关于PyMesh PyMesh是周青楠为在纽约大学攻读博士学位而开发的代码库。 这是一个专注于几何处理的快速原型开发平台。 PyMesh用C ++和Python编写，其中计算密集型功能在C ++中实现，而Python用于创建简约且易于使用的接口。 （模型来源：） 文献资料 快速尝试 也许尝试PyMesh最简单的方法就是通过： docker run -it pymesh/pymesh Python 3.6.4 (default, Feb 17 2018, 09:32:33) [GCC 4.9.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" o

Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

python爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-ma

在Python中，爱心代码通常是指利用绘图库绘制出一个爱心形状的图案。可以在画布上绘制出一个主要红色的爱心，并且随机生成50个不同颜色的小爱心，具有华丽的视觉效果。

python爱心代码高级 基于 Python 的跳动爱心 基于 Python 的跳动爱心 基于 Python 的跳动爱心 基于 Python 的跳动爱心 基于 Python 的跳动爱心 基于 Python 的跳动爱心

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

药丸图像识别 该存储库包含创建药丸图像数据集和药丸识别项目所需的所有代码

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

资源包包含一个pycharm工程，其中包含两个.py文件，展示了Intel公司的RealsenseD435i深度相机API的基本操作，结合PyQt制作了基本的窗体应用程序。 主要内容：D435i深度相机数据流的开启、RGB图和深度图的获取与对准、深度图的后处理、IMU数据的获取和相机姿态的绘制、相关的PyQt窗体界面的设计等等。 希望该资源能够帮助到大家！