本文在前面文章基础上介绍tkinter添加图片和文本，在这之前，我们需要安装一个图片库，叫Pillow，这个需要下载exe文件，根据下面图片下载和安装。 下载完后直接双击安装exe，默认点击下一步，直到安装完成，会自动安装到Python3.6下的\lib\site-packages\PIL # tkinter实现菜单功能 from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk class Window(Frame): def __init__(self, master= None): Frame.__init__(self, m

版本适配信息：python3.6+cuda9.1+torchvision0.2.2+torch0.4.0 pip安装

torchvision版本为0.10.0，适用于aarch64架构的ubuntu系统，对应python版本为3.8。

微型GPS 概述 micropyGPS是功能齐全的GPS NMEA句子解析器，可与和PyBoard嵌入式平台配合使用。 它还与Python 3.x完全兼容 特征： 将大多数重要的输出消息解析并验证为易于处理的数据结构 提供解释，显示，记录和操作GPS数据的辅助方法 仅使用Micropython中提供的标准库以纯Python 3.x编写 在单个文件中实现为单个类，以便轻松集成到嵌入式项目中 解析器在编写时考虑了串行UART数据源； 一次可处理单个字符，并具有强大的错误处理能力，可应对嘈杂的嵌入式环境 以出色的 Arduino库建模 安装/卸载 通过从git克隆并通过setuptools运行安装来进行安装。 git clone https://github.com/inmcm/micropyGPS.git python setup.py install 或使用pip直接从github安装

学习python实例，主要通过selenium动态爬取说说内容生成txt文件，再利用jieba和wordcloud生成词云图，感兴趣可以下载，里面有详细配置说明，代码也相应注释了

geopandas依赖包python3.8Windows64位版

信用卡欺诈检测 使用Logstic Regression对信用卡欺诈检测进行分类 步骤以及一些需要注意的点 特征工程 样本不均衡问题的解决（降采样以及过采样两种方式） 下采样策略 交叉验证（充分利用数据，使模型可以说服力） 模型评估方法（分类准确率，精确率，召回率，F1值） 正则化惩罚（防止模型过拟合，日期L2正则化） 逻辑回归阈值对结果的影响（通过重复矩阵​​的可视化以及召回率来体现） 过采样策略（SMOTE算法） 如何运行？ 信用卡数据集为“ creditcard.csv”，地址为： ://myblogs-photos-1256941622.cos.ap-chengdu.myqcloud

主要介绍了详解python3中的真值测试，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

基于人脸识别的考勤系统 详细项目在这里工作... 该项目包含两个使用flask和python3开发的webapp。（ ） 使用的数据库：MySQL社区版。 对于面部识别，我使用了ageitgey的python3“ face_recogntion”。（ ），它是使用dlib先进的面部识别技术构建而成的，该面部识别技术是通过深度学习构建的。 该模型在Wild基准中的Labeled Faces上的准确性为99.38％。 为了进行欺骗检测，我通过重新训练它的最后一层来使用tensorflow初始模型，以便它可以检测图像中的手机。（ ） 为了生成和管理Excel，我使用了xlrx，xl

笨方法学 python3 英文原版 笨方法学python，英文原版，不过能看懂，不需要多高的英文水平 英文原版