Python深度学习

深度学习入门（Python ）.pdf

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Python-计算机视觉深度学习教程基于Tensorflow

在这些教程中，我们将学习构建近年来发展起来的几种卷积神经网络（CNN）

Python-深度学习利用tensorflow实现VGG19

深度学习: 利用tensorflow实现VGG19，有一个详细的解释

Deep Learning with Python by Francois Chollet (final 版）

Deep Learning with Python by Francois Chollet (final 版）,Manning | 2018 | ISBN: 9781617294433 | 386 pages | PDF

dl_book：Francois Chollet的“使用python进行深度学习”的仓库

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《Python深度学习》2018所有的源代码打包

《python深度学习》

《Python深度学习》中文版pdf+英文版pdf+源代码,详细请看文件内部文件，资源收集不易：）

Python深度学习基于Pytorch深度学习.pdf

机器视觉-深度学习

《Python语言程序设计基础（第二版PDF+课件+源代码）》，嵩天，礼欣，高教.zip

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《Python深度学习》2018源代码,python代码分析,Python

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Deep Learning with Python-Francois Chollet

keras之父Francois Chollet的最新作品，deep learning最佳入门与进阶的指南

深度学习方法及应用 英文版 Deep Learning Methods and Applications

Deep Learning Methods and Applications 即邓力、俞栋合英文版PDF，仅用作学习参考，不得用于商业用途

Deep Learn 2017 英文版+中文版打包下载

Deep Learn 2017最新版 英文版+中文版打包下载， 这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造， 神一样的书，内容是史上最全的，连数学基础都给出来了

python tensorflow 深度学习 学习示例程序

变量 线性回归 手写字体 逻辑回归 多层感知机 多层网络 卷积神经网络 tensorboard 显示优化记录 自编码 原理与PCA相似 长短时记忆 lstm 单词转词向量 中英文 保存和载入网络模型

Python科学计算第2版--张若愚pdf书籍+源代码

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深度学习、pytorch、python、深度学习基础PDF

有利于深度学习的学习与入门。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 ...

python教程英语版-Python基础教程第3版英文原版pdf.pdf

python教程英语版_Python基础教程第3版英⽂原版pdf 资源名称：Python基础教程第3版 英⽂原版pdf Magnus Lie Hetland⼜更新他的 "Beginning Python From Novice to Professional"了，该书为第三版英⽂，基于Python3.5...

基于Python深度学习的文字检测识别系统.zip

文字检测的主要功能为：从图像中找到文字区域，并将文字区域从原始图像中分离出来。 文字识别的主要功能为：从分离出来的图像上，进行文字识别。 文字识别流程： 1）预处理：去噪（滤波算法）、图像增强、缩放，其...

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。

计算机语言python基本运算和语法

内容概要：通过带着读者手写简化版 xmind 思维导图，了解 python 语法 适合人群：刚刚开始学习python的人群 能学到什么：python的基本运算符操作和基本语法 阅读建议：适用于刚入门的人群，了解python后阅读，其包括了一些代码使用，图中所有符号解释，刚入门人员必学的知识点，包括了基本运算符，比较运算符，赋值运算符，逻辑运算符，位运算符和三元运算符，语法包括了for循环和while循环

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

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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