智能停车场收费系统是一种自动识别车辆进入和退出停车场的系统，可以有效地改善城市交通状况、减轻停车场管理工作负担，为车主提供更方便、快捷、高效的停车服务。 这是一个基于python的智能停车收费系统，界面是pygame,车牌识别是调用百度api实现的，识别车牌数据之后，把其存入数据库，并且会在下一次扫描这个车牌的时候计算费用，费用是2/h,使用pygame在界面上显示提示信息、空闲车位、停车费用等。，是比较简单实用的，也比较符合现实生活场景。 因此，该系统的运行需要Python、Pygame、OpenCV、百度AI平台和MySQL等库的支持，并需要一定的数据库管理技术。 此外，使用次代码需要自己去申请一个百度api，去百度云平台注册之后申请即可。 如果你想实现一个类似的系统，可以依据上述介绍以及自己的情况对系统进行规划和实现。

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微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策略，应用了我们提出的算法，并证明了通过我们提出的动态定价模型获得的回报对大多数微电网产生了更大的回报。

xlwings能够非常方便的读写Excel文件中的数据，并且能够进行单元格格式的修改；xlwings可以和matplotlib以及pandas无缝连接；xlwings还可以调用Excel文件中VBA写好的程序，也可以让VBA调用用Python写的程序；xlwings开源免费并一直在更新。本文为PDF版的xlwings的操作手册

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概述 该代码适用于以下论文：用于视网膜血管分割的空间注意U-Net。 我们报告DRIVE和CHASE DB1数据集的最新性能。 布达佩斯技术经济大学（CME）的郭长禄（Changlu Guo）编写的代码。 我们在Ubuntu 16.04上进行培训和评估，它也适用于Windows和OS。 数据集 数据扩充： （1）随机轮换； （2）增加高斯噪声； （3）色彩抖动； 2. （4）水平，垂直和对角线翻转。 如果您不想进行上述扩充，只需从我的链接下载即可。 快速开始 训练 运行或 测验 运行或Eval_chase.py 环境环境 凯拉斯2.3.1 Tensorflow = = 1.14.0 关于凯拉斯 Keras是一个极简的，高度模块化的神经网络库，用Python编写，能够在TensorFlow或Theano上运行。 它的开发着重于实现快速实验。 能够以最小的延迟将想法付诸

通过深度学习在光谱学中检索气体浓度 田林波，孙佳晨，张军，夏金宝，张志峰，Alexandre A. Kolomenskii，汉斯·舒斯勒，张ler 该存储库提供补充材料，包括： 代码 load data.py-将数据从xlxs文件加载到pkl。 I / O例程 模型Implementation.py-在Keras中实现的深度神经网络（1D-CNN＆DMLP）。 Pre-training.py-预训练模型的说明 transfer-learning.py-为预训练的模型实施转移学习的说明。 数据集 目前，我们尚未决定如何提升大容量数据集的水平。与编辑协商后将确认。

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