完美解决matplotlib、numpy出现DLL load failed:找不到模块，试了很多方法都不行，这个方法可以解决 错误细节：Traceback(most recent call last) import matplotlib.pyplot as plt _chek_versions() ffrom . import ft2font 在Python编程环境中，遇到“DLL load failed:找不到模块”的错误通常是由于依赖库缺失或版本不兼容导致的。这里，我们关注的问题是matplotlib和numpy这两个重要库在运行时出现了该问题。matplotlib是Python的一个数据可视化库，而numpy是用于科学计算的基础包，它们都需要一些特定的DLL（动态链接库）来执行其功能。 错误详细信息显示，当尝试导入matplotlib.pyplot并执行_chek_versions()函数时，从.ft2font模块导入失败。ft2font是matplotlib库的一部分，它用于处理字体和文本。这个问题可能是因为系统缺少某些必要的DLL文件，或者当前numpy的版本没有包含必需的mkl（Intel Math Kernel Library）组件。 mkl是一个高性能的数学和科学计算库，为numpy和其他科学计算库提供了加速。如果numpy安装时没有包含mkl，那么在执行涉及复杂计算的操作时，可能会因为缺失相应的DLL文件而导致错误。 解决这个问题的步骤如下： 1. 你需要访问指定的网址：[https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)，这是一个第三方网站，提供预编译的Python库，包括numpy。确保在下载之前了解并接受使用这些库的风险。 2. 在该页面中，找到与你的Python版本和操作系统位数相匹配的numpy版本。例如，如果你使用的是Python 3.6 64位版本，你应该下载形如`numpy-1.19.5+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl`的文件。注意，这里的`cp36`表示Python 3.6，`win_amd64`表示64位Windows系统。 3. 下载完成后，使用pip来安装这个带有mkl的numpy版本。打开命令提示符或终端，然后输入： ``` pip install path\to\numpy-1.19.5+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 其中`path\to\numpy-1.19.5+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl`应替换为你实际保存whl文件的路径。 4. 安装成功后，再尝试安装matplotlib。你可以通过pip进行安装： ``` pip install matplotlib ``` 5. 完成以上步骤后，你应该已经成功安装了带有mkl的numpy和matplotlib。现在，再次尝试运行你的代码，错误应该已经被解决了。 在机器学习项目中，matplotlib和numpy是非常关键的库，因为它们分别负责数据可视化和数值计算。正确地安装和配置这些库对于确保项目能够顺利进行至关重要。如果你在安装过程中遇到任何其他问题，建议查阅官方文档或在线社区，以获取更详细的帮助和解决方案。同时，保持库的更新也是避免这类问题的好习惯，因为新版本通常会修复已知的bug并提升兼容性。

树莓派僵尸网​​络 旨在感染和控制一组树莓派PI的僵尸网络恶意软件的实现。 仅出于教育目的，作为温莎大学60-467网络安全课程的最终项目。 该项目包括2种使用python实现僵尸网络的方法：通过SSH和原始套接字。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 hydra（用于在目标Rasp PI SSH服务器上执行字典攻击） python3 pip3（用于安装pexpect） pexpect（对于SSH僵尸网络） 正在安装 安装hydra和python3 $ sudo apt install hydra python3 安装pip3，以便我们可以使用它来安装pexpect $ sudo apt install pip3 安装pexpect $ pip3 install p

Nio模板 用于使用创建机器人的模板。 有关matrix-nio的文档可在找到。 此仓库包含一个有效的Matrix echo bot，可以轻松扩展到您的需求。 其中包括详细的文档以及有关基本机器人构建的分步指南。 功能包括对以下各项的现成支持： Bot命令 SQLite3和Postgres数据库后端 配置文件 多级日志记录 码头工人 参加端到端加密房间 使用nio-template的项目 一个矩阵机器人，可以提醒您一些事情 -Hope2020会议矩阵服务器的COREbot @ matrix-org的模块化机器人，可以通过插件动态扩展 用于矩阵规格建议的矩阵机器人 发布情节链接的矩阵机器人 nio-通用矩阵聊天机器人 一个矩阵机器人，用于将历史，每周的艺术挑战（从reddit到房间）发布 用作a）个人助理或b）用作维护Matrix安装或服务器的管理工具的机器人 帮助社区管理的

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MindSpore 框架下基于ResNet50迁移学习的方法实现花卉数据集图像分类（5类）

Learn and implement quantitative finance using popular Python libraries like NumPy, pandas, and Keras Key Features Understand Python data structure fundamentals and work with time series data Use popular Python libraries including TensorFlow, Keras, and SciPy to deploy key concepts in quantitative finance Explore various Python programs and learn finance paradigms Book Description Python is one of the most popular languages used for quantitative finance. With this book, you'll explore the key characteristics of Python for finance, solve problems in finance, and understand risk management. The book starts with major concepts and techniques related to quantitative finance, and an introduction to some key Python libraries. Next, you'll implement time series analysis using pandas and DataFrames. The following chapters will help you gain an understanding of how to measure the diversifiable and non-diversifiable security risk of a portfolio and optimize your portfolio by implementing Markowitz Portfolio Optimization. Sections on regression analysis methodology will help you to value assets and understand the relationship between commodity prices and business stocks. In addition to this, you'll be able to forecast stock prices using Monte Carlo simulation. The book will also highlight forecast models that will show you how to determine the price of a call option by analyzing price variation. You'll also use deep learning for financial data analysis and forecasting. In the concluding chapters, you will create neural networks with TensorFlow and Keras for forecasting and prediction. By the end of this book, you will be equipped with the skills you need to perform different financial analysis tasks using Python

模块由idlelib tree模块修改，完善一些问题，重写了获取类和函数的方法，便于获取正在编辑代码的类和函数。重写了文件浏览模块，支持添加收藏，树状文件浏览器双击py（pyw）文件会打开函数浏览器，文件浏览器支持很多文件的图标，需要的图标也已经一起打包了，需要别的图标的去我另一个资源下载。代码基本都有注释，方便新手学习，注释不一定完全正确

Python打包独立的mitmproxy.exe，可在任意机器直接运行

数据科学 项目1：足球运动员的评分（ ） 使用来自欧洲足球数据库的数据并建立了回归模型，以基于各种属性预测足球运动员的整体评分。 使用Flask构建了基本的API，并将其部署到GCP，Herolu和Pivotal云平台中。 项目2：预测一个人每年的收入是否超过5万（ ） 建立了几个分类模型，以预测一个人每年从经典成人数据集中赚取的收入是否超过5万。 建立了KNN，决策树，随机森林和XGBoost模型，并通过比较各自的AUC和准确性得分，比较了哪一种最适合数据集。 项目3：Zomato_EDA（ ） 是否在Zomato印度餐厅数据集上进行了广泛的EDA分析。 zomato探索性数据分析旨在为美食家找到最佳的餐馆，并在他们所在的地区物有所值。 它还有助于在当地找到所需的美食。

VOC目前处于中断状态 BeeWare项目已不再使用VOC进行Android开发。 现在，我们使用来提供Android支持。 我们仍然相信字节码编译方法具有价值。 但是，我们不将任何BeeWare资源用于VOC开发，并且我们目前不鼓励其他人为VOC做出贡献。 如果您仍然对使用VOC感兴趣，请。 挥发性有机物 一个将Python代码转换为Java字节码的编译器。 这是实验代码。 如果破裂，您将保留所有闪亮的碎片。 它能做什么： 提供一个API，可让您以编程方式创建Java类文件。 将Python 3.4源文件编译为Java类文件，使您能够在JVM（包括Android的VM）上运行Python代码。 它不是完全兼容的Python 3.4实现-仍然需要实现一些语言功能（一些内置函数），并且只有一个基本的标准库实现。 但是，可以转换简单的Python程序，甚至编写简单的Androi