python-thermodata 该存储库包含 Python 代码，用于与由 Bonnie J. McBride 和 Sanford Gordon 编写的 NASA Glenn 计算机程序 CEA（化学平衡与应用程序）一起分发的热力学数据库连接。 CEA 是一个 FORTRAN 程序，用于计算复杂的化学平衡成分和应用，。 其热力学数据库包含 2000 多种气态和凝聚态化学物质的数据。 数据表示为定义的温度区间内温度多项式函数的最小二乘系数。 这些系数是由另一个 NASA Glenn 程序 PAC（属性和系数）从广泛的源数据中生成的。 此代码旨在用作访问和表示具有一些基本功能的数据的 Python 原生方式，包括： 制表数据。 生成原始数据格式的子集，用于 CEA 或旨在从源读取的其他程序。 搜索/浏览功能。 请注意， 以更加用户友好的方式提供此功能。 但是，它不适合以编程方

基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统：协同过滤推荐算法实现精准图书推荐,Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统 图书在线推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法。 一、项目简介 1、开发工具和实现技术 Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，layer弹窗组件、webuploader文件上传组件等。 2、项目功能 前台用户包含：注册、登录、注销、浏览图书、搜索图书、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签、图书评分、图书收藏、图书评论、热点推荐、个性化推荐图书等功能； 后台管理员包含：用户管理、图书管理、图书类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标签管理、权限管理等。 个性化推荐功能： 无论是否登录，在前台首页展示热点推荐（根据图书被收藏数量降序推荐）。 登录用户，在前台首页展示个性化推荐，基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法，根据评分数据，如果没有推荐结果进行喜好标签推荐（随机查找喜好标签

关于 该项目提供有关Simos18 ECU中提供的Supplier Bootloader（SBOOT）的文档，重点是由大众汽车在大众车辆中提供的OTP /客户保护模块。 有关总体上Simos18以及用于未签名代码执行的后期阶段（Customer Bootloader / CBOOT）利用的更多背景信息，请参阅。 SBOOT是CPU掩码ROM之后的ECU信任链的第一部分。 它从0x80000000（程序存储器的开始）开始，并具有一些基本职责： Tricore CPU外设的早期启动以及时钟初始化和重新同步。 验证下一个引导加载程序阶段CBOOT的“有效性标志”。 在验证“有效性标记”和CRC校验和之后，将客户提供的CBOOT更新（CBOOT_temp）推广到CBOOT区域。 访问供应商的“回收”后门。 这采取ISO-TP over CAN“命令外壳”的形式，如果CBOOT无效或两个

聚宽对接qmt大礼包，配备需要的全部软件：python3.9版本，qmt模拟安装包，pycharm安装包，talib包

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

在本项目中，我们将探讨如何使用Python编程语言和Pygame库来制作一款简单的世界杯足球游戏。Pygame是一个基于Python的开源库，它为创建多媒体应用，尤其是2D游戏提供了丰富的功能。 让我们深入理解Pygame的核心概念。Pygame的核心模块包括`pygame.display`、`pygame.event`、`pygame.sprite`、`pygame.image`、`pygame.rect`等。`display`模块用于设置窗口和显示图像，`event`模块处理用户输入，如鼠标点击和键盘按键，`sprite`模块帮助管理游戏中的对象，而`image`和`rect`则用于加载和操作图像。 在"Python制作世界杯足球游戏"这个项目中，我们可以预期以下关键知识点： 1. **初始化Pygame**：我们需要导入Pygame库并调用`pygame.init()`来初始化所有必需的服务。 2. **创建窗口**：使用`pygame.display.set_mode()`创建一个窗口，这是游戏的主要画布。你可以指定窗口的大小和类型。 3. **游戏循环**：游戏的核心是主循环，通常被称为事件循环。在这里，我们不断检查用户输入，更新游戏状态，并在屏幕上绘制新帧。 4. **精灵（Sprites）**：在足球游戏中，球员、球、球门等都是精灵。我们可以创建一个精灵类，包含其位置、图像、移动方式等属性，并使用`pygame.sprite.Group`来管理这些精灵，方便进行碰撞检测和更新。 5. **图像加载与渲染**：使用`pygame.image.load()`加载图像资源，然后用`pygame.transform.scale()`调整图像大小以适应窗口。`pygame.display.flip()`或`pygame.display.update()`将屏幕缓冲区的内容显示到屏幕上。 6. **事件处理**：通过`pygame.event.get()`获取并处理用户输入事件，例如鼠标点击、键盘按键等。 7. **碰撞检测**：Pygame提供`pygame.sprite.collide_rect()`方法进行精灵之间的碰撞检测。在足球游戏中，这可以用来判断球是否进入球门或者球员是否触球。 8. **物理模拟**：为了使游戏更真实，可能需要添加简单的物理模拟，比如球的弹跳和球员的移动速度。 9. **得分系统**：当球进门时，增加得分并显示在屏幕上，这可以通过文本精灵和`pygame.font`模块实现。 10. **声音和音乐**：Pygame的`pygame.mixer`模块可以播放音效和背景音乐，增加游戏体验。 在压缩包`PythonFootballGame`中，你可能会找到如`main.py`这样的主程序文件，以及包含游戏资源如图像、音频的文件夹。通过阅读和理解这些代码，初学者可以学习到Pygame的基本用法，并以此为基础开发自己的游戏。 通过参与这个项目，你不仅能学习到Python编程基础，还能掌握Pygame库的使用，了解游戏开发的基本流程和逻辑。无论是为了娱乐还是进一步提升编程技能，这都是一个很好的实践机会。

在IT行业中，图像标注是人工智能领域的一个重要环节，特别是对于计算机视觉任务，如目标检测、图像识别等。基于labelImg的二次开发是为了提高标注效率和精度，满足更复杂的场景需求。LabelImg是一款开源的图像标注工具，原生支持XML格式的边界框（bbox）标注，而本次的二次开发则增加了更多实用功能，比如处理 bbox 的截断和遮挡情况，以及便捷的文件管理操作。 1. **标注bbox的截断和遮挡**： 在实际应用场景中，物体可能只有一部分出现在图像中，或者被其他物体遮挡。这种情况下，传统的完整bbox标注方式会失去准确性。二次开发的labelImg新增了对截断和遮挡的处理能力，意味着标注者可以标记出物体的实际边界，即使它们超出图像边界或被遮挡。这对于训练模型理解和推理真实世界中的不完全信息至关重要。 2. **删除当前图像和标签文件**： 原版的labelImg可能需要用户手动管理标注文件，而二次开发版本提供了一键删除当前图像及其对应的标签文件的功能。这一改进极大地提高了标注工作的效率，减少了用户在文件管理上的时间消耗，使标注过程更为流畅。 3. **基于文件名进行快速查找标注图像**： 随着数据集的增大，查找特定图像进行标注或校对变得困难。二次开发的labelImg引入了文件名搜索功能，用户可以通过输入文件名的部分或全部信息，快速定位到需要的图像，提升了工作效率。 此外，这次的开发工作可能还涉及了以下技术： - **Python**：LabelImg是用Python语言编写的，因此二次开发也需要基于Python进行。Python的丰富库和易读性使其成为开发此类工具的理想选择。 - **Ubuntu**：虽然LabelImg可以在多种操作系统上运行，但提到了Ubuntu，可能意味着这个开发版本是在Ubuntu环境下优化或测试的，可能利用了Ubuntu的某些特性或工具。 - **数据标注**：这个过程是AI模型训练的关键步骤，通过人工或半自动的方式为图像添加描述性标签，帮助模型理解图像内容。 这些改进不仅方便了专业标注人员的工作，也为AI模型提供了更准确的训练数据，从而提高模型的性能。在AI发展的大潮中，高效的标注工具将推动计算机视觉技术的进步。

OpenCV-Python实现简单的道路检测与交通标志识别代码

标题“星空_sublist.zip”暗示了这是一个包含有关天文学信息的压缩文件，特别是与星空、星座和恒星相关的数据。这个文件可能是一个Python项目，用于分析、可视化或学习天文知识。描述中提到“Python直接读取”，意味着文件可能包含Python脚本或者数据格式，如CSV或JSON，这些文件可以直接被Python程序加载和处理。 标签“python 天文”进一步确认了这个压缩包的内容，它可能包括Python代码示例，用于解析天文学数据，例如星座的坐标、恒星的位置信息，甚至可能有用于绘制星座连线的图形库。Python在科学计算和数据分析领域非常流行，因此这样的项目可以帮助初学者或研究人员理解如何使用Python进行天文数据分析。 根据文件名“星空_sublist”，我们可以推测这可能是数据的子集或部分列表，可能包含了特定的星座、特定亮度的恒星，或者是经过筛选后的数据。"sublist"常常用于表示一个更大的数据集的子集，通常用于简化处理或测试目的。 这个压缩包可能包含以下内容： 1. Python脚本：可能包含用于读取、解析和处理天文数据的代码，例如使用Pandas库读取数据，使用Matplotlib或Astropy进行可视化。 2. 数据文件：可能包含CSV或JSON格式的天文数据，如星座的名称、边界坐标、恒星的RA（赤经）和DEC（赤纬）坐标，以及相关的故事或注释。 3. 图像文件：可能有已绘制的星座图，或者使用Python生成的天文图表，如星图、星座连线图等。 4. 文档：可能包含关于如何使用Python脚本的说明，或者关于星座故事的文本文件，帮助用户理解数据和代码背后的含义。 通过解压并探索这些文件，用户可以学习到如何使用Python进行数据处理，了解天文学的基本概念，如星座的定义、恒星的位置表示，以及如何利用编程工具来探索和可视化天文数据。这对于想要结合编程与天文学兴趣的人来说，是一个宝贵的学习资源。

内容概要 这是一套完整的餐饮数据分析项目，涵盖了从数据清洗、数据分析到数据可视化的全流程。具体包括： 数据清洗：对原始的上海餐饮数据进行预处理，处理包括将数据中的0替换为空值、数据类型转换、缺失值处理、异常值处理和重复数据处理等操作，最终保存清洗后的数据。 数据分析：从多个维度对餐饮数据进行分析，如各类别和各行政区的总点评数、平均人均消费、平均评分，还进行了类别和行政区的频率分布分析，以及基于人均消费、口味评分、环境评分、服务评分和点评数的 K 均值聚类分析。 数据可视化：将分析结果以多种可视化图表呈现，如词云图、柱状图、水平条形图和分组柱状图等，直观展示数据特征。 适用人群 数据分析师：可以学习到完整的数据处理和分析流程，以及如何运用 Python 进行数据操作和可视化。 餐饮行业从业者：通过对餐饮数据的分析和可视化结果，了解不同类别和行政区的餐饮市场情况，为经营决策提供参考。 Python 编程学习者：可以借鉴代码中的数据处理技巧、数据分析方法和可视化库的使用，提升编程能力。 适用场景：餐饮市场调研、餐饮企业经营分析、数据处理和可视化教学等。