地牢沙龙 我，AdamBomb-3141，Cjo3141592和jelven261制作的基于派对的RPG。 为了进行为期一周的学校竞赛，要在一周内使用3个随机词在python中进行游戏，我们是沙漠，喷泉和拼图。 安装： 只需下载，提取并运行Dungeon Sand Dragon Compiled.exe即可玩游戏 有关启动游戏的注意事项： 游戏需要一段时间才能启动-请等待大约10秒钟，不要单击第一个出现的文本窗口。 如果没有可用的音频设备，游戏将立即崩溃； 确保您已启用扬声器或耳机，并且在游戏崩溃时可以正常工作。 在1920 x 1080分辨率以外的分辨率下，游戏可能会崩溃或显得怪异。 学分： 大部分代码（UI，清单，战斗，对话，敌人等...）和（可怕的）故事-Nathaniel Burke（我） 艺术和统计/升级代码-Josh Bryce（Cjo3141592） 能力思想和

1. 使用输入值初始化列表 nums = [] rows = eval(input("请输入行数：")) columns = eval(input("请输入列数：")) for row in range(rows): nums.append([]) for column in range(columns): num = eval(input("请输入数字：")) nums[row].append(num) print(nums) 输出结果为： 请输入行数：3 请输入列数：3 请输入数字：1 请输入数字：2 请输入数字：3 请输入数字：4 请输入数字：5 请输入数字：

图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。一般图像描述或字幕生成需要使用计算机视觉方法来了解图像内容，也需要自然语言处理模型将对图像的理解转换成正确顺序的文字。近期，深度学习方法在该问题的多个示例上获得了顶尖结果。深度学习方法在字幕生成问题上展现了顶尖的结果。这些方法最令人印象深刻的地方：给定一个图像，我们无需复杂的数据准备和特殊设计的流程，就可以使用端到端的方式预测字幕。本教程将介绍如何从头开发能生成图像字幕的深度学习模型。完成本教程，你将学会：该教程共分为6部分：1.图像和字幕数据集2.准备图像数据3

使用TensorLy的Python中的Tensor方法 该存储库包含一系列有关张量学习的教程和示例，以及使用在Python中的实现以及如何使用 ， 和框架作为后端将张量方法与深度学习结合在一起。 安装 您将需要安装TensorLy的最新版本才能按照说明中的运行这些示例。 最简单的方法是克隆存储库： git clone https://github.com/tensorly/tensorly cd tensorly pip install -e . 然后只需克隆此存储库： git clone https://github.com/JeanKossaifi/tensorly_notebooks 您准备好出发了！ 目录 1-张量基础 2-张量分解 塔克分解 3-张量回归 低秩张量回归 4-Tensor方法和MXNet后端的深度学习 通过梯度下降的塔克分解 张量回归网络 5-使用PyT

日落 计算给定日期给定位置的日出和日落。 目前有两种算法： afc1990： ://williams.best.vwh.net/sunrise_sunset_algorithm.htm noaa： : （源代码中的js） 例子 来自 Python： >>> import datetime, sunset >>> today = datetime.date.today() >>> lat, lng = 30.3, -96.27 # Austin, TX >>> utc_offset = -5 # CDT >>> sunset.get_sunset(today, lat, lng, utc_offset) datetime.datetime(2015, 4, 15, 19, 52, 33) 从命令行： $ python sunset/__init__.py Algorithm

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩 各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing from PIL import Image from io import BytesIO import webcolors # data analy

＃雨量 这是我在学习 python 时开发的一个小项目。 Rainfall 是一个 TCP 端口扫描器，可让您进行隐形扫描。 我使用了 ，因为它可以简化数据包操作。 这个版本目前是单线程的，我期待着把它变成多线程以加快扫描速度。 目前，它可以做到： SYN扫描 圣诞扫描 FIN扫描 NULL 扫描 ACK扫描 ＃＃任务 [] 在相应端口号旁边显示服务名称。 [] 将扫描仪变成多线程扫描仪。 [] 做一些操作系统指纹评估 ＃＃如何使用 '''sudo pythonraining.py -h 用法：raining [-h] [--version] -p PORTS PORTS -t TARGET -m MODE 可选参数：-h, --help 显示此帮助消息并退出 --version 显示程序的版本号并退出 -p PORTS PORTS, --ports PORTS PORTS 扫

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主要介绍了python实例：xpath爬虫实例,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

python 中爬虫 requests 包的基本使用代码实例: req_base, req_bs4, req_agent, req_login, req_ocr, req_xpath, req_pool, req_selenium.