然后在需要打包的py文件目录下新建一个setup.py,假设待带包的文件是tk.py
在本文中,我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉,强烈建议您先玩一下游戏,以便了解游戏的基本功能。
✅作者简介:大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker,新星计划第三季python赛道Top1🏆 📃个人主页:hacker707的csdn博客 🔥系列专栏:python 💬推荐一款模拟面试、刷题神器👉点击跳转进入网站 📷 学生成绩管理系统 学生成绩管理系统简介 源代码🏆 students.txt main.py Login.py db.py MenuPage.py view.py 结束语🏆 学生成绩管理系统简介 一个带有登录界面具有增减改查功能的学生成绩管理系统(面向对象思想,利
在数学和物理学领域,总是充满了各种连续的函数模型。而当我们用现代计算机的技术去处理这些问题的时候,事实上是无法直接处理连续模型的,绝大多数的情况下都要转化成一个离散的模型再进行数值的计算。比如计算数值的积分,计算数值的二阶导数(海森矩阵)等等。这里我们所介绍的打格点的算法,正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法,可以在很大程度上简化运算量。比如在分子动力学模拟中,计算近邻表的时候,如果不采用打格点的方法,那么就要针对整个空间所有的原子进行搜索,计算出来距离再判断是否近邻。而如果采用打格点的方法,我们只需要先遍历一遍原子对齐进行打格点的离散化,之后再计算近邻表的时候,只需要计算三维空间下邻近的27个格子中的原子是否满足近邻条件即可。在这篇文章中,我们主要探讨如何用GPU来实现打格点的算法。
(1) plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display_grid.shape[0])))原始代码是这一句,用在我的图像会报错,修改成 plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display_grid.shape[1])))就不报错了
今天整理文章,发现《建筑师编程指南》这个系列,还没更完,有好几篇都躺在草稿箱里没发,发现网上关于sketchup的编程资料太少,不继续更好像不太好?
http://www.blogjava.net/glorywine/archive/2008/07/30/217842.html
本教程通过一个制作珠江三角洲模拟域(空间分辨率:3km)的排放清单来讲解以下两个程序的运行流程。
在之前的一篇博客中,我们介绍过MindInsight的安装与使用。不过在前面的文章中,我们主要介绍的是MindInsight与SummaryCollector的配合使用,更多的是用于对结果进行回溯。这篇文章我们简要的从性能分析的角度,来介绍一下MindInsight的一些使用方法。
MEIAT-CMAQ是一个模块化面向CMAQ的排放清单分配工具,集成了空间分配、时间分配和物种分配,其输出文件可以直接用于CMAQ模型中。
在前面一篇博客中我们介绍过关于python的表格数据处理方案,这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理、计算和展示,本文重点介绍展示这个方面的工作。首先我们看一个案例,定义一个数组形式的表格数据:
在前面一篇博文中我们介绍过关于python的表格数据处理方案,这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理、计算和展示,本文重点介绍展示这个方面的工作。首先我们看一个案例,定义一个数组形式的表格数据:
最近剧荒,偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番,经典就是经典,不论是剧情还是台词,都那么有魅力,咦?等等,台词,台词……作为一个IT从业者,我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达,能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢?或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词!
这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一,这些工具为数据提供了精美的图形解释。
从开始有想法学习python到现在也大概半年了,断断续续的一直再看,主要是:廖雪峰Python链接如下:
本文介绍了模型相关的强化学习,包括马尔科夫决策过程、策略迭代、价值迭代等概念。以机器人找金币问题为例子,介绍了如何使用这些算法进行强化学习。最后,介绍了强化学习的总结性结尾,包括策略迭代和价值迭代等算法,以及它们在机器人找金币问题中的应用。
队员: 柳泓鑫 梁志博 洪志远 AUC: 0.7566 2017年10月1日 Github:https://github.com/ver217/seedcup2017 报告链接:https://storage.fredliang.cn/gg队种子杯初赛报告.pdf
“世界上有那么多城市,城市里有那么多的酒馆,可她,却偏偏走进了我的.....”,这是电影《卡萨布拉卡》中的一句著名独白,投射到现实生活中,与之类似的情况不胜枚举,这世界上有那么多的系统,系统中有那么多的浏览器,在只有一台测试机的前提下,难道我们只能排队一个一个地做兼容性测试吗?有没有效率更高的方法呢?为此我们提出一个更高效的解决方案:使用Docker+Selenium Grid。
这本书是关于国外关于ROS出版的第一本书,主要针对Electric和Fuerte版本,使用机器人主要是TurtleBot。书中详细讲解了关于机器人的基本仿真、导航、路径规划、图像处理、语音识别等等,而且在google的svn上发布了所有代码,可以通过以下命令下载、编译:
最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作,就想把纸质文件拍下来,用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口,有道提供了多种OCR识别的不同接口,有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo,把这些功能都试了试,当练手,也当为以后的可能用到的功能做准备了。
导语 为什么要出这个教程?1.基本用例:训练和测试分类器练习2.更高级的用例:在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单,愚蠢:使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少时:交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化:微调管道内部练习5.总结:我的scikit-learn管道只有不到10行代码(跳过import语句)6.异构数据:当您使用数字以外的数据时练习
本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明
是这样子的,女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影,但是没有字幕,这让她很苦恼。
水平柱状图是柱状图的一种,它是由基本柱状图通过配置项转变而来,因此它的配置项与基本柱状图相同。它支持自定义y轴区间和多个系列的数据配置,能够更加智能地展示多维的数据差异,但在大屏中占的空间较大。
selenium 官网可知,selenium 是支持分布式测试的,需要部署 Grid 服务;
最近小编遇到一个生存问题,女朋友让我给她翻译英文化妆品标签。美其名曰:"程序猿每天英语开发,英文一定很好吧,来帮我翻译翻译化妆品成分",”来,帮我看看这个面膜建议敷几分钟“。。。。看来斥巨资买化妆品不算完,还需要会各种英文介绍。
这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome,amazing!
上篇python连连看与记忆翻牌游戏(2)完成了界面,今天完成最后一篇算法与游戏结合,比较简单,这里简单讲讲。
如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们即努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充分了解员工心理与对应的行为表现,才能从容的掌控各类型的人员,从而达到“物尽其用”。
因为在网络上,特别是中文互联网上,关于Pyside6多线程的写法,特别是QThread的使用提及比较少,且较多使用不太推荐的写法,这篇博客主要是存下我自己参考的博客,希望对大家也有帮助。
•mac os 10.13.2•python 2.7•Tkinter•pyinstaller 3.4 工具简单使用•hdiutil 工具简单使用
今天来补充之前的界面操作系统,为学生查询操作系统2.0版本,依旧是用wxpython来做一个可视化的操作界面,用的工具依然是selenium库,beautifulsoup4库,还有设计界面的wx,和表格wx.grid,后面两个只要下载wxpython库即可
创建一个跟自己名称相同的Github项目,这是一个特殊的个人简介项目,用户访问你的github首页时则会展示这个项目的 REAME.md 文档里内容。
类似于西蒙电子玩具,这款识记游戏使用第三方playsound模块,播放四种不同的声音,分别对应键盘上的A、S、D、F键。当你成功地重复游戏给你的图案时,图案会变得越来越长。你的短期记忆中能容纳多少声音?
用Python爬虫对现有的api进行请求,获取彩虹屁,然后用tkinter模块形成一个可视化的gui,最后用pyinstaller对该py文件打包,这就是最后的彩虹屁生成器。
“再穷不能穷教育,再苦不能苦孩子”,作为娃的爸妈,不仅仅要努力工作保证物质支持,更要关注娃的学习状况,而且时刻都怕娃“输在了起跑线上”,可是,现在孩子们的起跑线也太多了点,英语、各种艺术特长,甚至跳绳,忙的不亦乐乎。然而家长也不是全才啊,这不,我的姐姐最近就开始发愁女儿的英语口语问题了,自己发音不准确,报班又不知道哪家靠谱,眼看着孩子就要落后于小伙伴了,了解到这个情况后,我拿出英语课本,想到自己每次都是60飘过的英语成绩,又放了回去,拿起了我的武器——代码。
决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题,关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表",这个问题背后有个非常好的解决思路,让代码替我们做重复的工作,从而减轻工作量,减少出错。
今天的最后一篇文章,一共7篇,很久没有写这么满了。后面的硬件就不测试了,大概率是正确的,我只写源代码。而且这些代码放在Jetson Nano上面也是可以的。
原文:Github 项目 - YOLOV3 的 TensorFlow 复现 - AIUAI
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能,但是比较僵硬,总是将引人入胜的情节念成流水账,分分钟让人弃坑,所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节,而后将文字合成存储到音频文件,这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字,而且保存下来的音频还能反复收听,一举两得。
3.CUDA版本必须≥11.0 因为Windows环境下的pytorch只支持11.0以上的CUDA
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很早之前曾经做过一个图片识别的项目,当时有一项功能是整题识别,即传入数学题的截图,可通过ocr技术识别出图片内容,但当时只限于识别文字,并未作更深一步的处理
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