【计算机课程设计】基于python的少儿兴趣班推荐系统的设计与实现,本资源爬取对应的兴趣班信息，使用协同过滤算法进行推荐，使用前请务必查看说明文档

1.项目基于机器学习算法，通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，实现小分子在人体内清除率指标的预测。 2.项目运行环境：Python环境、安装Jupyter Notebook 或Spyder、需要matplotlib、numpy、pandas 、sklearn安装包库 3.项目包括3个模块：数据预处理，创建模型并编译，模型训练 4.单模型训练：训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。 5. 多模型融合：回归问题最简单的模型融合方式，取加权平均对最优的两个模型进行不同权值的平均，最终输出最优的权值结果。 6. 不同模型的评价指标以rmse为指标，经过分析，融合模型得到最低的rmse，为2.698796237546118。

基于python的英文文档集上的tf、idf和tf_idf图像绘制，完整代码，博客详见：https://blog.csdn.net/weixin_43863744/article/details/120442166

数据库课程设计基于python实现的学生宿舍管理系统源码.zip

使用树莓派进行python识别人脸，stm32f4进行信息的处理以及舵机的开关

前端采用 VUE 框架进行开发，利用 vue-cli 进行项目结构搭建，采用 vue-router，vuex 和 axios 组建，完成前端路由，状态管理和与后端的交互；UI 部分利用了 element-ui，保持 UI 风格统一。后端采用 Django 框架，由于前端采用了 VUE 进行前后端分离，所以摒弃了 Django 中的模板，利用 Django 的路由功能，配合后端图像处理算法进行后端服务的提供。

BloodHound.py BloodHound.py是一个基于Python的摄取器，根据 。 此版本的BloodHound.py仅与BloodHound 3.0或更高版本兼容。 局限性 BloodHound.py当前具有以下限制： 支持大多数（但不是全部）BloodHound（SharpHound）功能（有关支持的收集方法，请参阅下文，主要缺少基于GPO的方法） Kerberos身份验证支持尚未完成 安装及使用 您可以使用pip install bloodhound bloodhound通过pip安装摄取器，也可以通过克隆此存储库并运行python setup.py install或pip install .来安装摄取器pip install . 。 BloodHound.py需要impacket ， ldap3和dnspython运作。 安装将在命令行中添加命令行工具bloo

基于Python的二手房数据采集及可视化分析 +ppt 毕业设计

基于python实现什么值得买会员自动签到，以后妈妈再也不用担心我会忘记签到了。压缩包中包含俩个python文件，一个是用于调度的，一个是用于登录和签到的。结构清晰，代码完整，修改自己的账号信息后，可以直接运行。仅供学习使用。分为调度模块，登录和自动签到模块。用到的模块包括 time， scheduler, pip, random, logging, 调度模块等。调度模块可经过一番搜索，发现最常用的大约是 APScheduler，python 官方也自带一个调度模块 sched。最后使用的是APScheduler， 这个调度起的功能实在太强大了，包括选择调度器，配置调度器，开始调度，添加作业，移除作业，更改作业等。可以熟悉以下。

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