Python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。

目前任务需要做一个界面程序，PyQt是非常方便的选择，QT丰富的控件以及python方便的编程。近期遇到界面中执行一些后台任务时界面卡死的情况，解决了在这里记录下。 PyQt PyQt简介 PyQt是Qt的python接口，PyQt的文档较少，但接口和函数可以完全参照Qt，继承了Qt中大量的控件以及信号机制，十分方便。以下简介一个基本的PyQt程序。 – 需要导入的类主要来自三个包 – from PyQt5.QtWidgets import 常用的控件 – PyQt5.QtCore 核心功能类，如QT，QThread，pyqtSignal – PyQt5.QtGui UI类，如QFont –

舌苔数据集，两千多张图片，512x512通道，包含原图和labelme打好的标签

比较 思科路由表比较工具 crcompare_py3.py CLI 版本，基于 python 3。 wx_crcompare.py GUI 版本，基于 python 2.7 w/wxPython。

python安装包，官网获取，请放心使用，请放心使用，请放心使用，请放心使用。

Adversial Training for WikiPassageQA Use Adversial Training for QA retrieval dataset WikiPassageQA Running Environments: cuda == 9.2 pytorch ==1.5.1 + cu92 transformers == 3.3 Running parameters: python3 run_FGMSelectedTrain.py --do_train \ --bert_model "bert-base-uncased" \ --model_type "MatchModel" \ --train_file "data/wikipassageQA/train.tsv" \ --dev_file "data/wikipassageQA/dev.tsv" \

手动分割 这项工作是出于实践目的而完成的。 网络 在Pytorch中自定义实施 。 仅用于一个输出类。 用于最后提交的模型存储在MODEL.pth文件中。 它已通过上提供的模型进行了预培训，但该模型最初用于汽车细分。 在来自GTEA_gaze数据集的一部分图像上，模型的得分为0.90。 pytorch版本：0.3.1 要回滚pytorch，您只能使用 “ pip卸载火炬” “ pip install火炬== 0.3.1” 用法 测试 尝试“ python test.py -h”以查看更多选项。 只需测试一张图像并通过运行即可重命名输出 “ python test.py -i test1.jpg -o ouput1.jpg” 通过运行测试多个图像 “ python test.py -i test1.jpg test2.jpg --model MODEL.pth” 通过运行在绘图中

前言 对于RSA的解密，即密文的数字的 D 次方求mod N 即可，即密文和自己做 D 次乘法，再对结果除以 N 求余数即可得到明文。D 和 N 的组合就是私钥（private key）。 算法的加密和解密还是很简单的，可是公钥和私钥的生成算法却不是随意的。使用RSA公钥解密，用openssl命令就是openssl rsautl -verify -in cipher_text -inkey public.pem -pubin -out clear_text，但其python网上还真没有找到有博文去写，只有hash的rsa解签名。 这里使用rsa库，如果没有可以到官方网址https://pypi

NULL 博文链接：https://lampeter123.iteye.com/blog/464725

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps - 1E (2017) Mastering Machine Learning with Python in Six Steps - 1E (2017)