APM的编译软件，用于编译运行现有的arudupilot软件。实际为Python脚本写的。参照ardupilot官网。

1.前言 在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图像变换与特征提取源代码，但大多招数花哨。而基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取却很少见。本博主在实现基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取中发现其确实比OpenCV或mat

关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点，在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据，首先对数据进行数据清理，去除其中的噪声数据，然后对每篇新闻进行数据结构解析，在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重，综合考虑这些权重计算出词语的综合权重，以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比，发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法，与专家标注比较接近，值得推广应用。

结合邮件告警和页面展示，再多的域名证书到期情况即可立马知道 代码示例： # coding: utf-8 # 查询域名证书到期情况 import re import time import subprocess from datetime import datetime from io import StringIO def main(domain): f = StringIO() comm = fcurl -Ivs https://{domain} --connect-timeout 10 result = subprocess.getstatusoutput(comm)

基于Python气象数据处理与可视化分析

目的 工作中遇到一个需求，通过需要通过网站查询船舶名称得到MMSI码，网站来自船讯网。 分析请求 根据以往爬虫的经验，打开F12，通过输入船舶名称，观察发送的请求，发现返回数据的网址 本身网址是一个get请求，直接用这个网址请求，也能返回数据，即网址本身并没有加密，这就简单许多，直接通过改变参数，就能实现数据的获取，马上开始动手 编写代码 代码中，通过request发送请求，为了不给服务器造成太大压力，每隔0.5秒发送一个请求，因为会出现查询不到的情况，通过exception判断，数据结果一是通过pandas中的to_excel存为excel文件，或者是直接通过pymysql入数据库，

json数据： [{“authenticate”:-99,”last_ip”:”156.2.98.429″,”last_time”:”2020/05/23 01:41:36″,”member_id”:5067002,”mg_id”:1,”name”:”yuanfang”,”status”:0,”username”:”L7898″},{“authenticate”:-99,”last_ip”:”156.2.98.421″,”last_time”:”2020/05/20 14:16:02″,”member_id”:1012304,”mg_id”:1,”name”:”管理员”,”status”:0

基于python和flask的教务管理系统：支持排课、课表查询、留校申报、成绩录入查询。管理员、教师、学生多用户等多种功能

基于Python的可视化数据分析平台设计与实现.pdf

下面小编就为大家分享一篇基于python 二维数组及画图的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧