搅拌机渲染 用于从命令行界面使用Blender生成场景和渲染图像的Python脚本。 原则 无需显示即可运行（因此，渲染器应为Cycles而不是EEVEE） 支持最新的Blender版本（当前为2.83） 可能的用法 学习如何使用Blender Python API的材料。 具有精美渲染质量的3D数据可视化。 生成用于基于机器学习的计算机视觉的综合训练数据集。 剧本 01_cube.py 循环渲染器 02_suzanne.py 定向光 算法对象放置 细分曲面 TRACK_TO约束以实现相机的观察行为 景深 平滑阴影 03_ibl.py 节点树 使用HDR图像的基于图像的照明 04_principled_bsdf.py 原则性BSDF 去噪 空对象为目标 05_composition.py 组成节点 节点组 06_split_tone.py 分音效果 棋盘纹理 07

PythonUnityServer 在Unity可执行文件和Python脚本之间进行通信的本地服务器

arp脚本一键式攻击，ARP攻击就是通过伪造IP地址和MAC地址实现ARP欺骗 能够在网络中产生大量的ARP通信量使网络阻塞 攻击者只要持续不断的发出伪造的ARP响应包就能更改目标主机ARP缓存中的IP-MAC条目 造成网络中断或中间人攻击。

Piexif 为了简化使用Python的exif操作。 写作，阅读等等……Piexif是纯Python。 使用Python到任何地方。 文件： : 在线演示： : 安装 'easy_install'： $ easy_install piexif 或“点子”： $ pip install piexif 或下载.zip，将其解压缩。 将“ piexif”目录放入您的环境中。 为什么选择Piexif 纯Python。 因此，它可以在运行Python的任何地方运行。 容易的exif操作。 读取，写入，删除... 记录下来。 如何使用 只有五个功能。 load（filename） -以dict的形式获取exif数据。 dump（exif_dict） -以字节为单位获取exif。 insert（exif_bytes，filename） -将exif插入JPEG或WebP

谷歌师兄的leetcode刷题笔记

人口普查API Python脚本 该脚本通过美国人口普查十周年人口普查API创建了一个熊猫数据框和csv文件，该文件可按性别，年龄，种族等访问人口数据，并按占用率，空置状态和任期访问住房数据。 只需几个简单的步骤，您就可以查询自己内心的内容。 1）请求人口普查API密钥 这很简单！ 又快！ 请访问 2）识别变量 您需要一个要收集的变量的csv文件。 它看起来应该像这样： 年 多变的 column_name 2010年 H0110004 housing_renter 2000 H011003 housing_renter 下载模板。 模板具有用于label和concept的列，可以从Census变量参考页（下面的链接）中很好地剪切和粘贴。 脚本会忽略多余的列。 随时删除它们！ 或添加更多！ 该脚本仅使用前三列： year ， variable和column_name 。 按

针对安卓手机进行改进后的跳一跳脚本，轻松1000+，稳健不翻车，连跳稳中求

光谱仪 Python 该存储库为开放光谱仪项目提供脚本，使从业者、学生和公民科学家能够使用他们的光谱仪收集数据并获得良好而有趣的学习体验。 享受！ 开放式光谱仪项目由网络摄像头、简单的激光切割部件、电池外壳和合适的 LED 闪电组件组成。 光谱仪通过 USB 连接到计算机，用户可以在其中运行此存储库中提供的脚本来运行实验和进行测量。 该存储库的两个主要组件是 analysis.py 和calibrate.py。 分析.py 脚本用于绘制使用网络摄像头光谱仪进行的测量的吸收光谱。 对于想要了解科学测量机制并了解如何评估所生成数据质量的高级用户，calibration.py 非常有用。 开放科学和背景 根据定义，科学应该是开放的和可复制的。 因此，任何人都可以验证实验的结果。 不幸的是，今天情况并非总是如此。 为了能够验证实验，所有使用的组件都应该可以公开访问。 这包括科学仪器的软件和硬件

spawn_mobs_mcpi Python脚本可在您的Minecraft Pi世界中产生生物。 动物和怪物...是的，一切都很好！ 不可能吧？ 嗯...好吧...那就遵循下面的指导吧！ 目录 [您需要什么]（###您需要什么） [如何安装]（###如何安装） [如何使用脚本]（###如何使用脚本） 用其他语言阅读：，，。 你需要什么 树莓派 :sparkles: 安装了Raspbian。 默认情况下，Minecraft Pi已安装。 如何安装 我们打开一个终端会话以使用命令行来完成它 1。在您的Raspberry Pi中，启动一个终端会话。 我们进入为安装选择的文件夹（例如：台式机） 2。键入以下命令 $ git clone https://github.com/Will-777/spawn_mobs_mcpi.git $ cd ~ 您应该在Raspberry Pi Pi桌面上有一个文件夹。

最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。 我主要用的是Python中的PIL库。 首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0. def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else: table.append(1) ret