1、本资源针对SiouxFalls交通网络，基于Frank Wolfe算法，求解交通分配用户均衡模型。 2、UE.py为代码；Link.csv为边信息；Node.csv为节点信息（未用到，其中包括节点坐标）；OD.csv表示OD流量需求；此外包括网络均衡结果.csv。 3、用户均衡，表示没有用户可以通过单方面改变出行路径，从而降低出行费用。 4、本资源代码逻辑较为明确，便于阅读、学习。

## 开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django3.0 + mysql5.6 ### 系统需求如下： （1）系统登录：验证登录用户的身份，根据用户身份进入不同的页面。 （2）学生管理：供管理员使用，用于维护学生基本信息。 （3）老师管理：供管理员使用，用于维护教师的基本信息。 （4）试题管理：供教师管理，用于维护题库。 （5）组卷：供教师使用，教师可以根据考试科目，从题库中选择一些符合条件的试题，形成一份试卷。为了方便教师组卷，应提供方便的查询功能，使教师能查询不同要求的试题。 （6）在线考试：供学生使用，根据学生的班级和登录时间显示应考科目的试卷内容。试卷完成提交或考试时间到，不再允许学生修改试卷；实现自动评阅，记录学生的考试成绩，并将评阅结果提供给学生。 （7）成绩统计：供教师使用，按照科目、班级等统计学生的考试成绩。 （8）成绩查询：供教师和学生使用，提供不同查询方式，使教师和学生可以按需查询考试成绩。 ### 2.设计思路 (1)确定角色 由需求分析看出，系统有三个基本角色，学生、教师、管理员。 管理员负责后台信息的维护 系统要能实现自动阅卷功能

Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化 设计模式 Markdown写报告

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CN

python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。 由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。 比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。

YOLOv5的商品识别

少儿编程源码特点： 一、基于scratch3.0的少儿编程在线模式，开启在线教学获客方式，体验有温度、有人情味的系统，解决编程培训机构线上业务的需求。 二、基于scratch3.0版本开发，平台采用THINKPHP5、VUE.js相结合 线上线下相互引流的新零售模式。通过大数据技术、人工智能技术，定制界面设计达到完美结合。为客户打造不一样的风格，转化的每一个核心技术环节。 三、创新、丰富的商业系统。彩纸屋编程系统为培训企业提供一站式服务，从全终端建站到全网推广。给你最新体验!创新的商业模式，功能多，覆盖广。 四、性价比高，从全终端、全能型网站，尽在掌握。 五、家校沟通，作业作品实时批改推送，手机端PC端同步编程，引流、互动、营销一步到位。方便管理层，加快成交进度 六、应用范围广。专注于培训机构营销、平台之间的合作，支持网络多加公司，多人联网系统工作，更高效，更快捷。 七、权限分配和角色管理。灵活设置每一位成员的权限，角色不同分配管理层面。与各个角色无缝对接，获取海量用户，迅速进入盈利阶段。 八、移动端应用。深入行业解决方案，精准化营销，成为营销创新者！

皮伯特 PyBERT是具有图形用户界面（GUI）的串行通信链路误码率测试仪模拟器。 它使用Enthought Python发行版（EPD）的Traits / UI软件包以及NumPy和SciPy软件包。 注意：在出于任何目的使用此软件包之前，您必须阅读并理解随附的“许可”文件中提出的条款。 安装 测验 Tox用于测试运行程序和文档构建器。 默认情况下，它运行以下环境： py36 ， py37 ， pylint ， flake8和docs 。 它将跳过所有缺少的python版本。 pip install tox tox 要运行单个环境（例如“ docs”），请运行： tox -e docs 文献资料 PyBERT文档以2种单独的形式存在： 对于开发人员： pybert / doc / build / html / index.html（请参阅有关如何构建文档的测试） 对于用户

D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。 在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV