本手册描述了京航工业相机在 Python 语言环境中的调用方式。通过Python调用工业相机API操作工业相机设置参数,采集图像. 可在Windows 和Ubuntu Linux(包括嵌入式平台raspberry, rockpi,jetson nano, rk3399等)上运行.

全国计算机等级考试二级python教学培训ppt课件（含行文代码） 电子教案 第1章 程序设计基本方法 电子教案 第2章 Python语言基本语法元素 电子教案 第3章 基本数据类型 电子教案 第4章 程序的控制结构 电子教案 第5章 函数和代码复用 电子教案 第6章 组合数据类型 电子教案 第7章 文件和数据格式化 电子教案 第8章 Python计算生态 电子教案 第9章 Python标准库概览 电子教案 第10章 Python第三方库概览 电子教案 第11章 Python第三方库纵览

2019NOC编程猫创新编程全国大赛初赛试题Python题目解析

AI修图黑科技，马赛克秒变高清人像，采用超越常规修图法生成对抗网络，还原度很高。

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用于以下元启发式的 Python 库：自适应随机搜索、蚁狮优化器、算术优化算法、人工蜂群优化、人工鱼群算法、蝙蝠算法、基于生物地理学的优化、交叉熵方法、乌鸦搜索算法、布谷鸟搜索、差分进化,分散 苍蝇 优化,蜻蜓 算法,萤火虫 算法,流向 算法,花授粉算法，遗传算法，蚱蜢优化算法，重力搜索算法，灰狼优化器，哈里斯鹰优化器，改进的灰狼优化器，改进的鲸鱼优化算法，Jaya，水母搜索优化器，磷虾群算法，模因算法，飞蛾火焰优化，多元 宇宙 优化 器,粒子 群 优化,随机 搜索, Salp Swarm 算法,模拟退火,正余弦算法,鲸鱼优化算法。

采用先进的神经网络算法对大量交通监控数据进行不同车辆类别的识别和分类。实现哈希算法消除车辆重复问题，从而优化车辆检测速度。这种流量分析从而减少了交通拥堵

C-NSGA II（聚类非支配排序遗传算法 II）；CTAEA（约束两个档案进化算法）；GREA（基于网格的进化算法）；具有快速比较的IBEA （基于指标的进化算法）；MOEA/D（基于分解的多目标进化算法）；NAEMO（邻域敏感存档进化多目标优化）；NSGA II（非支配排序遗传算法 II）； NSGA III（非支配排序遗传算法 III）；欧泊索（优化多目标粒子群优化）；具有快速非优势排序的PAES （Pareto Archived Evolution Strategy）；RVEA（参考向量引导进化算法）；SMPSO（速度约束多目标粒子群优化）；SPEA2（强度帕累托进化算法 2）； U-NSGA III（统一非支配排序遗传算法 III）。 C-NSGA II（Colab 演示） CTAEA（Colab 演示） GREA（Colab 演示） IBEA（Colab 演示） MOEA/D（Colab 演示） NAEMO（Colab 演示） NSGA II（Colab 演示） NSGA III（Colab 演示） OMOPSO（Colab 演示） PAES（Colab 演示） RVEA（

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