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2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来，牵动人心，举国哀痛，口罩、酒精、消毒液奇货可居。这篇文章主要介绍了基于Python的人脸自动戴口罩系统,需要的朋友可以参考下

基于Python的飞机大战游戏系统设计与实现开题报告.pdf

该代码为基于python+opencv的目标图像区域自动提取，即利用python +opencv检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容，经过测试，该算法代码能有效解决基本问题。

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这是我自己学习python时学习到的使用python来实现类似qq群聊的功能的源码，博客地址：https://blog.csdn.net/wpwbb510582246/article/details/88079047

基于python实现的的免安装词云生成器——使用python实现文章的词云图的绘制，然后需要具有交互界面，并且能够在没有python环境的电脑下运行，方便不懂编程的人直接使用。

case_pyspark 基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦（PySpark） 实验环境 1） Linux： Ubuntu 20.04 2） Python： 3.7.x 3） Spark： 2.4.5（安装教程： 4） Jupyter Notebook： （安装教程和使用方法： 案例 1） yelp: 基于YELP数据集的商业数据分析 2） us_counties: 2020年美国新冠肺炎疫情数据分析 3） ECommerce: 基于零售交易数据的Spark数据处理与分析 4） earthquake: 基于地震数据的Spark数据处理与分析 5） global： 基于Spark的地震数据处理与分析 6） OverDue： 基于信用卡逾期数据的Spark数据处理与分析 7） project： 基于 TMDB 数据集的电影数据分析

理解一个算法最快，最深刻的做法，我觉着可能是自己手动实现，虽然项目中不用自己实现，有已经封装好的算法库，供我们调用，我觉着还是有必要自己亲自实践一下。 这里首先说明一下，python这种动态语言，对不熟悉的人可能看着比较别扭，不像java那样参数类型是固定的，所以看着会有些蛋疼。这里环境用的是python2.7。 class Message: # command MSG_ACCEPTOR_AGREE = 0 # 追随者约定 MSG_ACCEPTOR_ACCEPT = 1 # 追随者接受 MSG_ACCEPTOR_REJECT = 2 # 追随者拒绝-网络不通 MSG_A

Campus-card-analysis 基于Python对校园一卡通消费信息分析 包含原始数据和源码，首先进行清洗和整理，再进行相关数据分析并利用matplotlib绘图。 1.数据清洗 1.1. 为保护隐私，将原始数据中的“学院/专业/学年/班级”使用代号进行替换。 1.2. 检测数据中是否存在“学院/专业/学年/班级”缺失的情况，如有，删除该条数据。 1.3. 检测数据中是否存在消费数据缺失的情况，如有，设计一种填充规则对缺失数据进行填充。 2.数据整理 将上述“学院/专业/学年/班级”列转化成四个列，分别描述学院，专业，年级，班级。 将每个同学的消费信息按照消费时间划分成“早餐”，“午餐”，“晚餐”，“其他”四部分。 3.数据分析 任选一个班级，分析该班同学的用餐习惯：吃早、中、晚餐的次数；一日三餐消费占全部消费的比例。 任选一个同学，分析该同学在自己班级中的消费排名：一