1.项目利用Python爬虫技术，通过网络爬取验证码图片，并通过一系列的处理步骤，包括去噪和分割，以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境：Python环境：需要Python 2.7配置，在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张，并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集，训练并保存。模型保存后，可以被重新使用，也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估：测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160

基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。基于Python的数据批处理探讨与应用 基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。 基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。 牛常领;毕德贇 【期刊名称】《城市勘测》 【年(卷),期】2022()1 【摘 要】日常数据处理工作中往往会遇到大批量、有规则的数据,又没有统一的数据处理软件进行处理。基于数据批处理的现实需求,通过研究Python脚本在数据处理中的常用开发技术,详细介绍了利用Python进行数据批处理实现的原理和过程,并结合工作实践,实现了文本文档数据、Excel数据以及地理空间数据的批量处理,并对批处理代码进行可执行文件编译,方便了数据处理工具的共享应用,大大提高了工作效率,为数据批处理提供了切实可行的实践思路。 【总页数】5页(P117-121) 【作 者】牛常领;毕德贇 【作者单位】青岛市勘察测绘研究院;青岛市西海岸基础地理信息中心有限公司;青岛市海陆地理信息集成与应用工程研究中心 【正文语种】中 文

基于Python Web框架和MySQL的图书借阅系统 需求分析 1.1 系统目标 利用Python web框架和MySQL开发一个仿真模拟的图书借阅系统。分为管理员和读者两个方面的功能实现。 1.1.1 管理员方面 增、删、改、挂失图书信息和读者信息 查看用户信息和图书信息 登录管理员界面 为读者办理借书还书 1.1.2 读者方面 登录读者界面 查询借书记录和个人信息 1.2 数据流图 1.2.1 读者注册

现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本基于python的计算机网络在线考试系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此基于python的计算机网络在线考试系统利用当下成熟完善的VUE技术，以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的MySQL数据库进行程序开发。基于python的计算机网络在线考试系统有管理员，教师和学生三个角色。管理员功能有个人中心，学生管理，教师管理，在线考试管理，试题管理，考试管理。教师和学生都可以注册登录，教师主要负责管理学生，管理在线考试，管理试题，查看学生的错题本和考试记录，学生主要是参考考试，查看自己的错题本和考试记录。基于python的计算机网络在线考试系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观，在功能模块布局上跟同类型网站保持一致，程序在实现基本要求功能时，也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时，也实现

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基于python实现微信接入ChatGpt进行自动回复

基于python的药店药品管理系统 - 毕业设计 - 课程设计.zip

Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

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