python教学示例-anagram-db
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宽表:原始数据是每个学生每个科目的成绩在同一行。 窄表:通过melt函数,科目(Math, English, Science)被“融化”成一个单独的列Subject,成绩列被命名为Score。 这种转换在数据分析中非常常见,特别是当你需要将数据转为适合用于分析的格式时。 运行效果: 原始宽表: ID Math English Science 0 1 85 92 88 1 2 90 85 91 2 3 88 89 94 转化后的窄表: ID Subject Score 0 1 Math 85 1 2 Math 90 2 3 Math 88 3 1 English 92 4 2 English 85 5 3 English 89 6 1 Science 88 7 2 Science 91 8 3 Science 94
该资源包专为Unity VR开发提供,包含了一些关键的互动资产,旨在增强用户的沉浸感和交互体验。资源包包括详细的手部模型,支持多种手势动画,如抓取、按压和旋转,适用于VR交互操作。拉杆模型允许用户进行拉动、推送或旋转等操作,适合用于解谜、机械控制等场景。除此之外,还包含了多种可互动对象,如按钮、开关、旋钮等,开发者可以通过这些对象设计响应式的虚拟环境,使玩家能够与游戏中的物品进行真实互动。非常适合用于VR游戏、模拟器或互动培训应用,提升游戏的互动性和沉浸感。 使用方法: 直接拖入Unity VR项目,或通过菜单导入即可。
### **Unity局域网画面接收应用使用说明** #### **应用简介** 这是一款基于Unity开发的局域网画面接收应用,包含发送端和接收端两部分。接收端运行在VR设备中,能够实时接收局域网内一台或多台PC的画面流(仅画面,不包含音频)。目前接收端的默认环境针对PICO头显开发,可通过插件调整兼容其他VR设备(如Quest)。 本应用适合有一定开发和网络基础的用户,需对Unity环境有一定了解,建议有VR设备调试经验的人使用。如果没有相关基础,请勿下载。 --- #### **功能特点** 1. **局域网画面传输**:需确保发送端与接收端在同一局域网内,且IP可互相Ping通。 2. **多PC画面支持**:接收端可以接收多个发送端的画面,适用于监控和教学场景。 3. **设备兼容性**:默认支持PICO头显,可通过适配调整兼容其他VR头显。 --- #### **使用前准备** 1. 确保发送端和接收端在同一局域网内。 2. 如果设备间无法连接,请检查: - 是否关闭了内网防火墙。 - 是否关闭了VPN。 3. Unity开发环境需导入必要的插件和资
Unity直接导入VRM模型插件。 VRM可以是Vroid导出文件,安装此插件后,Unity中导入可以直接有VRM选项,选择VRM文件后直接导入即可。 我的测试结果,通过此方法导入无需经由Blender中转,直接导入后Texture等都正常展示无异常。
将这个资源引入到Project中: <script src="xlsx.full.min.js"></script> 写下载方法: <script> function download(type, fn, dl) { var elt = document.getElementsByClassName('table class')[1]; var wb = XLSX.utils.table_to_book(elt, {sheet:"Sheet JS"}); return dl ? XLSX.write(wb, {bookType:type, bookSST:true, type: 'base64'}) : XLSX.writeFile(wb, fn || ('filename.' + (type || 'xlsx'))); } </script> 下载方法绑定按钮 <button type="button" class="btn btn-default" onclick="download();"
局域网开通https服务时需要用到openSSL生成相应的Key和自签名CSR证书,因此需要安装这个OpenSSL命令库。 你可以使用 OpenSSL 这个强大的工具在命令行下生成用于 HTTPS 的私钥和自签名证书。 首先生成私钥-》创建证书签名请求 (CSR):-》生成自签名证书。 将创建一个有效期为一年(365天)的自签名证书,保存在crt 文件中。 你可以在浏览器中测试这个证书是否有效。在你的服务器上启动一个简单的 HTTP 服务器(例如使用 Python 的 http.server),然后访问 https://your-server-ip-address:port。你应该会看到一个安全警告,因为这是一个自签名证书,但你可以选择继续访问。
通过使用这些实用技巧,您可以更高效地使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。不断尝试并探索新的技巧,以提高您的模型性能和训练效率。祝您在深度学习之路上取得成功!
本文介绍了TensorFlow中一些常用的实用方法,并通过代码示例说明了它们的用法。希望读者可以通过学习和实践,更加熟练地使用TensorFlow来构建和训练自己的深度学习模型。
这段源码实现了一个简单的学生成绩管理系统Demo,使用了Python的Tkinter库创建了用户界面。用户可以通过输入学生的姓名和成绩,点击“增加”按钮来添加学生信息;点击“显示所有学生”按钮来查看当前所有学生信息;点击“删除”按钮并输入要删除的学生姓名来删除指定学生信息;点击“退出”按钮来退出程序。系统会对用户输入进行验证,确保输入的姓名和成绩有效。这个应用程序提供了一种简单而直观的方式来管理学生成绩。
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