dicompyler使用的DICOM / DICOM RT的核心放射治疗Python模块库

基于windows系统，opencv-3.4.15和python3.7的bgs库，直接将解压后的文件夹bgslibrary放置在python环境的Lib/site-packages目录下通过import bgslibrary.pybgs as bgs进行导入，可直接使用bgs。以及需要配置的官网基于windows的opencv-3.4.15-vc14_vc15.exe （前提在环境变量中配置好opencv，在系统变量里面加入OpenCV_DIR变量，值为安装opencv目录的build文件夹；并在系统变量的path中加入%OpenCV_DIR%\x64\vc15\bin）

GPUtil GPUtil是一个Python模块，用于使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态。 GPUtil查找计算机上的所有GPU，确定其可用性并返回可用GPU的有序列表。 可用性是GPUtil的基础GPUtil是一个Python模块，用于使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态。 GPUtil查找计算机上的所有GPU，确定其可用性并返回可用GPU的有序列表。 可用性基于当前的内存消耗和每个GPU的负载。 该模块在编写时就考虑到了深度学习的GPU选择，但它不是特定于任务/库的，它可以应用于任何任务，在此情况下识别可用的GPU可能会很有用。 目录表

这是我编写的处理.md文件的Python模块，暂时只能处理文本。 模块使用说明： 首先解压文件，打开pymd(处理MarkDown)-0.0.1/ 打开终端输入python setup.py install 然后就可以正常使用了。 模块中有一个MDopen()类 可以传入文件名进行处理 其中有h()、Atext()、enter() h()接受tn,b,i,s,u,t： tn以int传入，指定1~6标题等级 t以tuple传入，指定多个字符串 b,i,s,u以tuple传入，指定t的索引项有其特点（加粗、斜体、删除线、下划线） Atext()接受b,i,s,u,t t是要写入文件的字符串，以str传入 b,i,s,u用法与h()相同。 enter进行换行。

先决条件 正在安装 只需在config.py文件中设置数据集路径。 # -*- coding: utf-8 -*- paths = dict( ANNOTATIONS='/example/of/path/MIT67/Annotations/', IMAGES='/example/of/path/MIT67/Images/' ) 跑步 $ python mit67.py 例子

rpi_gpio, RPi.GPIO python 模块的ruby 转换 rpi_gpio-v0.3.3RPi.GPIO python MODULE的ruby 转换特性从 ruby 操作树莓GPIO引脚 ！布尔输入/输出软件驱动 PWM ( 用C 编写速度)Up-to-date RPi.GPIO

重新导向 检查网站是否为您隐藏了欺骗性重定向！ 用法： import redirect url = 'URL_HERE' check = redirect . Redirect ( url ) if check . is_redirect : print ( check . redirect_url ) else : print ( check . url )

模块 定义 计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块 优点： 提高代码的可维护性。 提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用 引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块 避免函数名和变量名等名称冲突 Python语言生态 Python语言提供超过15万个第三方库，Python库之间广泛联系、逐层封装。 使用pip安装 Python社区：https://pypi.org/ python标准库： sys模块 random模块 os模块： o

狂热分析 fanalysis是用于三项BSD许可下分发的用于因子分析的Python模块。 借助此fanalysis软件包，您可以执行以下操作： 简单对应分析 多重对应分析 主成分分析 这些统计方法可以通过两种方式使用： 作为描述性方法（“数据挖掘方法”） 作为scikit学习管道中的简化方法（“机器学习方法”） 安装 依存关系 狂热分析要求： Python 3 NumPy >= 1.11.0 Matplotlib >= 2.0.0 Scikit-learn >= 0.18.0 Pandas >= 0.19.0 用户安装 您可以使用pip安装fanalysis： pip install fanalysis 运行测试 安装后，您可以从源目录外部启动测试套件： python -m unittest 单元测试的原理在于将狂热分析的输出（具有各种参数组合）与R FactoMine

applescript-terminal-command 通过AppleScript在Mac OSX Terminal中运行Shell命令的Python模块