httpfs_utils 用于通过HTTPFS进行快速HDFS命令的Python模块
2024-03-08 14:46:49 3KB Python
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全名:python-3.10.0a7.exe
2024-03-07 18:29:35 25.19MB python安装包
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基于Python+Flask+MySQL的图书馆管理系统,分管理端和用户端,带用户登录、注册,基本的图书信息的增加、修改、删除、查询等功能,还有可视化功能和用户申请采购模块,用Pycharm导入,安装依赖包,配置好数据库就可以正常运行了,里面的代码都含有注释,结构简单,清晰易懂,看一下就会了,可以基于这个来做二次开发都行,有需要可以私聊 1) 操作系统:Windows、Linux 2) 数据库系统:Mysql 3) 开发平台及工具:PyCharm, Flask 4) 数据库:MySQL 5) 其他软件:Navicat数据库连接工具
2024-03-07 15:46:01 20.75MB python flask mysql
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[实习项目]基于Python-Flask的在线图书管理系统
2024-03-07 15:34:53 16KB flask python
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QuobileNet 正在进行中的基于MobileNetV2的混合量子经典对象检测器。 当前,它修改了一个简单的自制CNN模型,该模型的经典版本使用数据集中的和9在3类分类问题上达到了99.60%的准确性。 我们用一个量子当量替换了4个卷积层之一:“量子卷积”层。 有关如何运行的更多信息和说明,请参见下文。 介绍 该项目旨在创建流行的物体检测网络的混合模型。 的主要重点是与 (以及可能 )的特征提取主链。 目标是引入量子层并测量各种性能统计数据,例如平均平均精度(mAP)和达到可比的损耗值所需的历元数。 重点关注的主要层是卷积层。 通过对人中引入的原始量子层模型进行修改 和在PennyLane上找到的,构建了一个定制的量子卷积层,该层将任何内核大小和输出层深度作为参数,自动确定所需的正确量子位数,并使用量子输出适当的特征图电路为基础。 当前的计划是用定制的量子卷积层代替Retina
2024-03-07 13:43:54 1.11MB Python
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程序中详细介绍博客专栏地址:https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/134043042。 01_raw_model.py:trimesh可视化原始示例模型。 02_top_view.py:三维模型俯视图投影。 03_left_view.py:三维模型左视图投影。 04_left_rotate.py:使用open3d根据旋转操作获取投影矩阵,以左视图为例。 05_left_vector.py:根据相机朝向向量获取投影矩阵,以左视图为例。 model.obj:示例模型的obj文件。
2024-03-07 11:15:04 198KB python 相机参数
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将Python环境由Python3.7更换为Python3.8 匹配文档:https://blog.csdn.net/m0_51197424/article/details/124975220
2024-03-07 09:51:56 26.58MB python 开发语言
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b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出,因而被称为番剧。涉及题材范围广,有奇幻,日常,战斗等。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分,范围在0到10之间,打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据,可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接,再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,也包含了爬取数据集、可视化结果图,同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。
2024-03-07 09:47:47 3.58MB python 爬虫 数据分析 数据可视化
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本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型,通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练,进行相关词汇词频的统计分析,实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块:数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置,在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置,也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract,将PIL 文件夹里的.py 文件,改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号,分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。
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