Python 开源项目之「自学编程之路」，保姆级教程：AI实验室、宝藏视频、数据结构、学习指南、机器学习实战、深度学习实战、网络爬虫、大厂面经、程序 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目，主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容： 源代码：包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群： 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议： 按部就班地学习：建议从基础的Python爬虫开发开始，逐步深入到实际应用中。通过实践，逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。 动手实践：Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能，并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览： 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工

“使用SVD进行图像降维的可视化比较” 是一项基于Python语言的图像处理工作，旨在通过应用奇异值分解（SVD）对图像进行降维，并通过可视化技术比较降低维度后的图像表现。 使用SVD进行图像降维的可视化比较，可以帮助我们理解图像中信息的重要程度，并通过减少维度来实现图像的压缩和去噪等操作。这项工作对于计算机视觉、图像处理以及数据分析等领域具有重要意义，并为图像处

毕设&课设&项目&实训- 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

用Python实现BP神经网络

毕业设计| 树莓派与OpenCV实现人脸识别 一个可以用于毕业设计参考的人脸识别项目 如果有做人脸识别毕设的同学，可以在此基础上，做更深入的研究 硬件及环境： 树莓派3B V1.2 摄像头罗技C170 树莓派系统：bullseye python 3.9.2 opencv-python 4.5.3.56 opencv-contrib-python 4.5.3.56 numpy 1.21. 人脸识别的本质其实就是构建一个人脸信息的数据库，电脑比对摄像头采集到的人脸信息和数据库中存放的数据，从而得到一个比对的结果

《学生就业管理系统的设计与实现（含数据库MySQL）》是一份基于Python编程语言和MySQL数据库的课程设计项目，旨在提供一个全面的学生就业管理解决方案。在这个系统中，主要涉及以下几个核心知识点： 1. **需求分析**：在设计任何系统之前，首先需要进行需求分析，了解系统应具备的功能，例如：学生信息管理、职位发布、应聘记录跟踪、就业率统计等。通过需求分析确定系统的边界和功能模块。 2. **数据库设计**：MySQL是关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在本项目中，可能需要创建多个表，如“学生信息表”、“企业信息表”、“职位信息表”和“应聘记录表”等。需要合理设计数据结构，确保数据的一致性和完整性，同时考虑查询效率。 3. **Python编程**：Python是后端开发的常用语言，其简洁易读的语法使得开发更为高效。在本项目中，Python将用于编写服务器端逻辑，处理HTTP请求，与数据库交互，实现数据的增删改查等功能。 4. **Web框架**：为了快速构建Web应用，通常会使用如Django或Flask这样的Python Web框架。这些框架提供了路由、模板渲染、数据库操作等便利功能，大大简化了开发流程。 5. **数据库操作**：使用Python的数据库连接库，如`pymysql`或`mysql-connector-python`，来实现与MySQL数据库的连接、查询、更新和删除等操作。SQL语句是数据库操作的基础，需要熟练掌握SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等命令。 6. **前端界面**：系统的用户界面通常由HTML、CSS和JavaScript组成，可能还会用到前端框架如Bootstrap或Vue.js。前端负责展示数据，接收用户输入，并通过AJAX技术与后端进行异步通信。 7. **API设计**：为了实现前后端分离，可以设计RESTful API接口，使前端通过发送HTTP请求获取数据。API设计应遵循一定的规范，如状态码、请求方法和数据格式等。 8. **安全性**：考虑到系统涉及到敏感信息，如学生和企业的隐私，需要关注数据安全。例如，密码存储应进行加密，防止SQL注入攻击，使用HTTPS协议确保通信安全。 9. **性能优化**：随着数据量的增长，性能问题不容忽视。可以通过索引优化、分页查询、缓存策略等方式提升系统性能。 10. **测试与调试**：在开发过程中，单元测试和集成测试必不可少，以确保每个功能的正确性。使用断言、日志记录和调试工具可以帮助定位并解决问题。 通过以上知识点的学习和实践，学生能够掌握从需求分析到系统上线的全过程，对Web开发和数据库管理有更深入的理解。同时，这个项目也是对团队协作、文档编写和项目管理能力的锻炼。

可以将文件的格式转换为另一种格式，从而避免了下载各种商业软件。

python CAD二次开发调整图形要素面积，根据指定的面积调整指定的图形面积，可以快速调整到自己先要的面积，基于python CAD二次开发

Python大数据分析与机器学习之线性回归模型数据——“IT行业收入表.xlsx”IT行业收入表_

This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.