基于Python selenium实现163邮箱模拟登陆

资源包含文件：设计报告word+源码及数据 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括 CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含 transformer、CBHG，数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。 声学模型采用 CTC 进行建模，采用 CNN-CTC、GRU-CTC、FSMN 等模型 model_speech，采用 keras 作为编写框架。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512802?spm=1001.2014.3001.5502

基于python opencv人脸识别的员工考勤系统 附完整代码 论文 毕业设计 选题“员工刷脸考勤”，要求采用 python 语言开发，可以通过摄像头添加员工面部信息，这里就涉及到两个具体的个问题，一个是应该以什么样的数据来标识每一个员工的面部信息，二是持久化地保存这些信息到数据库中去。更细地，还涉及表的设计；另一个基本要求是通过摄像头识别员工面部信息来完成考勤，这个问题基本可以通过遍历数据库里的员工面部数据与当前摄像头里的员工面部数据的比对来实现，但有一个问题就是假如摄像头里有多张人脸改怎么处理。扩展要求是导出每日的考勤表，可以拆分为两个部分，一个是存储考勤信息，一个是展示考勤信息。 我们希望达到的目标是： 仿照通用型软件界面设计的原则，所有的操作都在菜单栏里实现，一部分区域用于展示摄像头实时读取并由程序加工后的视频流信息，另一部分区域做控制台输出，打印相关信息，比如提示员工面部信息添加成功、添加失败及其原因，提示员工打卡成功、打卡失败及其原因；添加面部信息时人是必须和程序进行交互的，比如输入一些相关的信息，这个时候程序是阻塞的；但是在打卡的时候，程序是不阻塞的，如果不点击关闭

sql文件导入到数据库，venv是源码，源码中config路径下的配置文件按照你数据库实际配置修改，运行logon即可。

基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码

本人介于做python潮水识别期间（已完成潮水识别）由于图片需要做预先的处理，因此在给定的图片素材中，需要截取识别框内的图片，由于图片中有多个识别框，因此，需要数量的不断叠加，事先定义一个整形变量tt，在每次执行一遍后让tt自动加1，从而完成不重复！ 上述第两张图由test开始，到tt=tt+1为实现截图的代码，代码复制如下： test=thickness box=(left+test,top+test,right-test,bottom-test) region=image.crop(box) r

基于Python写的bresenham算法（未优化），有个小小的漏洞就是不能算斜率小于零的题。

安装Python库： pip install -r requirements.txt 注意：安装需要Twisted库，这个库有时候会安装不上，需要下载下来本地安装 下载地址：TWISTED pip install Twisted{你下载下来的版本名称} 注意：本地安装需要注意路径 初始化数据库： python manage.py makemigrations 迁移数据库： python manage.py migrate 创建数据库，Django默认使用sqlite3作为数据库，如果需要mysql数据库，请在greaterwms/settings.py里面配置DATABASE 开发服务器运行： 开发运行： daphne -p 8008 greaterwms.asgi:application daphne -p 8008 greaterwms.asgi:application

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在进行图像特征匹配后，通常会产生大量的误匹配点，一般通过RANSAC算法去除误匹配点，但是经RANSAC算法处理后可能还会存在部分误匹配点，若要计算误匹配剔除后的匹配正确率，则需统计其正确和错误匹配点的个数，本资源提供了一种方法进行粗略统计，筛选出误匹配剔除后存在的误匹配点，并通过python进行了实现。