamini/Hochberg的，FDR的Benjamini/Yekutieli，霍尔姆-Sidak，西门斯-Hochberg指出霍梅尔，FDR2级的Benjamini-Hochberg的，F

pythonstockV1项目，股市有风险投资需谨慎，本项目只能用于Python代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算BUG。
PythonStockV1是基于Python的pandas，tushare，bokeh，tornado，stockstats，ta-lib等框架开发的全栈股票系统。
1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在dockerhub上压缩后200BM，本地占用500MB磁盘空间。
2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。
借助tushare抓取数据（老API，后续使用tusharepro开发）3）使用corn做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。
4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickleto_pickle的gzip压缩模式存储。
5）使用tornado开发web系统，支持股票数据，沪深300成份股，中证500成份股，龙虎榜数据，每日股票数据，每日大盘指数行情等6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。
7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达17个指标的数据绘图，进行图表展示。

利用python库中的pandas和openpyxl对excel表格进行基本的操作，包括，读取、写入、插入、删除、画图等操作，详细可以参考https://xlsxwriter.readthedocs.io/index.html#

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。