- 网络协议大小:708Btcp/ip协议 简单的Python示例,演示了如何使用TCP/IP协议进行基本的客户端和服务器通信。 服务器端代码:tcp_server.py 客户端代码:tcp_client.py 服务器端运行日志: 等待连接... 已连接: ('127.0.0.1', 51610) 收到数据: Hello, server! 客户端断开连接 等待连接... 客户端运行日志: 收到回复: Received: Hello, server!tcp/ip协议 简单的Python示例,演示了如何使用TCP/IP协议进行基本的客户端和服务器通信。 服务器端代码:tcp_server.py 客户端代码:tcp_client.py 服务器端运行日志: 等待连接... 已连接: ('127.0.0.1', 51610) 收到数据: Hello, server! 客户端断开连接 等待连接... 客户端运行日志: 收到回复: Received: Hello, server!0 6浏览免费
- 毕业设计大小:59MB协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率0 4浏览¥ 39.90
- python大小:59KB本实战案例将展示如何使用Python制作一个迷你翻译器。这个翻译器将使用translate库,这是一个第三方库,可以与各种翻译服务的API进行交互。我们将实现一个简单的命令行界面,允许用户输入文本并选择源语言和目标语言进行翻译。 适用人群 Python初学者:希望通过一个有趣的项目学习Python编程。 语言学习者:希望有一个快速翻译工具来辅助学习。 开发者:对集成API和使用第三方库感兴趣的个人。 使用场景及目标 学习目的:作为学习Python编程和API集成的实践案例。 语言翻译:为用户提供一个快速翻译不同语言文本的工具。 技术整合:学习如何将Python与在线翻译服务API进行整合。 其他说明 第三方库:需要安装translate库,可以使用pip install translate命令安装。 API限制:如果使用特定的翻译服务API,可能需要注册并获取API密钥。本实战案例将展示如何使用Python制作一个迷你翻译器。这个翻译器将使用translate库,这是一个第三方库,可以与各种翻译服务的API进行交互。我们将实现一个简单的命令行界面,允许用户输入文本并选择源语言和目标语言进行翻译。 适用人群 Python初学者:希望通过一个有趣的项目学习Python编程。 语言学习者:希望有一个快速翻译工具来辅助学习。 开发者:对集成API和使用第三方库感兴趣的个人。 使用场景及目标 学习目的:作为学习Python编程和API集成的实践案例。 语言翻译:为用户提供一个快速翻译不同语言文本的工具。 技术整合:学习如何将Python与在线翻译服务API进行整合。 其他说明 第三方库:需要安装translate库,可以使用pip install translate命令安装。 API限制:如果使用特定的翻译服务API,可能需要注册并获取API密钥。0 9浏览会员免费
- python大小:3KB三阶幻方是一种特殊的方阵,由3行3列的格子组成,其中每个格子都填有一个不同的整数,使得每行、每列和每条对角线上的三个数之和都相等。三阶幻方有8种不同的解法。 24点是一种纸牌游戏,使用一副扑克牌,去掉大小王后,将剩下的52张牌随机排列。游戏的目标是通过组合四张牌的数字和运算符,得到24这个结果。每张牌的面值可以是从1到10的任意整数,而运算符可以是加、减、乘、除。游戏中可以任意改变数字之间的顺序,但是每个数字只能使用一次。如果能找到一种运算方式,让四张牌的数字运算结果等于24,就算胜利。 为了便于学生练习三阶幻方和24点,利用Python编码自动生成练习卷。三阶幻方是一种特殊的方阵,由3行3列的格子组成,其中每个格子都填有一个不同的整数,使得每行、每列和每条对角线上的三个数之和都相等。三阶幻方有8种不同的解法。 24点是一种纸牌游戏,使用一副扑克牌,去掉大小王后,将剩下的52张牌随机排列。游戏的目标是通过组合四张牌的数字和运算符,得到24这个结果。每张牌的面值可以是从1到10的任意整数,而运算符可以是加、减、乘、除。游戏中可以任意改变数字之间的顺序,但是每个数字只能使用一次。如果能找到一种运算方式,让四张牌的数字运算结果等于24,就算胜利。 为了便于学生练习三阶幻方和24点,利用Python编码自动生成练习卷。0 13浏览免费
- 软件/插件大小:4KB數據分析0516測試DEMO數據分析0516測試DEMO0 3浏览免费
- learn大小:3KBmini-test for self leaningmini-test for self leaning0 6浏览会员免费
- python大小:13MB环境配置: Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。 摘 要 随着科学技术的飞速发展,社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨,通过科技手段来提高自身的优势,农田节水灌溉监测系统当然也不能排除在外。农田节水灌溉监测系统是以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,采用DJANGO技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析,得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等;详细设计主要包括系统数据库访问的实现,主要功能模块的具体实现,模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试,并对测试结果进行分析总结,得出系统中存在的不足及需要改进的地方,为以后的系统维护提供了方便,同时也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。这种个性化的网上系统管理特别注重交互协调与管理的相互配合,激发了管理人员的创造性与主动性,对网上农田节水灌溉监测而言非常有利。环境配置: Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。 摘 要 随着科学技术的飞速发展,社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨,通过科技手段来提高自身的优势,农田节水灌溉监测系统当然也不能排除在外。农田节水灌溉监测系统是以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,采用DJANGO技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析,得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等;详细设计主要包括系统数据库访问的实现,主要功能模块的具体实现,模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试,并对测试结果进行分析总结,得出系统中存在的不足及需要改进的地方,为以后的系统维护提供了方便,同时也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。这种个性化的网上系统管理特别注重交互协调与管理的相互配合,激发了管理人员的创造性与主动性,对网上农田节水灌溉监测而言非常有利。0 18浏览¥ 99.90
- 网络协议大小:429KBEther,IP,UDP,TCPEther,IP,UDP,TCP0 3浏览免费
- 软件/插件大小:6MB该压缩包里有两个文件,一个是可执行的exe文件,这是能够正常运行的,已经在很多台电脑尝试过;另一个是软件的使用说明,比如存放的路径要求、运行权限要求、报错的处理方式等。 很给力的,已经在多台电脑上执行成功,能够拦截网站的短视频和针对启动的软视频软件,不行可以拿去去试试,而且这是加入了开机自启功能的,能够杜绝大部分不熟悉电脑操作的小朋友,使其被此软件约束不能从电脑上看短视频。该压缩包里有两个文件,一个是可执行的exe文件,这是能够正常运行的,已经在很多台电脑尝试过;另一个是软件的使用说明,比如存放的路径要求、运行权限要求、报错的处理方式等。 很给力的,已经在多台电脑上执行成功,能够拦截网站的短视频和针对启动的软视频软件,不行可以拿去去试试,而且这是加入了开机自启功能的,能够杜绝大部分不熟悉电脑操作的小朋友,使其被此软件约束不能从电脑上看短视频。0 8浏览会员免费
- python大小:786KB简单的Python程序(基于Python3.7)实现PCAN自动发送CAN报文。。。。 程序定义了每隔10ms、100ms、1000ms各发送若干帧数据。 修改main.py文件中的msg.ID、msg.MSGTYPE、msg.DATA可以修改帧ID、帧类型和数据。简单的Python程序(基于Python3.7)实现PCAN自动发送CAN报文。。。。 程序定义了每隔10ms、100ms、1000ms各发送若干帧数据。 修改main.py文件中的msg.ID、msg.MSGTYPE、msg.DATA可以修改帧ID、帧类型和数据。0 10浏览¥ 19.90
- python大小:86MB该系统的主要功能包括:全国主要城市天气数据的采集、存储和展示、数据的可视化分析等。这些功能能够帮助用户更好地了解天气变化,提高对气象灾害的预警能力,同时也为天气研究者和爱好者提供了一个用于数据分析和可视化的平台。 该系统采用了Python语言,使用了多种数据处理和可视化库,如Pandas、echarts等。Pandas是一个常用的数据处理库,echarts是一个常用的可视化工具。这些库的选择使得我们能够快速地开发出一个功能完备、易于使用的天气数据可视化系统。 在具体实现方面,系统首先使用爬虫技术采集全国主要城市天气数据,经过处理和存储后,将这些数据通过echarts展示在前端大屏上。同时,使用Pandas库对数据进行清洗和分析,并将数据以直观的方式展示出来,帮助用户更好地理解和分析数据。此外,还绘制了全国地图,方便用户对于不同城市天气数据的比较和分析。 为了更好地帮助用户了解天气变化,还进行了数据的可视化分析。通过使用echarts可视化工具,将天气数据以柱状图、折线图、饼图等多种形式展示出来,帮助用户更好地了解天气变化趋势和规律。该系统的主要功能包括:全国主要城市天气数据的采集、存储和展示、数据的可视化分析等。这些功能能够帮助用户更好地了解天气变化,提高对气象灾害的预警能力,同时也为天气研究者和爱好者提供了一个用于数据分析和可视化的平台。 该系统采用了Python语言,使用了多种数据处理和可视化库,如Pandas、echarts等。Pandas是一个常用的数据处理库,echarts是一个常用的可视化工具。这些库的选择使得我们能够快速地开发出一个功能完备、易于使用的天气数据可视化系统。 在具体实现方面,系统首先使用爬虫技术采集全国主要城市天气数据,经过处理和存储后,将这些数据通过echarts展示在前端大屏上。同时,使用Pandas库对数据进行清洗和分析,并将数据以直观的方式展示出来,帮助用户更好地理解和分析数据。此外,还绘制了全国地图,方便用户对于不同城市天气数据的比较和分析。 为了更好地帮助用户了解天气变化,还进行了数据的可视化分析。通过使用echarts可视化工具,将天气数据以柱状图、折线图、饼图等多种形式展示出来,帮助用户更好地了解天气变化趋势和规律。0 19浏览¥ 49.90
- python大小:36MBpython绘制党旗、火箭、地球等python绘制党旗、火箭、地球等0 7浏览免费
- python大小:540BPython的Turtle模块是一个绘图工具,可以通过简单的命令来绘制各种图形。使用Turtle模块提供的各种命令来控制画笔的移动、旋转和绘制,从而实现精确的绘制效果。可以根据需要设置画笔的颜色、粗细和速度等参数,以及控制Turtle的显示和隐藏,从而实现更加灵活和美观的绘制效果。通过使用 Turtle 模块提供的绘制函数,我们可以逐步绘制出党徽的各个元素,并将它们组合在一起形成完整的党徽。可以使用 Turtle 的绘制命令来控制画笔的移动和绘制,以及设置线条的颜色和粗细,从而实现对党徽的精确绘制。通过使用Python的Turtle模块,我们可以轻松地实现党徽的绘制,不仅可以加深对党徽结构和元素的理解,还可以锻炼编程和创作能力,为党的宣传和教育做出贡献。Python的Turtle模块是一个绘图工具,可以通过简单的命令来绘制各种图形。使用Turtle模块提供的各种命令来控制画笔的移动、旋转和绘制,从而实现精确的绘制效果。可以根据需要设置画笔的颜色、粗细和速度等参数,以及控制Turtle的显示和隐藏,从而实现更加灵活和美观的绘制效果。通过使用 Turtle 模块提供的绘制函数,我们可以逐步绘制出党徽的各个元素,并将它们组合在一起形成完整的党徽。可以使用 Turtle 的绘制命令来控制画笔的移动和绘制,以及设置线条的颜色和粗细,从而实现对党徽的精确绘制。通过使用Python的Turtle模块,我们可以轻松地实现党徽的绘制,不仅可以加深对党徽结构和元素的理解,还可以锻炼编程和创作能力,为党的宣传和教育做出贡献。0 26浏览免费
- 7Z大小:1KB在安防人脸门禁场景中,朋友们应该经常遇到客户提供的员工自己拍的照片用于人脸下发,但是经常是手机后置摄像头拍摄的全身照等等,存在图片过大,分辨率过高、人脸占比太小等等问题,导致门禁机无法正常建模。 该脚本支持从文件夹中的图片文件批量进行图片抽取优化,支持扣取证件照大小的图片。支持海康大华宇视科技等常见的安防大厂门禁设备。在安防人脸门禁场景中,朋友们应该经常遇到客户提供的员工自己拍的照片用于人脸下发,但是经常是手机后置摄像头拍摄的全身照等等,存在图片过大,分辨率过高、人脸占比太小等等问题,导致门禁机无法正常建模。 该脚本支持从文件夹中的图片文件批量进行图片抽取优化,支持扣取证件照大小的图片。支持海康大华宇视科技等常见的安防大厂门禁设备。0 7浏览会员免费
- matlab大小:7KB阵列信号处理相关,收集整理了阵列信号DOA估计的几种算法的MATLAB程序,亲测无误,可直接运行。阵列信号处理相关,收集整理了阵列信号DOA估计的几种算法的MATLAB程序,亲测无误,可直接运行。0 10浏览免费
- python大小:2MB本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序,用于批量爬取B站(哔哩哔哩)上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求,以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者:希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师:需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者:可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习:通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究:收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析:分析小视频的特点,如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规:在进行网络爬虫操作时,必须遵守相关法律法规,尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化:网站的HTML结构可能会发生变化,导致爬虫失效,需要定期维护和更新。 请求限制:为了避免给B站服务器造成过大压力,应适当控制请求频率,并考虑使用代理IP。本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序,用于批量爬取B站(哔哩哔哩)上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求,以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者:希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师:需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者:可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习:通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究:收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析:分析小视频的特点,如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规:在进行网络爬虫操作时,必须遵守相关法律法规,尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化:网站的HTML结构可能会发生变化,导致爬虫失效,需要定期维护和更新。 请求限制:为了避免给B站服务器造成过大压力,应适当控制请求频率,并考虑使用代理IP。0 172浏览会员免费
- python大小:2MB本实战案例是一个简单的商品竞猜价格游戏,用户需要猜测一个商品的准确价格。游戏将提供价格范围提示,直到用户猜中为止。该游戏使用Python编写,可以作为娱乐项目或编程练习。 适用人群 Python初学者:希望通过一个有趣的项目学习Python基础。 游戏开发者:对创建简单的交互式游戏感兴趣。 编程爱好者:想要练习使用Python进行条件判断和循环。 使用场景及目标 教育目的:教授基本的编程逻辑和控制流。 娱乐互动:在聚会或休闲时刻提供一种互动娱乐方式。 逻辑思维训练:通过游戏锻炼玩家的逻辑思维和推理能力。 其他说明 价格设定:游戏的价格可以是固定的,也可以是从数据库中随机选取。 用户体验:可以增加更多的用户界面元素,如图形界面,以提升游戏体验。本实战案例是一个简单的商品竞猜价格游戏,用户需要猜测一个商品的准确价格。游戏将提供价格范围提示,直到用户猜中为止。该游戏使用Python编写,可以作为娱乐项目或编程练习。 适用人群 Python初学者:希望通过一个有趣的项目学习Python基础。 游戏开发者:对创建简单的交互式游戏感兴趣。 编程爱好者:想要练习使用Python进行条件判断和循环。 使用场景及目标 教育目的:教授基本的编程逻辑和控制流。 娱乐互动:在聚会或休闲时刻提供一种互动娱乐方式。 逻辑思维训练:通过游戏锻炼玩家的逻辑思维和推理能力。 其他说明 价格设定:游戏的价格可以是固定的,也可以是从数据库中随机选取。 用户体验:可以增加更多的用户界面元素,如图形界面,以提升游戏体验。0 28浏览会员免费
- python大小:218KB本项目实战案例是一个模拟霸王餐幸运大抽奖的Python程序。程序将使用pandas库来处理数据,以及csv模块来读写CSV文件。该程序将从用户列表中随机选择一名幸运者,模拟抽奖过程。 适用人群 Python初学者:希望了解如何使用Python进行数据处理和随机抽取。 活动策划者:需要一个简单的程序来辅助进行抽奖活动。 数据分析师:对使用Python进行数据操作和自动化任务有兴趣。 使用场景及目标 抽奖活动:在促销或活动中快速随机选择获奖者。 数据分析:对用户数据进行简单的处理和分析。 自动化任务:自动化抽奖过程,提高效率,减少人为错误。 其他说明 数据隐私:确保处理的用户数据符合隐私保护法规。 模块安装:在运行程序前,需要安装pandas和csv模块。pandas可以通过pip install pandas安装,而csv是Python标准库,无需单独安装。本项目实战案例是一个模拟霸王餐幸运大抽奖的Python程序。程序将使用pandas库来处理数据,以及csv模块来读写CSV文件。该程序将从用户列表中随机选择一名幸运者,模拟抽奖过程。 适用人群 Python初学者:希望了解如何使用Python进行数据处理和随机抽取。 活动策划者:需要一个简单的程序来辅助进行抽奖活动。 数据分析师:对使用Python进行数据操作和自动化任务有兴趣。 使用场景及目标 抽奖活动:在促销或活动中快速随机选择获奖者。 数据分析:对用户数据进行简单的处理和分析。 自动化任务:自动化抽奖过程,提高效率,减少人为错误。 其他说明 数据隐私:确保处理的用户数据符合隐私保护法规。 模块安装:在运行程序前,需要安装pandas和csv模块。pandas可以通过pip install pandas安装,而csv是Python标准库,无需单独安装。0 37浏览会员免费
- python大小:731KB本实战案例介绍了如何使用Python进行图片识别,即通过计算机视觉技术识别图像中的对象。案例中将使用流行的机器学习库TensorFlow和Keras,以及预训练的模型来实现对图片内容的识别和分类。 适用人群 机器学习工程师:希望快速实现图片识别功能。 数据科学爱好者:对图像处理和深度学习感兴趣的个人。 软件开发者:需要在应用中集成图片识别功能的开发者。 使用场景及目标 学习目的:作为机器学习和深度学习入门的实践案例。 自动化分类:对大量图片进行自动化的分类和标注。 图像内容分析:在内容管理系统中识别不恰当或版权受保护的图片。 增强现实(AR):在AR应用中识别和追踪物体。 其他说明 预训练模型:本案例将使用预训练的模型,如MobileNet或ResNet,这些模型已经在大量图像数据集上训练过,能够识别多种不同的对象。 自定义训练:如果需要识别特定的对象或场景,可能需要收集数据并训练自定义模型。 性能考量:图片识别可能需要较高的计算资源,尤其是在使用大型模型或处理高分辨率图片时。本实战案例介绍了如何使用Python进行图片识别,即通过计算机视觉技术识别图像中的对象。案例中将使用流行的机器学习库TensorFlow和Keras,以及预训练的模型来实现对图片内容的识别和分类。 适用人群 机器学习工程师:希望快速实现图片识别功能。 数据科学爱好者:对图像处理和深度学习感兴趣的个人。 软件开发者:需要在应用中集成图片识别功能的开发者。 使用场景及目标 学习目的:作为机器学习和深度学习入门的实践案例。 自动化分类:对大量图片进行自动化的分类和标注。 图像内容分析:在内容管理系统中识别不恰当或版权受保护的图片。 增强现实(AR):在AR应用中识别和追踪物体。 其他说明 预训练模型:本案例将使用预训练的模型,如MobileNet或ResNet,这些模型已经在大量图像数据集上训练过,能够识别多种不同的对象。 自定义训练:如果需要识别特定的对象或场景,可能需要收集数据并训练自定义模型。 性能考量:图片识别可能需要较高的计算资源,尤其是在使用大型模型或处理高分辨率图片时。0 19浏览会员免费
- python大小:2MB本实战案例提供了一个Python脚本,用于根据用户的出生日期自动判断其所属的星座。该脚本利用了Python的字典数据结构和条件判断语句,以实现对不同日期范围内星座的匹配。 适用人群 初学者:希望通过实际案例学习Python基础语法和逻辑结构。 数据分析师:需要快速根据出生日期获取星座信息以进行进一步分析。 编程爱好者:对编写实用小程序感兴趣的个人。 使用场景及目标 教育目的:作为教学案例,展示如何使用Python进行条件判断和数据映射。 快速查询:为用户提供一个快速判断自己星座的工具。 数据分析:在进行星座相关的数据分析时,自动从出生日期中提取星座信息。 娱乐互动:在社交活动中或个人博客上增加一个星座查询功能,增加互动性。 其他说明 准确性:脚本中使用的星座日期范围是根据西方占星术的传统定义,可能与某些文化或现代占星术的定义略有不同。 更新维护:随着时间推移,可能需要根据新的占星术标准更新星座的日期范围。本实战案例提供了一个Python脚本,用于根据用户的出生日期自动判断其所属的星座。该脚本利用了Python的字典数据结构和条件判断语句,以实现对不同日期范围内星座的匹配。 适用人群 初学者:希望通过实际案例学习Python基础语法和逻辑结构。 数据分析师:需要快速根据出生日期获取星座信息以进行进一步分析。 编程爱好者:对编写实用小程序感兴趣的个人。 使用场景及目标 教育目的:作为教学案例,展示如何使用Python进行条件判断和数据映射。 快速查询:为用户提供一个快速判断自己星座的工具。 数据分析:在进行星座相关的数据分析时,自动从出生日期中提取星座信息。 娱乐互动:在社交活动中或个人博客上增加一个星座查询功能,增加互动性。 其他说明 准确性:脚本中使用的星座日期范围是根据西方占星术的传统定义,可能与某些文化或现代占星术的定义略有不同。 更新维护:随着时间推移,可能需要根据新的占星术标准更新星座的日期范围。0 21浏览免费
- python大小:7MBpython m3 datapython m3 data0 10浏览会员免费
- python大小:9MBpython游戏 项目案例python游戏 项目案例0 8浏览会员免费
- 软件/插件大小:18KBlangchain-chatchat在window上使用cpu运行Qwen-1_8B-Chat时遇到ERROR: object of type ‘NoneType‘ has no len(),这个问题其实是因为"addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half’这个根本原因导致的,也就是cpu不支持half精度。 网络上大部分文章都让换gpu跑模型。但是有些同学使用的是没有显卡的机器在跑。所以写了这篇文章,帮助大家彻底解决这个问题。 请按照这篇文章把资源里的文件精确替换到相应的位置即可 https://blog.csdn.net/kljyrx/article/details/137878295langchain-chatchat在window上使用cpu运行Qwen-1_8B-Chat时遇到ERROR: object of type ‘NoneType‘ has no len(),这个问题其实是因为"addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half’这个根本原因导致的,也就是cpu不支持half精度。 网络上大部分文章都让换gpu跑模型。但是有些同学使用的是没有显卡的机器在跑。所以写了这篇文章,帮助大家彻底解决这个问题。 请按照这篇文章把资源里的文件精确替换到相应的位置即可 https://blog.csdn.net/kljyrx/article/details/1378782950 51浏览会员免费
- windows大小:452KBwindows系统下的控件识别工具windows系统下的控件识别工具0 7浏览会员免费
- windows大小:89KBwindows系统下的控件识别工具,可用于桌面应用的UI自动化测试windows系统下的控件识别工具,可用于桌面应用的UI自动化测试0 54浏览会员免费
- python大小:873KB基于python的语音识别及语音文本转换,里面包语音转text文字的代码及文字转语音的代码,还有测试语音段和测试文本,只需要安装相关的依赖库,即可以实现。需要提醒的是,因为要借助谷歌的相关插件,所以要保证联网。适合语音研究入门者、在校学生、对语音和文本处理感兴趣的人。基于python的语音识别及语音文本转换,里面包语音转text文字的代码及文字转语音的代码,还有测试语音段和测试文本,只需要安装相关的依赖库,即可以实现。需要提醒的是,因为要借助谷歌的相关插件,所以要保证联网。适合语音研究入门者、在校学生、对语音和文本处理感兴趣的人。0 48浏览会员免费
- 7Z大小:26MB關於CSV文檔匯衆成PKL文檔的測試程序關於CSV文檔匯衆成PKL文檔的測試程序0 4浏览免费
- 數據練手大小:3MB手打的練手數據,用在測試用手打的練手數據,用在測試用0 8浏览免费
- 软件/插件大小:154MB爬虫技术必用的chrometesting版本和driver,将文件解压并放置在同一目录下爬虫技术必用的chrometesting版本和driver,将文件解压并放置在同一目录下0 8浏览免费
- flask大小:3MB主要特性 内置模型:栏目、标签、文章、评论等 数据库:使用SQLAlchemy驱动,主要支持SQLITE和Mysql两种数据库 编辑器:集成editor.md Markdown编辑器 后台管理:使用Flask-Admin管理后台,功能强大,简单易用 主要依赖的 Flask 扩展插件 Flask-SQLAlchemy 数据库模型 Flask-Admin 后台管理 Flask-Login 用户登录 DEMO http://blog.adisonhyh.com/ 部署 本地环境 本地环境通过 pip + virtualenv 方式部署. 安装依赖: 使用 requirements/common.txt 来安装依赖, 本地环境默认使用SQLite数据库: pip install -r requirements/common.txt 运行程序: 如果通过 virtualenv 来运行程序, 需要先激活虚拟环境. 初始化数据库: python manage.py db init python manage.py db migrate -m "init" ..............主要特性 内置模型:栏目、标签、文章、评论等 数据库:使用SQLAlchemy驱动,主要支持SQLITE和Mysql两种数据库 编辑器:集成editor.md Markdown编辑器 后台管理:使用Flask-Admin管理后台,功能强大,简单易用 主要依赖的 Flask 扩展插件 Flask-SQLAlchemy 数据库模型 Flask-Admin 后台管理 Flask-Login 用户登录 DEMO http://blog.adisonhyh.com/ 部署 本地环境 本地环境通过 pip + virtualenv 方式部署. 安装依赖: 使用 requirements/common.txt 来安装依赖, 本地环境默认使用SQLite数据库: pip install -r requirements/common.txt 运行程序: 如果通过 virtualenv 来运行程序, 需要先激活虚拟环境. 初始化数据库: python manage.py db init python manage.py db migrate -m "init" ..............0 18浏览免费
- opencv大小:18MB基于Opencv+keras的实时手势识别系统,准确率约96%,可录制数据集。 python3.6 + opencv + keras + numpy + PIL 运行"录制手势.py",点击opencv的窗口, 如果发现背景不够干净可以通过键盘按'b'重置背景. 键盘按'l'进入手势录制模式,一个手势录制完训练集后会阻塞 3s,再开始录制测试集。 每个手势训练集+测试集录制结束后,键盘再按'l'会录制下一个手势,直到所有手势都录制完成。 全部训练手势录制完,按't'进行训练,模型训练结束会得到一下内容 模型的结构图 训练集和测试集的准确率和损失折线图 测试集的混淆矩阵图 .h5 后缀的模型 training.py 如果已经含有数据集或者使用上传的数据集,可以直接运行得到模型 predict.py 可以查看每个手势的预测准确率 获得模型后,预测手势需要进行如下步骤: 运行"录制手势.py" 等待 Opencv 窗口弹出 点击窗口名为 'thresh' 的窗口,按下'p'键,在控制台输入模型的名字, 等待模型加载。 调整摄像头位置,保持'thresh' 窗口内蓝色矩形区域背景基于Opencv+keras的实时手势识别系统,准确率约96%,可录制数据集。 python3.6 + opencv + keras + numpy + PIL 运行"录制手势.py",点击opencv的窗口, 如果发现背景不够干净可以通过键盘按'b'重置背景. 键盘按'l'进入手势录制模式,一个手势录制完训练集后会阻塞 3s,再开始录制测试集。 每个手势训练集+测试集录制结束后,键盘再按'l'会录制下一个手势,直到所有手势都录制完成。 全部训练手势录制完,按't'进行训练,模型训练结束会得到一下内容 模型的结构图 训练集和测试集的准确率和损失折线图 测试集的混淆矩阵图 .h5 后缀的模型 training.py 如果已经含有数据集或者使用上传的数据集,可以直接运行得到模型 predict.py 可以查看每个手势的预测准确率 获得模型后,预测手势需要进行如下步骤: 运行"录制手势.py" 等待 Opencv 窗口弹出 点击窗口名为 'thresh' 的窗口,按下'p'键,在控制台输入模型的名字, 等待模型加载。 调整摄像头位置,保持'thresh' 窗口内蓝色矩形区域背景0 20浏览免费
- python大小:5KBpython-can库的使用脚本: 通过python-can,无需canoe license就可以实现can报文的收发,支持多个硬件,包括PCAN\USBCAN\Kvaser\Vector CANoe盒子等 从中可以学习python-can库API接口如BUS、Message、Hardware Interfaces的使用,脚本提供了包括单帧发送、多帧发送、周期发送、报文接收、CRC\RC校验等方法使用示例python-can库的使用脚本: 通过python-can,无需canoe license就可以实现can报文的收发,支持多个硬件,包括PCAN\USBCAN\Kvaser\Vector CANoe盒子等 从中可以学习python-can库API接口如BUS、Message、Hardware Interfaces的使用,脚本提供了包括单帧发送、多帧发送、周期发送、报文接收、CRC\RC校验等方法使用示例0 63浏览免费
- opencv大小:3MB简介 使用OpenCV for Python图像识别库,运行在树莓派RASPBIAN JESSIE Linux系统平台上,搭配树莓派官方摄像头模块。 运行要求 OpenCV 2.4.9 for Python Python 2.7 v4l2 PyQt4 安装要求 sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config python-dev libgtk2.0-dev libgtk2.0 zlib1g-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libjasper-dev libavcodec-dev swig unzip 1. 启用v4l2 sudo nano /etc/modules # 增加一行记录 bcm2835-v4l2 # 重启后可以找到/dev/video0 # 编译v4l2-util apt-get install autoconf gettext libtool libjpeg8 libjpeg8-dev git clone git://git.linuxtv.org/v4l-u简介 使用OpenCV for Python图像识别库,运行在树莓派RASPBIAN JESSIE Linux系统平台上,搭配树莓派官方摄像头模块。 运行要求 OpenCV 2.4.9 for Python Python 2.7 v4l2 PyQt4 安装要求 sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config python-dev libgtk2.0-dev libgtk2.0 zlib1g-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libjasper-dev libavcodec-dev swig unzip 1. 启用v4l2 sudo nano /etc/modules # 增加一行记录 bcm2835-v4l2 # 重启后可以找到/dev/video0 # 编译v4l2-util apt-get install autoconf gettext libtool libjpeg8 libjpeg8-dev git clone git://git.linuxtv.org/v4l-u0 21浏览免费
- python大小:10MB本书的框架结构如下。 第1章是本书的快速入门部分,介绍Plotly的安装环境,对在线绘图与离线绘图做了简要的介绍。 第2章是基础绘图部分,对Plotly的一些常见的基础绘图如条形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图等做了一些介绍。 第3章是高级图形部分,对Plotly的时间序列绘图、表格绘图、多坐标轴绘图、多子图绘图、SVG绘图等做了一些介绍,是Plotly绘图的高级玩法。 第4章是Pandas部分,介绍了Pandas这个顶级数据分析模块使用Plotly进行绘图的方法。 第5章是金融绘图部分,主要为金融领域的特殊图形尤其是K线图的绘制提供解决方案。 第6章是Matplotlib部分,主要介绍了如何把Matplotlib绘图迁移到Plotly中。 第7章是网页开发部分,主要介绍了Plotly在Python网页开发框架Django和Flask中的应用。 第8章是GUI开发部分,主要介绍了Plotly在GUI开发框架PyQt 5中的应用。 第9章是机器学习部分,主要介绍了Plotly在基期学习框架Sklearn与PyTorch中的应用。 第10章是量化投资本书的框架结构如下。 第1章是本书的快速入门部分,介绍Plotly的安装环境,对在线绘图与离线绘图做了简要的介绍。 第2章是基础绘图部分,对Plotly的一些常见的基础绘图如条形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图等做了一些介绍。 第3章是高级图形部分,对Plotly的时间序列绘图、表格绘图、多坐标轴绘图、多子图绘图、SVG绘图等做了一些介绍,是Plotly绘图的高级玩法。 第4章是Pandas部分,介绍了Pandas这个顶级数据分析模块使用Plotly进行绘图的方法。 第5章是金融绘图部分,主要为金融领域的特殊图形尤其是K线图的绘制提供解决方案。 第6章是Matplotlib部分,主要介绍了如何把Matplotlib绘图迁移到Plotly中。 第7章是网页开发部分,主要介绍了Plotly在Python网页开发框架Django和Flask中的应用。 第8章是GUI开发部分,主要介绍了Plotly在GUI开发框架PyQt 5中的应用。 第9章是机器学习部分,主要介绍了Plotly在基期学习框架Sklearn与PyTorch中的应用。 第10章是量化投资0 34浏览免费
- python大小:5MB总体概括 注册流程 首先进行输入用户名(邮箱)、密码以及验证码,输入完之后点击注册按钮。如果输入的不正确,提示错误信息。 如果一切信息填写正确无误,调用STMP模块发送激活邮件,用户必须要点击接收到邮箱链接,进行邮件激活后才方可登陆。 即使注册成功,没有激活的用户也不能登陆,用户以get的方式直接重定向到注册页面。 注册登录: 用户能在系统中进行登陆注册和忘记密码进行找回的功能。 个人中心:修改头像,修改密码,修改邮箱,可以看到我的信息。 日志记录: 记录后台人员的操作,方便发现BUG和查看各项调用进行时间。 导航栏:学生信息中有基本信息、年级及成绩信息的模块,能够排序筛选等功能。 多选操作: 可以选择多条记录进行删除操作,还可以在课程列表页可以对不同课程进行排序。 数据页码: 可以设置各项数据在每一页中显示的数量多少,进行翻页功能。 模块列表页: 能够有过滤器功能,在范围内进行查看数据。还能将数据导出为csv,xml,json等数据格式。 基于python的Django框架学生信息管理系统基于python的Django框架学生信息管理系统,总体概括 注册流程 首先进行输入用户名(邮箱)、密码以及验证码,输入完之后点击注册按钮。如果输入的不正确,提示错误信息。 如果一切信息填写正确无误,调用STMP模块发送激活邮件,用户必须要点击接收到邮箱链接,进行邮件激活后才方可登陆。 即使注册成功,没有激活的用户也不能登陆,用户以get的方式直接重定向到注册页面。 注册登录: 用户能在系统中进行登陆注册和忘记密码进行找回的功能。 个人中心:修改头像,修改密码,修改邮箱,可以看到我的信息。 日志记录: 记录后台人员的操作,方便发现BUG和查看各项调用进行时间。 导航栏:学生信息中有基本信息、年级及成绩信息的模块,能够排序筛选等功能。 多选操作: 可以选择多条记录进行删除操作,还可以在课程列表页可以对不同课程进行排序。 数据页码: 可以设置各项数据在每一页中显示的数量多少,进行翻页功能。 模块列表页: 能够有过滤器功能,在范围内进行查看数据。还能将数据导出为csv,xml,json等数据格式。 基于python的Django框架学生信息管理系统基于python的Django框架学生信息管理系统,0 30浏览会员免费
- python大小:19MB车牌检测和识别项目介绍 车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示: 1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置; 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备; 3.基于裁剪的车牌号,使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号(如上图中的第3步) 4.训练机器学习模型做车牌识别,这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁),另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序,并打包发布安装软件。 目前识别的效果针对于某些场景下仍然很不理想,技术层面上的主要原因有两个,一个是车牌检测算法并没有检测到车牌(这主要是检测算法的问题),可以尝试一些目标检测的算法,比如Faster R-CNN(速度可能慢一些)车牌检测和识别项目介绍 车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示: 1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置; 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备; 3.基于裁剪的车牌号,使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号(如上图中的第3步) 4.训练机器学习模型做车牌识别,这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁),另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序,并打包发布安装软件。 目前识别的效果针对于某些场景下仍然很不理想,技术层面上的主要原因有两个,一个是车牌检测算法并没有检测到车牌(这主要是检测算法的问题),可以尝试一些目标检测的算法,比如Faster R-CNN(速度可能慢一些)0 25浏览会员免费
- python大小:51MBpython安装程序.含3.7和3.8两个版本,这两个版本均可在win7及以上操作平台使用,3.9以后的版本不适配win7,打包后的程序也无法在win7平台使用,但市面尤其是办公领域仍有大量的win7系统,因此该版本具有一定的市场需求,有需要的可以自行下载安装python安装程序.含3.7和3.8两个版本,这两个版本均可在win7及以上操作平台使用,3.9以后的版本不适配win7,打包后的程序也无法在win7平台使用,但市面尤其是办公领域仍有大量的win7系统,因此该版本具有一定的市场需求,有需要的可以自行下载安装0 14浏览免费
- Python大小:2MB【pythonWEB自动化-01课-驱动】【pythonWEB自动化-01课-驱动】0 32浏览会员免费
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- python大小:146KB[root@localhost ~]# cd /root/myoceanbase/oceanbase/script/dooba python2 dooba -h127.0.0.1 -P2881 -utest -ptest[root@localhost ~]# cd /root/myoceanbase/oceanbase/script/dooba python2 dooba -h127.0.0.1 -P2881 -utest -ptest0 14浏览会员免费
- python大小:28KBpython:根据关键词爬取特定的图片,可以用于分类数据集制作python:根据关键词爬取特定的图片,可以用于分类数据集制作0 14浏览免费
- python大小:604KB1、开发环境. 2、大致流程.. 3、框架简介.. 4、运行结果展示 5、 文件与配.... 6、测试接口样例 01.登陆接口. 02.支付密码更改接口 7、数据库设计. 8、测试用例、测试数据准备 9、模块与类、 函数设计 10、 代码实现.1、开发环境. 2、大致流程.. 3、框架简介.. 4、运行结果展示 5、 文件与配.... 6、测试接口样例 01.登陆接口. 02.支付密码更改接口 7、数据库设计. 8、测试用例、测试数据准备 9、模块与类、 函数设计 10、 代码实现.0 42浏览会员免费
- python大小:4KB使用VGG19模型构建的图像识别,采用预训练并保存为Numpy张量的模型文件。可在此基础上继续训练。 代码文件说明 vgg19.py: 构建VGG19网络,实现一个vgg19的类 utils.py: 工具类,实现图片的读取和打印最终的结果 test_vgg19.py: 测试VGG19类,读取测试图片并进行识别 数据文件说明 vgg19.npy: 预训练的模型文件 synset.txt: 储存所有的标签的文件 test_data/: 存放测试图片 使用说明 直接运行test_vgg19.py,会对test_data中的tiger.jpg进行识别并打印出TOP1和TOP5。 然后将此图片标注为老虎加入模型训练,再次进行识别。并保存新的模型为test-save.npy 需要更改图片进行识别,则需要更改加载图片的名称,如不需要加载测试图片进行训练可删除test_vgg19.py的35-44行使用VGG19模型构建的图像识别,采用预训练并保存为Numpy张量的模型文件。可在此基础上继续训练。 代码文件说明 vgg19.py: 构建VGG19网络,实现一个vgg19的类 utils.py: 工具类,实现图片的读取和打印最终的结果 test_vgg19.py: 测试VGG19类,读取测试图片并进行识别 数据文件说明 vgg19.npy: 预训练的模型文件 synset.txt: 储存所有的标签的文件 test_data/: 存放测试图片 使用说明 直接运行test_vgg19.py,会对test_data中的tiger.jpg进行识别并打印出TOP1和TOP5。 然后将此图片标注为老虎加入模型训练,再次进行识别。并保存新的模型为test-save.npy 需要更改图片进行识别,则需要更改加载图片的名称,如不需要加载测试图片进行训练可删除test_vgg19.py的35-44行0 19浏览会员免费
- tensorflow大小:4KB利用tensorflow实现手写体数字实现,使用MNIST数据集进行训练,在MNIST测试集上,准确率可到99.1% 代码文件说明 config.py: 神经网络的超参数配置 leNet.py: 构建LeNet网络 Train.py: 加载MINIST数据并训练 Inference.py: 加载模型完成对图片的识别 UI.py 生成可进行手写文字并预测的界面 数据文件说明 MNIST_data/: 从MNIST上下载的数据集 checkpoint: 保存的模型文件 使用说明 在config.py中进行超参数的配置,运行Train.py可以直接进行训练,也可以直接运行UI.py进行验证 UI中,用鼠标在黑色区域进行手写,点击检测即可进行识别利用tensorflow实现手写体数字实现,使用MNIST数据集进行训练,在MNIST测试集上,准确率可到99.1% 代码文件说明 config.py: 神经网络的超参数配置 leNet.py: 构建LeNet网络 Train.py: 加载MINIST数据并训练 Inference.py: 加载模型完成对图片的识别 UI.py 生成可进行手写文字并预测的界面 数据文件说明 MNIST_data/: 从MNIST上下载的数据集 checkpoint: 保存的模型文件 使用说明 在config.py中进行超参数的配置,运行Train.py可以直接进行训练,也可以直接运行UI.py进行验证 UI中,用鼠标在黑色区域进行手写,点击检测即可进行识别0 28浏览会员免费
- python大小:634KBPython常见面试题50题答案Python常见面试题50题答案0 17浏览会员免费
- python大小:19MBAI欢乐斗地主Python项目是一个融合了先进人工智能技术的斗地主游戏实现。该项目不仅仅包括游戏的核心逻辑和界面设计,还涵盖了AI出牌策略等多个关键部分。通过Python编程语言,我们可以实现斗地主游戏的自动化运行,并且借助强大的AI算法优化出牌策略,从而提高游戏的趣味性和挑战性。 在这个项目中,游戏的核心逻辑是至关重要的。这包括牌局的初始化、发牌、出牌、牌型判断、结算等关键步骤。通过精心设计和优化,我们可以确保游戏运行流畅,玩家能够获得极致的游戏体验。同时,界面设计也是项目中不可或缺的一部分。优秀的界面设计可以提升游戏的美感和用户友好度,让玩家更加沉浸于游戏之中。 AI出牌策略则是项目中的亮点之一。通过AI算法的优化,我们可以使得电脑玩家具备更加智能化的出牌能力。这不仅可以提高游戏的挑战性,还可以让玩家感受到与真人对战相似的游戏体验。AI出牌策略的优化也是项目中的一个持续改进的方向,通过不断地调整和完善算法,我们可以使得游戏变得更加有趣和富有挑战性。AI欢乐斗地主Python项目是一个融合了先进人工智能技术的斗地主游戏实现。该项目不仅仅包括游戏的核心逻辑和界面设计,还涵盖了AI出牌策略等多个关键部分。通过Python编程语言,我们可以实现斗地主游戏的自动化运行,并且借助强大的AI算法优化出牌策略,从而提高游戏的趣味性和挑战性。 在这个项目中,游戏的核心逻辑是至关重要的。这包括牌局的初始化、发牌、出牌、牌型判断、结算等关键步骤。通过精心设计和优化,我们可以确保游戏运行流畅,玩家能够获得极致的游戏体验。同时,界面设计也是项目中不可或缺的一部分。优秀的界面设计可以提升游戏的美感和用户友好度,让玩家更加沉浸于游戏之中。 AI出牌策略则是项目中的亮点之一。通过AI算法的优化,我们可以使得电脑玩家具备更加智能化的出牌能力。这不仅可以提高游戏的挑战性,还可以让玩家感受到与真人对战相似的游戏体验。AI出牌策略的优化也是项目中的一个持续改进的方向,通过不断地调整和完善算法,我们可以使得游戏变得更加有趣和富有挑战性。0 142浏览免费
- python大小:11MBPython 3 下的文字识别CnOCR使用示例及说明。 CnOCR 是 Python 3 下的文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)工具包,支持简体中文、繁体中文(部分模型)、英文和数字的常见字符识别,支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型,适用于不同应用场景。Python 3 下的文字识别CnOCR使用示例及说明。 CnOCR 是 Python 3 下的文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)工具包,支持简体中文、繁体中文(部分模型)、英文和数字的常见字符识别,支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型,适用于不同应用场景。0 57浏览会员免费
- 软件/插件大小:7MBMD5文件加密工具啊啊啊啊啊啊 啊啊啊啊MD5文件加密工具啊啊啊啊啊啊 啊啊啊啊0 14浏览免费
- 7Z大小:1MB学习期间自己写的一些蚁群算法,包含运行环境,jupyter pycharm 文件,数据集集集。希望对后面的人有帮助学习期间自己写的一些蚁群算法,包含运行环境,jupyter pycharm 文件,数据集集集。希望对后面的人有帮助0 14浏览免费