#最近单位领导不知道抽什么筋，让我们集体上课学Python,想做点练习，也没有什么好题材， #最后决定就写个五子棋人机对战吧！ #这个源码我在多年前曾用VB6写过，当时毕业设计拿了优秀，之后经过了几次修改计算机Ai还不算太差，想投机赢是没机会的。 #由于本人初学Python(第一个完整的Python程序)，有些技巧还不熟悉，可能编码方式更接近VB6一些，或许还可以更简洁的实现。 #现大部分编码已添加中文注释，不足之处，还望大家指正，谢谢。 #该程序全部调用画图方法，不需要任何图片资源文件。

Python ADS-B / Mode-S解码器 PyModeS是一个Python库，旨在对Mode-S（包括ADS-B）消息进行解码。 它可以导入到您的python项目中，也可以用作独立工具来查看和保存实时路况数据。 这是由工作的Sun Junzi创建的项目。 它得到了来自不同机构的许多支持。 介绍 pyModeS支持以下类型的消息的解码： DF4 / DF20：海拔代码 DF5 / DF21：身份代码（squawk代码） DF17 / DF18：自动相关监视广播（ADS-B） TC = 1-4 / BDS 0,8：飞机识别和类别 TC = 5-8 / BDS 0,6：表面位置 TC = 9-18 / BDS 0,5：空降位置 TC = 19 / BDS 0,9：空中速度 TC = 28 / BDS 6,1：空降状态[待实施] TC = 29 / BDS 6,2：目标状态和状态

opencv+python机器视觉缺陷检测代码，课程代码，简单可用，记得要改图片路径，导包

利用networkx，numpy，matplotlib，将邻接矩阵输出为图形。 1，自身确定一个邻接矩阵，然后通过循环的方式添加变，然后输出图像 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np G = nx.Graph() Matrix = np.array( [ [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], # a [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0], # b [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], # c [0, 0, 0,

kriging模型，python编写，带数据集

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

cp39 Polygon3 3.0.9.1 版本 win版，直接用pip install 引入所在地址即可

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

python生成三维球体骨料