## 开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite，可以转mysql数据库 一共2个身份，注册用户操作员和管理员。用户可以注册登录系统，然后可以管理客户信息，管理服装信息，可以选择客户登记服装入库单和出库单，具体一个入库单或者出库单里面可以添加具体的多个服装记录，入库的时候服装的库存对应的增加，出库的时候服装的库存相应的减少，如果库存数量不多的话需要提示用户服装库存不足，这样方便操作员及时补货。管理登录后可以管理所以的信息，包括了对所有注册用户操作员的管理。 管理员账号密码： manage/123456 用户账号密码：user1/123456

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。

wgs84转GCJ02坐标系(火星坐标系)，GCJ02坐标系(火星坐标系)转wgs84坐标系，Python语言

使用螳螂优化算法来寻找目标函数 f(x) = x^2 的最小值，包含代码，注释。 打开 Python 环境，比如 Jupyter Notebook、PyCharm 或者命令行终端等等。 将上述代码复制粘贴到 Python 编辑器中。其中，Mantis 类定义了螳螂优化算法的实现细节，包括初始化、捕食、逃避和迁徙等过程，optimize 函数作为主函数对整个算法进行控制。在代码中定义一个函数 func，该函数接受一个一维数组（即位置向量）作为输入，并返回一个实数（即适应度值）作为输出。您需要按照具体问题设计相应的评价函数，并将其作为参数传递给 optimize 函数。

基于Python3的AI智能联系人管理（源码和可执行文件）系统设计与实现下载 基于Python3的AI智能联系人管理（源码和可执行文件）系统设计与实现 基于Python3的AI智能联系人管理（源码和可执行文件）系统设计与实现

MPC避障 描述 MPC（模型预测控制）实现使用Casadi Python软件包进行数值优化，并使用{numpy + matplotlib}进行可视化。 完整的移动机器人（Mecanum轮式全向移动机器人（MWOMR））用作实现系统。 此外，通过根据障碍物的参数添加不等式约束，可以避免障碍物。 通过动画示例辅助回购，以实现更好的可视化。 卡萨迪（Casadi）： ：//web.casadi.org/ 内容 mpc_code.py →MPC的主要Python脚本 simulation_code.py →一个帮助程序文件，用于实现MPC代码中使用的可视化 main.py →要运行的代码 笔记： 您应该运行main.py 如下插入目标点：[x方向，y方向，角度]，例如：[10,10，pi] 要求 在运行代码之前，请确保您在计算机上安装了Python3.5 +和以下软件包：

通过Python实现微信自动发消息，能够通过链接进程下载微信通讯录至excel，然后通过Python读取excel，模拟键鼠给联系人发消息

本文深入探讨了如何利用深度学习技术对Python程序进行预测。我们将重点介绍CNN-GRU-Attention模型，这是一种结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的先进模型。文章将从模型的理论基础出发，逐步引导读者理解其工作原理，并提供实际的代码示例，展示如何在Python中实现这一模型。内容适合对深度学习和自然语言处理有一定了解的开发者，以及对使用机器学习技术进行代码预测感兴趣的研究人员。 适用人群： - 机器学习工程师 - 数据科学家 - Python开发者 - 自然语言处理研究人员 使用场景： - 代码自动补全和预测 - 程序错误检测和调试 - 软件开发中的智能辅助工具 关键词 深度学习

(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;