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前言 最近学习scrapy爬虫框架，在使用pycharm安装scrapy类库及创建scrapy项目时花费了好长的时间，遇到各种坑，根据网上的各种教程，花费了一晚上的时间，终于成功，其中也踩了一些坑，现在整理下相关教程，希望帮助那些遇到和我一样问题的码农。 1、环境 操作系统：windows10。 python版本：python3.7，必须使用Anaconda，目前是Anaconda5.3.1。下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 下载64位的安装包。scrapy依赖的类库比较多，使用Anaconda会将相关的依赖的类库都安装好，并且版本保持一

windows10 + VS2019 + PCL1.11.1开发环境搭建_避免新手踩坑。 PCL学习大家一起加油，本文安装过程详细，图片多。

软件特点 文章排版：可以根据编号来调正文章的样式，配合手动排版一起使用，效果更佳。 奇偶页码：双面打印通常在左侧装订，那么页码就应该在外侧，这个按钮，能帮你把页面设置为“奇数页在右下角、偶数页在左下角”。 一键插入：“一键插件单位名”和“一键插入当前日常”的功能。 仿手写：可选择多个字体参与，每个字都会随机选择一个字体、随机大小、随机高矮、随机间距。 一键替换：换行变成段落、中英文标点互转 一键删除：删除指定的样式、还可以修复混乱的格式，你的文档还可以抢救一下！ 合并文档、自动保存、教师专区有许多文档样式的模板

未来发展 建筑学 一般流程 视频输出 坑洼部署 坑洼探测系统的部署环境 Sagemaker部署说明 将定制的机器学习包部署到sagemaker。 有很多活动部件。 让我们通过标准的工作流程。 Docker镜像 关键组件是使您的设置能够正确使用docker进行编译。 安装Docker并使用docker run hello-world测试hello world示例，您应该看到“来自Docker的Hello ！！此消息表明您的安装似乎正常工作”。 运行以下标准命令以在本地验证设置： Docker build -t trial1 . 它将构建环境并下载大型模型 Docker run -p 80:8080 trial1 serve . 这将在本地启动docker容器。 运行[serve]程序/命令，该命令将启动wsgi和predictor.py Flask处理程序。 •注意：如果收到错误“

主要介绍了pycharm创建scrapy项目教程及遇到的坑解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一想到新冠肺炎，搞得我现在还没开学，我心态就炸了，从来没有如此想要开学的念头，在家真的闲出蛋来了，体重也飙涨，真是*****它**** 目前中国通过全国人民共同努力，情况基本控制下来，在此向那些抗战在一线的人民英雄致敬，你们辛苦了 令人没想到的是，这病毒在全世界开始蔓延起来，哎，阿门，我好像也没什么为他们做的，就爬取全球数据，在心里默默的为他们祈祷 好了，进入正题 1.爬虫-获取数据 我们要分析数据，肯定要爬取数据，我从丁香园获取数据 我们可以检查源代码分析可得到，我们想要的数据，在此直接上代码 import re from bs4 import BeautifulSoup import r

使用陨石坑计数来确定月球的年龄 MATLAB代码用于对月球图像上的陨石坑进行计数，并根据相对的陨石坑计数来插值年龄。 可以从-> 拍摄月球图像 可以基于输入图像每像素的距离（可以在LROC上找到）更改pixeldens参数。

基于yolov5陨石坑检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。 使用有问题可以留言或者私信于我！有问必回！放心下载~

公路坑洞图像分类检测数据集，数据被分成测试集和训练集。训练集包含4026张图像，测试集包含1650张图像。 公路坑洞图像分类检测数据集，数据被分成测试集和训练集。训练集包含4026张图像，测试集包含1650张图像。