基于python库的SKLearn的KNN分类，将用户产生的报文有用的部分摘取出来，进行KNN分类处理，并检测分类的正确度
2025/1/20 4:42:33
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python库文件html5lib-0.9999999.tar.gz在安装tensorflow1.2.1版本时需要的依赖库,规定版本必须大于0.999小于0.99999999,科选择该库文件
2024/12/9 3:45:23
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心跑步：安装pipenv安装python库：在该项目的目录中：pipenvinstall运行烧瓶应用程序pipenvrunflaskrun发展上面安装之后，用于开发：FLASK_ENV=developmentpipenvrunflaskrun在另一个终端：在〜/$WORKSPACE/app/static/npmrunwatch当您在开发过程中更改源代码时，这两个命令都将确保实时重新加载后端/前端代码。
请注意，尽管如此，您仍然必须刷新页面才能看到javascript的更改。
测验pyenv运行pytest应用程序/测试/待办事项清单在代码库中搜索所有“待办事项”以获取更多想法。
使用websocket实时执行操作验证动作（例如必须效仿）添加游戏的“交换卡”部分。
保持得分在游戏中添加多个回合的概
请注意，尽管如此，您仍然必须刷新页面才能看到javascript的更改。
测验pyenv运行pytest应用程序/测试/待办事项清单在代码库中搜索所有“待办事项”以获取更多想法。
使用websocket实时执行操作验证动作（例如必须效仿）添加游戏的“交换卡”部分。
保持得分在游戏中添加多个回合的概
2024/10/20 16:23:50
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termplotlibtermplotlib是一个Python库，可满足您所有终端绘图需求。
它旨在像一样工作。
线图对于线图，termplotlib依赖于。
安装后，代码importtermplotlibastplimportnumpyx=numpy.linspace(0,2*numpy.pi,10)y=numpy.sin(x)fig=tpl.figure()fig.plot(x,y,label="data",width=50,height=15)fig.show(
它旨在像一样工作。
线图对于线图，termplotlib依赖于。
安装后，代码importtermplotlibastplimportnumpyx=numpy.linspace(0,2*numpy.pi,10)y=numpy.sin(x)fig=tpl.figure()fig.plot(x,y,label="data",width=50,height=15)fig.show(
2024/10/14 2:58:40
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本人找遍全网找到一个可用的，对网查，无法upgrade更新的小伙伴来说是一个福音哦~直接放在python库script下，通过命令窗口install即可。
2024/9/16 16:01:36
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||||VidGear是一种高性能的视频处理Python库，它提供了一个易于使用的，高度可扩展，多线程+ASYNCIO框架之上许多国家的最先进的专业像库，，，，，，，和的后端，使我们能够灵活利用它们的内部参数和方法，同时静默提供强大的错误处理和无与伦比的实时性能。
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序
2024/9/8 16:29:33
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博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。
需要的Python库在requirements.txt有提及：cmake==3.12.0dlib==19.16.0numpy==1.15.3opencv-python==3.4.3.18这些是最低版本，可以比这个高。
我是用python3.6运行的。
没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pipinstalldlib安装成功哦。
相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440
需要的Python库在requirements.txt有提及：cmake==3.12.0dlib==19.16.0numpy==1.15.3opencv-python==3.4.3.18这些是最低版本，可以比这个高。
我是用python3.6运行的。
没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pipinstalldlib安装成功哦。
相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440
2024/7/24 16:02:26
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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
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
2024/6/19 18:14:16
44.25MB
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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
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
2024/5/3 10:16:33
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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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