DataX_python3 由于python为3.7.0，所以把datax/bin目录下的三个py文件需要符合python3语法要求的文件，执行也才能不报错。 如需要，下载这三个文件替换即可。

A Byte of Python3(中文版)教程+A Byte of Python3(英文网页版+代码)

通过cv2画布上手写数字，然后实时用keras神经网络识别；可以在程序中有实时手写样本添加、样本集训练、样本集识别等功能，即可以用来实时识别手写，也可以实时增加自己的手写样本以让神经网络更匹配你个人的手写风格；

表格检测和表格提取 功能： 检测表单页面中的所有表格。 在它周围创建边界框。 将其分割并提取表格的单元格。 脚步： 灰度图像 二进制阈值 使用垂直内核和cv2.getStructuringElement获取所有垂直线 同样，使用水平内核和cv2getStructuringElement获取所有水平线 使用cv2.addWeighted组合所有水平线和垂直线 执行一些形态变换，如cv2.erode以获得清晰的线条和更好的结果。 查找轮廓并提取矩形/表格单元格。 先决条件 Python v3.6 OpenCV v3.4 import cv2 Numpy v1.16 import numpy as np 操作系统import os

主要介绍了Python3搭建http服务器的实现代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

如题。。。。。。。lmdb-0.94-cp36-cp36m-win_amd64.whl

压缩文件中包含一下列表： 1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2，模拟预测评分的python代码（python3.x） 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。

python3.6版本对应的numpy+mkl：numpy‑1.12.1+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

一个awd攻防比赛的裁判平台。 版本：beta v2.0 开发语言：python3 + django 平台分为两个部分 裁判机 靶机 通过特定接口，来实现靶机flag与服务器的通信 搭建流程 裁判机 安装所需环境 裁判机：python3+django 全局搜索woshiguanliyuan，并修改为随机字符串，此处为管理平台地址 /untitled/urls.py path('woshiguanliyuan/',views.admin,name='admin'), path('woshiguanliyuan/table/',views.admin_table,name='admin_table'), /app/views.py if 'woshiguanliyuan' not in request.META['HTTP_REFERER']: 第31和47换为你的目录 列：("/var/www/awd_platform/app/qwe.txt","a") 修改app/management/commands/init.py，添加用户 #['用户名','用户靶机token','用户靶机token'] user=[ ['123456','FF9C92C7SDFABB71566F73422C','FF9C92C7SDFABB71566F73422C'], ['aaabbb','311F8A54SV9K6B5FF4EAB20536','311F8A54SV9K6B5FF4EAB20536'] ] 修改/app/views.py第行d89f33b18ba2a74cd38499e587cb9dcd为靶机中设置的admin_token值的md5 if('d89f33b18ba2a74cd38499e587cb9dcd'==hl.hexdigest()): 运行 python3 manage.py init python3 manage.py manage.py runserver --insecure 靶机 安装所需环境 靶机：python+requests 修改send_flag.py参数，并将其放入靶机，设权限700。 靶机 sudo python send_flag.py。 靶机生成flag脚本，send_flag.py import requests import time import random import string import hashlib token='woshiwuxudong' # 红队 baji='311F8A54SV9K6B5FF4EAB20536' def getFlag(): #return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 48)) m = hashlib.md5(''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 48)).encode(encoding="utf-8")).hexdigest() return m while(1): f=open('/flag','w') flag=getFlag() f.write(flag) data={ 'flag':flag, 'token':token, 'baji':baji, } r=requests.post('http://127.0.0.1/caipanflag/',data=data) print(r.text) f.close() time.sleep(300) 重要须知 更新作者基础上： 1.增加flag验证一次性失效性，使得每个用户都并且仅可以提交一次flag 2.增加排名情况 3.flag改为MD5 4.增加丢失flag一轮扣100分

python3 tensorflow平台下 alexnet训练与预测源码，亲测ok