标题中的“cython_bbox-0.1.5-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip”指的是一个Python软件包的压缩文件，它由Cython编写的bbox库的一个版本0.1.5构成，专为Python 3.8 (cp38)编译，并且适用于Windows 64位（amd64）系统。这个软件包是通过.whl格式分发的，这是一种预编译的Python二进制文件，旨在简化安装过程。 Cython是一种静态类型的Python方言，它允许开发者将Python代码转换为高效的C扩展模块。使用Cython可以提高Python代码的运行速度，尤其是在处理大量计算或与底层硬件交互时。Cython_bbox库可能是用于处理图像边界框（bounding boxes）的工具，常见于计算机视觉和图像分析任务，如目标检测。 在描述中，我们看到与标题相同的字符串，这表明该文件是一个简单的文件名，没有额外的描述信息。 标签“whl”进一步证实了这是一个Python的Wheel文件。Wheel是Python的二进制包格式，旨在解决Python的安装问题，特别是对于包含C扩展的库。它避免了编译源代码的步骤，使得安装过程更快更稳定。 在压缩包子文件的列表中，“使用说明.txt”可能包含了关于如何安装和使用cython_bbox库的指导。通常，这样的文本文件会提供安装命令、依赖项信息以及任何特定的注意事项或API用法示例。 要安装这个库，用户可以首先解压“cython_bbox-0.1.5-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip”文件，然后在命令行中使用pip来安装解压后的.whl文件，命令如下： ``` pip install cython_bbox-0.1.5-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` 在安装之前，确保用户的Python环境是3.8版本，并且是在64位的Windows系统上。 这个压缩包包含了一个适用于Python 3.8的Cython编写的bbox处理库，特别适合Windows 64位系统的用户。使用这个库，开发者可以高效地处理图像处理任务，例如在图像识别和分析项目中定位和追踪对象。而提供的使用说明文件将帮助用户了解如何在自己的项目中正确安装和利用这个库。

cython_bbox-0.1.3 未修改pip源码

Cython, python, Python进阶教程

PyTextGCN 对TextGCN的重新实现。 此实现使用Cython进行文本到图形的转换，因此速度相当快。 图形和GCN基于库。 要求 该项目的构建具有： 的Python 3.8.5 Cython 0.29.21 CUDA 10.2（GPU支持可选） scikit学习0.23.2 pytorch 1.7.0 火炬几何1.6.3 海湾合作委员会9.3.0 nltk 3.5 scipy 1.5.2 至少Text2Graph模块也应该与这些库的其他版本一起使用。 安装 cython编译可以从项目的根目录执行： cd textgcn/lib/clib && python setup.py build_ext --inplace 用法 要从称为X的字符串列表（每个字符串包含一个文档的文本）中计算出图形，请创建名为y的标签列表以及测试索引test_idx的列表，只需运行：

事先声明，标题没有把“Python”错打成“Cython”，因为要讲的就是名为“Cython”的东西。 Cython是让Python脚本支持C语言扩展的编译器，Cython能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。由于Python固有的性能差的问题，用C扩展Python成为提高Python性能常用方法，Cython算是较为常见的一种扩展方式。 我们可以对比一下业界主流的几种Python扩展支持C语言的方案： 有试用版水印，是因为穷T_T ctypes是Python标准库支持的方案，直接在Python脚本中导入C的

pysph：Python中平滑粒子流体动力学的框架

之前一篇文章里提到了利用Cython来编译Python，这次来讲一下如何用Cython给Python写扩展库。 两种语言混合编程，其中最重要的是类型的传递。 我们用一个简单的例子进行入门：这次的目标是用C语言写一个Numpy的加法和元素相乘模块。在本例中，Numpy的array被传入到C语言模块内，变成了二维数组。 1. 头文件main.h： #ifndef _MAIN_H #define _MAIN_H void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m); // 矩阵加法 void mul(double *a, double *

详细介绍了Cython文件在window与linux下的编译，以实际例子说明。

cyipopt的自述文件 （Interior Point OPTimizer，发音为eye-pea-opt）是用于大规模非线性优化的软件包。 Ipopt可从Eclipse Public License（EPL）下的计划获得。 cyipopt是围绕Ipopt的Python包装器。 它使您可以从Python编程语言的舒适之处使用Ipopt。 地位 水蟒 聚酰亚胺 阅读文档 特拉维斯CI 传送带 历史 该存储库是从派生的，现在被视为主要存储库。 分支包含SciPy样式的接口，并具有处理回调函数中的异常的功能。 安装 我们建议使用conda在Linux，Mac和Windows上安装cyipopt： conda install -c conda-forge cyipopt 文档中提供了其他安装选项。 执照 cyipopt是根据EPL许可发布的开源代码，请参阅LICENSE文件。

Win平台图片篡改检测的可运行完整代码，只需要anaconda安装必要的tensorflow1.X等库，将数据和权重放入对应的路径即可运行。linux需要编译cython_bbox库即可