安装 Python 包时解决 Microsoft visual c++ 14.0 is required 问题-附件资源

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此存储库已移动 删除图像的背景 输入图像 输入遮罩 提取前景 简单的例子 from matting import alpha_matting , load_image , save_image , estimate_foreground_background , stack_images image = load_image ( "plant_image.jpg" , "RGB" ) trimap = load_image ( "plant_trimap.png" , "GRAY" ) alpha = alpha_matting ( image , trimap , method = "cf" , preconditioner = "vcycle" , print_info = True ) foreground , background = estimate_foreground_bac

叶图 hon软件包，用于使用ipyleaflet和ipywidgets进行交互式映射 免费软件：MIT许可证 文档： : 特征 去做 学分 该程序包是使用和项目模板创建的。

主要介绍了python实现协同过滤推荐算法完整代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。

AISTATS 2019提交的DAME算法的实验 请注意，此存储库不适用于用户。 供用户使用DAME算法的Python软件包位于另一个存储库中： : 。 此存储库包含AISTAST 2019提交的论文“因果推理的可解释的几乎完全匹配”的代码。 DAME：该文件包含主算法的最基本部分 DAME算法的原始代码：“原始代码”文件夹 此主要贡献者：Yameng Liu（ ）Awa Dieng（ ）

Python包的模板项目 如何使用这个专案 准备GitHub 在上创建一个新项目。 打开存储库Settings 。 单击“ Secrets 。 单击New repository secret 使用Name ： TEST_PYPI_API_TOKEN 创建测试密码： 前往 注册帐户并登录 转到Account settings 向下滚动到API tokens ，然后单击“ Add API token 使用Token name ： github ， Scope ： Entire account (all projects) 点击Add token 复制令牌 将令牌复制到Value 单击Add secret 在上创建一个帐户（名称可以与test.pypi.org相同）并创建一个新令牌。 使用Name ： PYPI_API_TOKEN创建一个新密钥，并将令牌cpoy到V

酸橙 曾经有一个叫做石灰的包裹， 谁的模型简直是崇高的， 它解释了它们的变化， 一次观察一次。 莱姆·瑞克（Mara Averick） 这是Python石灰包（ ）的R端口，该石灰包是由石灰（本地可解释模型不可知的解释）方法的作者开发的，用于黑盒模型解释。 该方法的发明全部归功于原始开发人员。 lime的目的是解释黑匣子分类器的预测。 这意味着对于任何给定的预测和任何给定的分类器，它都能够确定原始数据中促成预测结果的一小部分特征。 要了解有关lime的方法的更多信息，请阅读并访问的资料库。 R的lime包并不旨在成为其Python对应版本的逐行端口。 相反，它采用原始代码中列

自己网页自动化测试使用。selenium 包+firefox加注意事项说明，保证可以使用。

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