机器学习:Python实践
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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
2022-05-01(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。
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《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码
2022-11-08python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码,最还原的
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第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目
2024-04-13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
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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)
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大麦网抢票脚本【Python脚本】
2023-09-17Python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。
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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
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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
2023-10-20一、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
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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)
2023-11-15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!