网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）

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Gephi是一个构建在NetBeans平台上用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作：探索性数据分析，链接分析，社交网络分析，生物网络分析等。

Gephi快速入门指南 pdf

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Python 网络数据采集（完整带书签中文翻译PDF版-文字版）

本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本...

Python网络数据采集 - 2016.pdf

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python 网络数据采集 mobi格式

python 网络数据采集，运用python3.x进行网络爬虫相关的自动化操作，可以大大简化网络上相关的重复的工作

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python网络数据采集，非常有利于网络数据采集的应用

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详细的网络数据采集尤其是beautiful soup 库的讲解。

Python网络_数据采集

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Python网络爬虫与数据采集.pdf

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《Python网络数据采集》第 1 章.docx

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完整版精品Python网络爬虫教程 数据采集 信息提取课程 全套PPT课件 共12个章节.rar

Python网络爬虫教程 数据采集 信息提取课程 01-Requests库入门（共59页）.pptx Python网络爬虫教程 数据采集 信息提取课程 02-网络爬虫的盗亦有道（共19页）.pptx Python网络爬虫教程 数据采集 信息提取课程 03-...

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目

您正在寻找的是第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python B组的题目全集。蓝桥杯大赛作为国内知名的计算机程序设计竞赛，一直以来都以其高水平的题目和严格的评选标准而备受瞩目。本次大赛的Python B组题目更是涵盖了众多编程领域的知识点，无论是算法设计、数据结构还是编程技巧，都考验了参赛者的深厚实力。 这份题目全集以PDF格式呈现，清晰易读，方便您随时查阅和学习。每一道题目都经过精心设计和筛选，旨在考察参赛者的编程思维、问题解决能力以及创新能力。无论您是正在准备参赛的选手，还是对编程感兴趣的爱好者，这份题目集都将为您提供一个极好的学习和挑战的平台。 通过这份题目集，您可以深入了解蓝桥杯大赛的出题风格和难度，熟悉各种编程问题的解题思路和方法，从而提升自己的编程能力和竞技水平。此外，这些题目也是极好的练习材料，可以帮助您巩固和拓展编程知识，提高解决实际问题的能力。 适用人群： 蓝桥杯大赛参赛选手 计算机专业学生 编程爱好者 对算法和数据结构有兴趣的学习者 资源特点： 高质量的题目设计，涵盖广泛的知识点 清晰易读的PDF格式，方便查阅和学习 提供解题思路和方法，有助于提升编程能力

大麦网抢票脚本【Python脚本】

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等

人脸识别系统OpenCV+dlib+python（含数据库）Pyqt5界面设计 项目源码 毕业设计

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

YOLOv8-火焰识别（火焰数据集+代码+GUI界面+内置训练好的模型文件）

教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套

人体姿态检测

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料

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第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonA组题目

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python A组题目 大家好！我很高兴与大家分享这份珍贵的资源——第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python A组的题目集。这份PDF文件详细收录了本次大赛的所有题目，是每一位热爱编程、特别是Python编程的朋友们不可多得的参考资料。 内容概述： 题目类型丰富：包含了多种题型，从基础的选择题、填空题，到更具挑战性的编程题，全方位考察参赛者的编程能力和问题解决能力。 知识点全面：题目涉及Python语言的基础知识、数据结构与算法、逻辑推理等多个方面，是检验和巩固Python编程技能的好帮手。 实战性强：题目设计贴近实际，不仅能够帮助参赛者提升编程技能，还能增强他们在实际问题中的应对能力。 适用人群： 准备参加蓝桥杯大赛或其他编程竞赛的学生和爱好者。 希望通过实战题目提升Python编程技能的开发者。 对编程有兴趣，希望了解蓝桥杯大赛题目风格的朋友。 学习建议： 建议在掌握Python基础知识后再进行题目的学习和练习。 对于每个题目，可以先尝试自己解决，再对照答案进行学习和总结。 可以结合其他编程资料和在线教程，加深对题目涉及知识点的理解。

计算机毕业设计源码：基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架

计算机毕业设计源码：基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架 Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

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免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501

计算机毕业设计：基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架 项目源码

计算机毕业设计：基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架 项目源码 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 2、舆情分析 3、中国地图----各省份IP分析 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 7、微博舆情统计页面 8、爬虫数据采集页面 9、系统注册登录功能