1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

CMDB 是什么，作为 IT 工程师的你想必已经听说过了，或者已经烂熟了，容我再介绍一下，以防有读者还不知道。CMDB 的全称是 Configuration Management Data Base，翻译下就是配置管理数据库，它存储与管理企业 IT 架构中设备的各种配置信息，它支撑服务流程的运转、发挥着配置信息的价值。在今天，无论是自动化运维、标准化运维、DevOps、甚至是时髦的智能运维，其实都离开不 CMDB，可以说 CMDB 是运维体系的基石，有了配置信息数据库，后面各种标准、流程都可以建立在 CMDB 基础之上，从而实现真正的标准化、自动化、智能化运维，节约运维成本的同时，也降低运维流

又到年底了，相信对于在外地的朋友们来说，火车票是到年底最头痛的一件事了，但作为程序员的你怎么能一样呢？快发挥你的特长，下面这篇文章主要给大家介绍了如果通过100行Python代码实现自动抢火车票的相关资料，需要的朋友可以参考下。

实现了一个基于Python matplotlib的函数绘图计算器，可实现二维三维绘图和解线性方程组，全部图形界面显示，界面友好，易操作，有详细的readMe指导和注释。

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随着春节返乡潮的临近,“黄牛党”又开始活跃起来。《法制日报》记者调查发现,一些网络“黄牛”仍通过社交平台招揽客户,有“黄牛”称抢票一张加收60元到150元不等作为佣金。此外,网上还有人兜售“抢票软件”。但是可以实现自己写代码抢火车票了

自己写的一些python自动化测试代码，有python3语法的，有自动化接口测试开发的，把接口写到excel中，然后自动化执行接口，获取的结果与期待结果比较，将结果写到excel中。还有selenium+python3 的一些代码，我就不介绍了

基于树莓派和Python的智能家居系统设计.pdf

《智能停车场车牌识别计费系统》程序使用说明 在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入如图1所示的系统主界面。 图1 系统主界面 说明：在运行程序前，先将当前的计算机连接互联网，并且需要先申请百度AI开放平台的图片识别需要的Key，并且复制该Key到项目根目录下的file子目录的key.txt文件中替换相应的内容即可。替换时需要注意不要把原来的单引号删除。 具体的操作步骤如下： （1）识别车牌，并实现车辆入场和出场。当有车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员单击“识别”按钮，系统将识别该车牌，并且根据车牌判断入场或出场，显示不同信息。车辆入场时效果如图2所示，车辆驶出时效果如图3所示。 图2 车辆入场 图3 车辆出场 （2）收入统计。单击“收入统计”按钮，系统会根据车辆进出记录汇总出一个的收入信息，并且通过柱型图显示出来，效果如图4所示。 图4 收入统计 （3）满预警。系统会根据以往的数据自动判断一周中的哪一天会出现车位紧张的情况，从而在前一天给出预警提示，方便管理员提前做好调度，效果如图5所示。 图5 满预警提示

机器学习算法第二版 这是Packt发布的《 的代码库。 流行于数据科学和机器学习的算法 这本书是关于什么的？ 机器学习以其强大而快速的大型数据集预测而获得了极大的普及。 但是，强大功能背后的真正力量是涉及大量统计分析的复杂算法，该算法搅动大型数据集并产生实质性见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 研究特征选择和特征工程过程 评估性能和误差权衡以进行线性回归 建立数据模型并使用不同类型的算法了解其工作方式 学习调整支持向量机（SVM）的参数 探索自然语言处理（NLP）和推荐系统的概念 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score svc =