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objects as points 目标检测源码（自写），backbone采用unet++。 训练时可以用tensorboard 查看热力图和bbox检测效果。

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利用Python语言编写的灰色预测模型GM（1,1），可以直接使用，代码上有填充好的数据,直接在上面修改就好,需要修改的地方都标注出来了,简单方便。

DDS_Py Thouheed AG开发的Python版本的动态尺寸搜索算法 此算法的参考： 对于连续优化问题： Tolson，BA和CA Shoemaker（2007），用于计算效率高的流域模型校准的动态尺寸搜索算法，Water Resources Research，43，W01413，doi：10.1029 / 2005WR004723。 对于离散/混合整数优化问题（离散DDS）： Tolson，BA，M.Asadzadeh，HR Maier和A.Zecchin（2009），用于水分配系统设计优化的混合离散动态尺寸搜索（HD-DDS）算法，水资源研究，45，W12416，doi：10.1029 / 2008WR007673 。 自述文件： 该文件包含Bryan A. Tolson提供的有关动态尺寸搜索（DDS）算法的用户说明。 DDS是一种n维，启发式，概率全局优化算法，用于

下载setuptools 【python 的基础包工具】

def triangle(a,b,c): if a <= 0 or b <= 0 or c <= 0: print('三角形的三边必须是大于0的数') elif a + b <= c or b + c <= a or c + a <= b: print('两边之和大于第三边') else: print('输入的三条边符合组成三角形的编程规则！') a=float(input('请输入边长 a:')) b=float(input('请输入边长 b:')) c=float(input('请输入边长 c:')) triangle(a,b,c)

主要介绍了Django 模型类(models.py)的定义详解,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

k-means算法，2D3D两种数据都可，自由选择。可以导入点云数据或其他数据文件，具有可视化功能，以不同颜色分不同的簇

python 递归遍历文件夹得到json格式目录树目录结构，输出的json目录结构如下：[{"title":"file1","value":"file"},{"title":"general","value":"dir","subdir":[{"title":"file2","value":"file"},{"title":"photo","value":"dir","subdir":[{"title":"file4","value":"file"},{"title":"file3","value":"file"}]}]},{"title":"area","value":"dir","subdir":[{"title":"photo","value":"dir","subdir":[]}]}]