Python是一种高级、通用、解释型的编程语言,由Guido van Rossum于1989年发起,1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称,强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势: 易学易用: Python的语法设计简单直观,更接近自然语言,使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言: Python是一种高级编程语言,提供了自动内存管理(垃圾回收)等功能,减轻了程序员的负担,同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性: Python具有很好的跨平台性,可以在多个操作系统上运行,包括Windows、Linux、macOS等,使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库: Python内置了大量的模块和库,涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源: Python是开源的,任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展,使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持: Python拥有庞大而活跃的开发社区,这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验,并参与到Python的发展中。 适用于多个领域: Python在各种领域都有广泛的应用,包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域,Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程: Python支持面向对象编程,允许开发者使用类和对象的概念,提高了代码的重用性和可维护性。
2024-06-07 19:51:34 22.76MB python 毕业设计 课程设计 vue
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主要介绍了Python使用pylab库实现画线功能的方法,结合具体实例分析了Python使用pylab库的相关函数实现画线功能的操作技巧,并附带说明了相关函数与参数功能,需要的朋友可以参考下
2024-06-07 15:00:56 101KB Python pylab库
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经典游戏《塞尔达传说:通向过去》的实现,在Pygame库的帮助下使用Python 2.7来构建游戏,该游戏包含3个级别,其中主角(链接)将面对地牢中的不同敌人。 游戏中使用了细微差别,变换和精灵冲突。 这是计算机图形学主题的最后一个项目。 它由和开发,该游戏的文档和功能描述由制作,您可以下载。 以下是游戏的屏幕截图,其中显示了主菜单及其3个级别。 如果您想尝试游戏,可以下载,我们希望它对可能需要它的人有用。 :grinning_face_with_big_eyes:
2024-06-06 21:43:12 10.67MB Python
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基于python+django电影个性化推荐系统答辩PPT.ppt
2024-06-06 21:25:37 3.77MB python django
游戏运营分析.zip,使用python、jupyter环境。包含源文件和测试数据源。内容来自大数据分析课程。
2024-06-06 17:21:47 21.93MB python jupyter
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Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块:启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口,通过对启动器参数的设置,可以进行很多灵活的启动方式,下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的,根据多种多样的数据集,我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回,方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34,代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接,极大的减少了参数数量,降低了内存使用。
2024-06-06 13:32:59 21KB pytorch pytorch python 深度学习
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目录(单击以展开) 贡献 已知的问题 执照 关于 现实生活中的对象的虚拟化已成为热门话题数年了。 当我开始学习Blender3d中的3d建模时,我想到了在平面图上使用简单成像自动创建相应3d模型的想法。 它比听起来容易得多,并且使用少量资源,因此可以在低硬件上使用。 通过使用Blender3d,所有创建的对象将易于转移到任何其他3d渲染程序中。 例如Unity ,虚幻引擎或CAD 。 如何 这部分包含有关如何设置和执行此程序的信息。 注意:使用除Dockerfiles中指定之外的所需程序和库的其他版本可能需要对实现进行更改。 只有在满足指定的版本和所有要求的情况下,才能保证此实现有效。 注意:为避免任何与版本相关的问题,请使用Docker实现。 在Docker上运行 首先,您需要在设备上安装合适的Docker环境。 该项目包含一个使用Ubuntu 18.04映像的DockerFi
2024-06-06 12:09:59 28.08MB python windows linux docker
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一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划: 1、传感器数据采集:使用传感器(如摄像头、超声波传感器等)采集环境信息,例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划:路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先,将环境建模为图,然后根据图的拓扑结构和权重等信息,使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制:基于路径规划的结果和传感器数据,智能小车需要做出决策,如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。
2024-06-05 19:54:03 2.25MB python 路径规划
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预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检,通过超声波进行避障,当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时,需要一个最优路径算法。如图7,作为医疗场所的剖面图,对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法,从起点开始上下左右四方向搜索,就如同小车在图像中运动一样,搜索步长设置为车身的像素长度;即只移动小车的中心点,然后通过检查小车面积占据的方位内,是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍,将没有障碍位置的可行路径进行标记,同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索,然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为(255 + 127)/ 2 = 191,相对的,终点像素设置为(255 - 127)/ 2 = 64,这里的191、64没有额外的含义,只是用来表示区分,再通过BFS算法得到的路径,就是整个地图的最短路径。
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前几天玩游戏的时候,突发奇想,想写一个python程序实现重复操作网页然后一次性帮全族的玩家领取兑换码奖励。所以我就写了一个简短的代码可以实现这个小功能,也算是给族员的一个小小的礼物。代码有问题可以联系我,亲测有效。
2024-06-05 15:18:56 4.09MB python
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