WISPMS-Python 使用Tkinter和数据库的基于Python的仓库库存销售采购管理系统（WISPMS） 使用Tkinter和数据库的Python项目 `Warehouse Inventory Sales Purchase Management System (WISPMS)` 要求 的Python 3.4.X SQLite数据库/我SQL / Oracle Tkinter 部署步骤： 克隆此仓库 安装以上要求（如果有的话） 在shell中运行main.py，一切就绪！

主要介绍了Python中使用PyQt5/PySide2编写一个极简的音乐播放器功能，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

使用Python Django的Web自动化测试平台

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主要介绍了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作,简单描述了正态分布的概念并结合实例形式分析了Python使用numpy模块结合matplotlib绘制正态分布曲线图相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ，分享给大家，具体如下： 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码。 此篇代码大部分是转载的，只改了很少地方。 代码是运行在linux环境，tessorflow没有支持windows的python 2.7。 gen_captcha.py代码。 #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import matpl

说起爬虫一般想到的情况是，使用 python 中都通过 requests 库获取网页内容，然后通过 beautifulSoup 进行筛选文档中的标签和内容。但是这样有个问题就是，容易被反扒机制所拦住。 反扒机制有很多种，例如知乎：刚开始只加载几个问题，当你往下滚动时才会继续往下面加载，而且在往下滚动一段距离时就会出来一个登陆的弹框。 这样的机制对于通过获取服务器返回内容的爬虫方式进行了限制，我们只能获得前几个回答，而没办法或许后面的回答。 所以需要使用 selenium 模拟真实浏览器进行操作。 最终实现效果如下： 前提是需要自行搜索教程安装： chromeDriver selen

matlab有些代码不运行Python中的NTU RGBD 120数据库骨架数据解析器 该存储库用于解析NTU RGB + D 120数据库[1]中的骨架数据。 尽管数据库已经包含骨架数据解析器，但它是用MATLAB编写的，而MATLAB则依赖于大型商业平台MATLAB。 而且，MATLAB中的脚本非常慢并且很难并行处理，这使得在txt文件中提取有效数据的过程既繁琐又费时。 为了解决这些问题并使其易于嵌入整个python项目，我用python编写了骨架数据解析器。 项目中的文件 该项目的结构如下： read_ntu_rgbd/ ├── ntu_rgb120_missings.txt # The missing files list, each item in this list needs to be ignored ├── raw_txt/ # the folder contains the original .txt skeleton data ├── raw_npy/ # the folder contains the parsed numpy arrays ├── readme