Python读取YUV格式文件,并使用opencv显示的方法 opencv可以读取的图片类型比较多,但大多是比较常见的类型,比如”.jpg”和”.png”,但它不能直接读取YUV格式的文件,需要通过python读取YUV文件,并进行相应的转换后,才能被opencv读取,并进行后续相应的处理. 话不多说，直接上程序。 import cv2 from numpy import * import Image screenLevels = 255.0 def yuv_import(filename,dims,numfrm,startfrm): fp=open(filename,'rb') blk

## 开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite，可以转mysql数据库 一共2个身份，注册用户操作员和管理员。用户可以注册登录系统，然后可以管理客户信息，管理服装信息，可以选择客户登记服装入库单和出库单，具体一个入库单或者出库单里面可以添加具体的多个服装记录，入库的时候服装的库存对应的增加，出库的时候服装的库存相应的减少，如果库存数量不多的话需要提示用户服装库存不足，这样方便操作员及时补货。管理登录后可以管理所以的信息，包括了对所有注册用户操作员的管理。 管理员账号密码： manage/123456 用户账号密码：user1/123456

python的License授权机制（csdn）————程序

【资源说明】 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集，其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统； 来自各种网站的歌曲的混合，用户在听完歌曲后给出的乐谱，包含数据集和数据集。 例如其内容： 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据（行）和属性（列）的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图： 数据集内容中的数据（行）和属性（列）数： 数据集包含： 基于受欢迎程度的建议，无需定制： 基于相似度的建议： 根据歌曲名称建议相似的歌曲： 根据用户输入的歌曲的建议：

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Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

本资源是基于 UDP 协议与 OpenCV 库实现网络视频传输的实现代码，使用 Python 语言实现，分为服务器端和客户端两个文件，启动前需要修改 host IP 地址为实际的 IP 地址，同时需注意先运行服务器端代码，再运行客户端代码。想停止视频传输时，需在客户端按 ESC 键退出。

简明Python教程，A Byte of Python中文版