Thonny是一款专门针对Python初学者设计的编程学习软件。它提供了一个简洁直观的图形用户界面（GUI），使得初学者能够更快地熟悉Python编程语言。Thonny内置了Python 3.6，用户无需额外安装Python环境即可开始学习。此外，Thonny还提供了多种有用的学习工具，如语法错误可视化、代码高亮、代码补全和自动缩进等，帮助用户更加高效和准确地编写代码。 Thonny的调试器功能也非常强大，支持逐行执行代码、查看变量的值和跟踪代码的执行流程等，有助于用户快速找出并修复代码中的错误。此外，Thonny的界面设计简洁清晰，没有复杂的设置和选项，使初学者能够专注于学习编程而不被繁琐的设置所困扰。总之，Thonny是一款非常适合Python初学者使用的编程学习软件。

"Python气象应用编程.pptx" 《Python气象应用编程》是一本实用的气象应用编程指南，旨在帮助气象学专业人士和爱好者使用 Python 进行气象数据分析、可视化和模型构建。该书涵盖了使用 Python 进行气象应用编程的各个方面，从基础到高级，从理论到实践。 Python 基础 Python 是一种通用的高级编程语言，具有简单易学、易读易懂、可扩展性强、开源等特点。Python 编程语言可以用于气象数据的处理、分析和可视化，并且可以与其他编程语言（如 C++、Java 等）进行交互。 气象数据解析 气象数据通常包含大量的时间和空间数据，需要使用高性能计算和并行计算技术来进行处理和分析。Python 可以与这些技术进行无缝集成，并提供了许多用于高性能计算的库和框架。例如， NumPy、pandas、matplotlib、cartopy、xarray 等库可以帮助气象学家更好地处理、分析和可视化气象数据。 数据可视化和图形绘制 在获取和处理完气象数据后，Python 可以用于数据可视化和图形绘制。例如，使用 matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等库可以进行各种图表和图形的绘制，包括折线图、散点图、柱状图等值线图和三维图形等。Python 还可以用于交互式可视化，以便更好地探索和理解气象数据。 气象模型构建 Python 可以用于气象模型构建，例如，线性回归模型、神经网络和支持向量机等。Python 提供了许多用于模型构建的库和框架，例如，scikit-learn、TensorFlow 等。气象学家可以使用 Python 构建这些模型，并对模型的性能进行评估和比较。 气象应用编程 Python 是一种跨平台编程语言，可以运行在 Windows、Linux、MacOS 等操作系统上。气象学家可以使用 Python 来编写跨平台的代码和应用程序，以便在不同的操作系统上进行部署和使用。Python 还可以用于气象教育和培训，例如，制作气象学课件、实验平台等。 气象应用实践 气象学家需要掌握一些气象学基础知识，例如，气候学、大气科学、海洋科学等，这些知识可以帮助他们更好地理解气象数据和应用场景。在气象应用中，需要考虑到气象数据的误差和不确定性，例如，观测误差、模型误差、数据缺失等。Python 可以提供一些工具和技术来估计和处理这些误差和不确定性。 《Python 气象应用编程》是一本非常实用的气象应用编程指南，适合于气象学专业人士和爱好者阅读。这本书涵盖了使用 Python 进行气象应用编程的各个方面，从基础到高级，从理论到实践。通过阅读这本书，读者将学会如何使用 Python 进行气象数据分析、可视化和模型构建，并能够更好地理解和探索气象现象和趋势。

win7版本的谷歌浏览器和驱动，浏览器版本：版本 109.0.5414.120（正式版本） （64 位） 目前电脑的操作系统是win7，想在win7上使用python + selenium进行web自动化测试框架学习，发现谷歌浏览器支持win7的版本都比较低，驱动也比较难找。 下载的文件解压后，直接运行chromsetup.exe安装对应版本的浏览器，然后把chromedriver.exe放到想要的位置既可。

使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

以容器方式初始化 flannel的所有依赖，配置，包含： 1. rancher/mirrored-flannelcni-flannel:v0.20.0 2. rancher/mirrored-flannelcni-flannel-cni-plugin:v1.1.0 3. kube-flannel.yml 使用方法，见博客： http://t.csdn.cn/umQHY

k8s部署Flannel网络（解决k8s安装flannel无法拉取镜像 ImagePullBackOff 问题）

PyQtWebEngine-5.12.1-5.12.9-cp35.cp36.cp37.cp38-none-win_amd64.whl

在使用Python编写的程序中，我会使用爬虫技术从百度图片网站上抓取图片并将其下载到本地存储设备上。这个过程涉及到网络请求、数据解析和文件保存等多个步骤。通过使用适当的库和函数，我可以编写出一个功能强大且高效的爬虫程序，以便能够方便地获取并保存百度图片。

# Springboot_Vue_Python_Water_quality_management_prediction 基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计 程序开发软件：Eclipse/Idea + WebStorm/VsCode + Pycharm 数据库：mysql 开发技术：Springboot + Vue + Python 这个是一个水质管理和预报系统，它是一个全栈Web应用程序，使用机器学习和深度神经网络算法来预测未来的水质。系统一共有2个身份包括管理员和用户。管理员登录后可以查询最新水质检测数据，也可以上报新的水质数据，可以查询管理历史水质数据，查询历史水质趋势图，训练自己的模型参数，选择一个算法模型结果预测下个月的水质信息，管理所有的用户信息；用户登录后比管理员就少了个用户管理功能。 管理员账号密码： admin/123 用户账号密码：user1/123

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