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开发环境：Pycharm 2018.3 + Anaconda3(5.3.0) + Python 3.7.1 + Numpy 1.15.4 在此环境下，我打算使用numpy模块的zeros方法创建一个空的二维List，却屡屡报错 Traceback (most recent call last): File “D:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py”, line 16, in from . import multiarray ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

│ Python3爬虫课程资料代码 │ ├─章节1： 环境配置 │ 课时01：Python3+Pip环境配置.mp4 │ 课时02：MongoDB环境配置.mp4 │ 课时03：Redis环境配置.mp4 │ 课时04：MySQL的安装.mp4 │ 课时05：Python多版本共存配置.mp4 │ 课时06：Python爬虫常用库的安装.mp4 │ ├─章节2： 基础篇 │ 课时07：爬虫基本原理讲解.mp4 │ 课时08：Urllib库基本使用.mp4 │ 课时09：Requests库基本使用.mp4 │ 课时10：正则表达式基础.mp4 │ 课时11：BeautifulSoup库详解.mp4 │ 课时12：PyQuery详解.mp4 │ 课时13：Selenium详解.mp4 │ ├─章节3： 实战篇 │ 课时14：Requests+正则表达式爬取猫眼电影.mp4 │ 课时15：分析Ajax请求并抓取今日头条街拍美图 .mp4 │ 课时16：使用Selenium模拟浏览器抓取淘宝商品美食信息.mp4 │ 课时17：使用Redis+Flask维护动态代理池.mp4 │ 课时18：使用代理处理反爬抓取微信文章.mp4 │ 课时19：使用Redis+Flask维护动态Cookies池.mp4 │ ├─章节4： 框架篇 │ 课时20：PySpider框架基本使用及抓取TripAdvisor实战.mp4 │ 课时21：PySpider架构概述及用法详解.mp4 │ 课时22：Scrapy框架安装.mp4 │ 课时23：Scrapy框架基本使用.mp4 │ 课时24：Scrapy命令行详解.mp4 │ 课时25：Scrapy中选择器用法.mp4 │ 课时26：Scrapy中Spiders用法.mp4 │ 课时27：Scrapy中Item Pipeline的用法.mp4 │ 课时28：Scrapy中Download Middleware的用法.mp4 │ 课时29：Scrapy爬取知乎用户信息实战.mp4 │ 课时30：Scrapy+Cookies池抓取新浪微博.mp4 │ 课时31：Scrapy+Tushare爬取微博股票数据.mp4 │ └─章节5： 分布式篇 课时32：Scrapy分布式原理及Scrapy-Redis源码解析.mp4 课时33：Scrapy分布式架构搭建抓取知乎.mp4 课时34：Scrapy分布式的部署详解.mp4

Py FX交易机器人 介绍 Deleveop是一款部署在外汇市场上的交易机器人，它使用不同的短期交易策略，以系统和算法的方式捕获交易机会。 交易策略 波动突破策略 乌龟交易者追随趋势 基于支撑和阻力的简单水平交易

编译好的python3可以使用的pdfminer，可以处理中文，直接setup安装

Python3程序设计：数字反转（升级版） 题目背景 以下为原题面，仅供参考 给定一个数，请将该数各个位上数字反转得到一个新数。 这次与NOIp2011普及组第一题不同的是：这个数可以是小数，分数，百分数，整数。整数反转是将所有数位对调；小数反转是把整数部分的数反转，再将小数部分的数反转，不交换整数部分与小数部分；分数反转是把分母的数反转，再把分子的数反转，不交换分子与分母；百分数的分子一定是整数，百分数只改变数字部分。整数新数也应满足整数的常见形式，即除非给定的原数为零，否则反转后得到的新数的最高位数字不应为零；小数新数的末尾不为0（除非小数部分除了0没有别的数，那么只保留1个0）；分数不约

0.引言 利用python开发，借助Dlib库进行人脸识别，然后将检测到的人脸剪切下来，依次排序显示在新的图像上； 实现的效果如下图所示，将图1原图中的6张人脸检测出来，然后剪切下来，在图像窗口中依次输出显示人脸； 实现比较简单，代码量也比较少，适合入门或者兴趣学习。 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python:　　3.6.3 dlib:　　　 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv 2.设计流程 工作

已经配置好了预训练模型和训练好的模型 已经配置好了下载为鸟类预处理的元数据 除了没有CUB-birds的图像数据集，其他文件都已经下载并配置好了。 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）的代码复现 下载后需要安装环境 >pip install python-dateutil > pip install easydict > pip install pandas > pip install torchfile nltk > pip install scikit-image 可能需要额外安装的环境，根据提示进行补充： > pip install torchvision

python3.x tkinter 狼人杀1.0-4.1

python3.7安装包