本压缩包包含一个xml样例文件和一个python原程序,实现了python 解析xml树形信息后,自动填充到 QTreeWidget 的每一个 QTreeWidgetItem 上,从而不用QtreeView的model模型,自动适应自定义树(Tree)形结构信息的方法。
2024-06-15 09:21:23 1KB python pyqt5
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基于Python和MySQL的学生管理系统是一种用于帮助学校或教育机构管理学生信息的计算机软件系统。该系统使用Python作为编程语言,MySQL作为数据库,可以方便地对学生信息进行录入、修改、查询和删除等操作。以下是该系统的简介: 系统概述 本系统主要包括学生信息管理、课程信息管理、成绩信息管理和系统管理等功能模块。通过该系统,管理员可以方便地对学生信息进行管理,包括学生基本信息、选课情况、成绩情况等。 系统架构 本系统采用Python作为编程语言,使用MySQL作为数据库。系统采用客户端/服务器模式,客户端使用Python编写,服务器使用MySQL数据库管理学生信息。 系统功能 (1) 学生信息管理:管理员可以对学生信息进行录入、修改、查询和删除等操作,包括学生基本信息、选课情况、成绩情况等。 (2) 课程信息管理:管理员可以对课程信息进行录入、修改、查询和删除等操作,包括课程名称、授课教师、学分等信息。 (3) 成绩信息管理:管理员可以对学生的成绩信息进行录入、修改、查询和删除等操作,包括考试成绩、平时成绩、总成绩等信息。 (4) 系统管理:管理员可以对系统进行管理,
2024-06-14 21:59:23 7KB mysql python
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大学生数据库课后作业,高校学生信息管理系统(简易版) 数据库连接,完成数据的增加、删除、修改、查询等功能,
2024-06-14 20:49:33 29KB python mysql
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基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip使用步骤如下: 因为有未知问题,需要把小车在gazebo中的启动,与tesorflow强化学习分开成两个文件夹,合在一起会报错 1.创建虚拟环境 NDDDQN 2.安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.在两个工作空间进行编译 在catkin_ws和catkin_ws1分别编译: catkin_make 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于
2024-06-14 18:54:28 6.05MB python
海康威视网络摄像头的开发程序包,具体开发语言有: C# MFC Java Python
2024-06-14 13:28:37 57.59MB java Python 网络摄像头
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使用python以及adb连接手机,批量循环登录账号刷分
2024-06-14 12:59:44 2.22MB 科普中国 python 脚本
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python+django+投票系统+源码+完整
2024-06-14 11:11:17 688KB python django 源码
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前言512345810139671211此图标表示警告或需要特别注意的内容。此图标表示提示或技巧。问题与反馈一
2024-06-13 21:04:11 7.99MB
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Python拼图小游戏,利用pygame库制作,非常的好玩
2024-06-12 20:14:01 6.47MB Python
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参与度识别模型 :hugging_face: TensorFlow和TFLearn实现: 敬业度是学习体验质量的关键指标,并且在开发智能教育界面中起着重要作用。 任何此类界面都需要具有识别参与程度的能力,以便做出适当的响应; 但是,现有数据非常少,新数据昂贵且难以获取。 这项工作提出了一种深度学习模型,可通过在进行专门的参与数据训练之前,通过对容易获得的基本面部表情数据进行预训练来改善图像的参与识别,从而克服数据稀疏性挑战。 在两个步骤的第一步中,使用深度学习训练面部表情识别模型以提供丰富的面部表情。 在第二步中,我们使用模型的权重初始化基于深度学习的模型以识别参与度。 我们称其为参与模型。 我们在新的参与度识别数据集上训练了该模型,其中包含4627个参与度和脱离度的样本。 我们发现参与模型优于我们首次应用于参与识别的有效深度学习架构,以及优于使用定向梯度直方图和支持向量机的方法。 参考 :hugging_face: 如果您使用我们的
2024-06-12 17:37:04 112KB education deep-learning Python
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