提前准备 Python 3.6+ Chromedriver.exe Chrome 浏览器安装好后需将chromedriver.exe放置于Chrome浏览器目录下 pip install selenium 参数设置 在config.json中输入相应配置信息，具体说明如下： sess: 场次优先级列表，如本例中共有三个场次，根据下表，则优先选择1，再选择2，最后选择3；也可以仅设置1个。 price: 票价优先级，如本例中共有三档票价，根据下表，则优先选择1，再选择3；也可以仅设置1个。 real_name: [1,2], 实名者序号，如本例中根据序号共选择两位实名者，根据序号，也可仅选择一位 选择一位或是多位根据购票需知要求， 若无需实名制信息则不需要填写， 若一个订单仅需提供一位购票人信息则选择一位， 若一张门票对应一位购票人信息则选择多位）。 nick_name: 用户在大麦网的昵称，用于验证登录是否成功 ticket_num: 购买票数 damai_url: https://www.damai.cn, 大麦网官网网址

利用python编写脚本实现局域网主机探测，简单高效，代码可直接运行。

基于Python实现手写数字识别的KNN算法实例

基于Python实现翻译功能

采用tensorflow（python）实现 YOLO v3目标检测算法，可对图片，包含图片的文件夹、摄像头和视频进行对如下20个类物体的检测。

1.Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。

一、汉诺塔问题 1. 问题来源 　　问题源于印度的一个古老传说，大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。 2. 问题阐述 　　塔内有三个座A、B、C，A座上有64个盘子，盘子从上到下逐渐变大，最下面的盘子最大。目前要把A座的64个盘子从A座移到C座，并且每次只能移动一个盘子，移动过程中三个座保持大盘子在下，小盘子在上，要求输出盘子的移动过程。 二、问题解析 1. 解决方法：递归方法 2. 解题过程 　　(1)

for i in range(len(tables)): tb = tables[i] # 获取表格的行 tb_rows = tb.rows # 读取每一行内容 ws = wb.create_sheet("test"+str(i)) for j in range(len(tb_rows)): row_data = [] row_cells = tb_rows[j].cells # 读取每一行单元格内容 k = 1 for cell in row_cells: row_data.append(cell.text) # 单元格内容 # 设定t为当前行 t = j # c为当前行、当前列的表格的内容 c = cell.text # 判断当前格内容是否为空，若当前表格为空，则t-1取上一行的该列的值 wh

机器学习人脸识别简单项目，有数据集，可运行代码，说明文档