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本森林火灾可视化设计使用python语言进行编程，图表使用echarts、web框架使用flask框架、前端使用HTML网页加JavaScript，将历年森林火灾数据进行可视化展现，其中包括动态地图，折线图，曲线图，柱状图，雷达图，饼图等多种图形方式展现数据，尽可能的极高数据的利用程度， 本可视化面板是科技感界面，可在pycharm中直接运行，并支持二次开发，用于参加比赛，文件内自带数据集，避免了找数据的痛苦，

这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

数据集包括原始数据和处理过后的数据，原始数据从政府统计年鉴摘取，包含人城乡人口、政府支出、金融发展水平、产业占比、人均gdp、人均收入、外贸发展水平等等变量，数字普惠金融指数来自北大的数字金融研究中心。处理过后的数据包含以泰尔系数为指标衡量的城乡收入差距以及金融普惠指数之一核心解释变量，还包括人均gdp、金融发展水平、政府支出水平、第一产业占比、城镇化率、外贸水平这6个控制变量，总样本数为310，,31个省份11-20年的数据。 代码部分包含数据处理部分和固定效应模型部分。数据处理主要用原始数据来计算相关指标，模型部分包含分析相关性、Mann-Whitney U 检验、 PanelOLS模型部分

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钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数

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Python 属于解释型语言，当程序运行时，是一行一行的解释，并运行，所以调 式代码很方便，开发效率高， 还有龟叔给 Python 定位是任其自由发展、优雅、明确、简单，所以在每个领域 都有建树，所有它有着非常强大的第三方库， 特点： 语法简洁优美，功能强大，标准库与第三方库都非常强大，而且应用领域也非常 广 Python 的优势： 1、Python 易于学习; 2、用少量的代码构建出很多功能;（高效的高级数据结构） 3、Python 拥有最成熟的程序包资源库之一; 4、Python 完全支持面向对象; 5、Python 是跨平台且开源的。 6、动态类型

Python刷题合集-算法编程题.zip是一个包含多个Python算法编程题的压缩文件，旨在帮助学习Python的学生和开发者提高算法和编程能力。 内容概要： 该压缩文件包含多个Python算法编程题，包括经典的数据结构问题、排序算法问题、搜索算法问题、动态规划问题等。每个题目都提供了详细的问题描述和输入输出格式，方便练习者理解和练习。同时，部分题目还提供了参考答案，帮助练习者更好地理解算法思路和实现方法。 适用人群： 该资源适用于学习Python的学生和开发者，特别是对算法和编程有兴趣的人群。通过练习这些题目，可以帮助他们提高编程能力和解决问题的能力，加深对Python语言和算法的理解。 场景目标： 练习和提高：练习者可以通过练习这些题目来提高自己的编程能力和算法水平，加深对Python语言和算法的理解。 面试准备：对于即将参加Python相关岗位面试的求职者，练习这些题目可以帮助他们更好地理解算法和数据结构，提高面试通过率。 课程学习：可以将该资源作为Python课程的辅助教材或参考资料，帮助学生更好地理解和掌握Python语言和算法。

BanglaNotepad：集成了AI的智能记事本，可识别孟加拉语手写体 这是一个正在建设中的项目。 字符识别 当前，这是已启动项目的唯一方面。 它可以识别（大约90-95％-ish精度）单个孟加拉语字母和数字（以及精度降低的特殊混合字母）。 训练数据集 对于数字，我使用了数据集。 对于字母（和特殊的混合字母），我使用了集集。 不幸的是，并不是所有特殊的混合字符都包含在这些数据集中，即使覆盖了所有特殊混合字符，受过训练的模型也不如预期的那样准确，仅仅是因为混合字符往往看起来像它们的父字符一样。 混合字符识别可能需要某种堆叠模型。 训练之前先处理数据。 sigmod功能与适当的参数一起使用可减少图像噪音并突出显示笔触。 注意：此存储库中不包含数据集（感谢您阻止我的100MB以上推送，Github :expressionless_face: ） 模型 到目前为止，该模型已经在Tensorflow下使用Keras进行了训练，使用2隐