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《3D WebView for Windows and macOS Web Browser [4.5].unitypackage》是一款针对Unity3D（U3D）开发的高级浏览器插件，旨在为游戏和应用程序提供更丰富的交互体验。这款插件特别关注于在Windows和MacOS操作系统上的3D环境中的网页展示 修复了v4.4中引入的回归，在使用默认的DragToScroll拖动模式时，闪烁的文本插入符号有时在聚焦的文本字段中不可见。 修复了用户无法调整“启用专有视频编解码器”窗口大小的问题。 修复了当像素密度乘以宽度或高度等于非整数时，阻止Web视图渲染的问题。 修复了在某些情况下iframe中滚动不正确的问题。 更新了弹出窗口，使H.264视频编解码器能够将MPEG-LA的名称更改为Via LA，因为该组织更改了名称。 Windows：更新了3D WebView的Chromium进程可执行文件，使“Vuplex”显示为发布者，而不是“未知”。 Windows：修复了一个问题，即如果系统的键盘布局设置为非拉丁布局（例如：俄语），则复制、粘贴、剪切和全选的键盘快捷键不起作用。

Unity 3D WebView for Windows and macOS Web Browser 4.8 Unity 浏览器插件

人脸采集与识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，它基于深度学习和图像处理技术来捕捉、分析和识别个体的人脸特征。在这个系统中，Python语言作为主要开发工具，结合PyQt5库创建用户界面，提供了易用且高效的交互体验。同时，系统利用face_recognition库进行人脸识别，该库是基于dlib的高效人脸识别算法实现。 让我们深入了解一下Python。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源受到广大开发者的喜爱。在本项目中，Python作为核心开发语言，负责处理数据和控制系统的运行流程。 PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python模块，它是Qt库的Python绑定。通过PyQt5，开发者可以构建美观、功能丰富的界面，使用户能够直观地与系统进行交互。例如，设置摄像头捕获人脸，显示识别结果，以及进行其他操作。 数据库方面，项目支持两种常见的关系型数据库——SQLite和MySQL。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，适合于小型应用程序。而MySQL则是一种广泛使用的开源数据库，适用于大型、高性能的应用，可提供更好的并发性和数据管理能力。在这套系统中，数据库可能用于存储人脸模板、用户信息等，以便后续的识别和管理。 face_recognition库是基于dlib的预训练模型，能进行人脸识别和面部特征定位。它能够处理JPEG或PNG图像，甚至实时视频流，找出图片中的人脸，并计算出每个人脸相对于图片的坐标。此外，该库还可以进行人脸识别，将新的人脸与已知的人脸模板进行比对，从而判断是否为同一人。 在实际应用中，这个系统可能包括以下几个关键步骤： 1. **人脸检测**：使用face_recognition库检测图像或视频流中的所有人脸。 2. **特征提取**：对检测到的人脸提取特征向量，这些特征向量是人脸识别的基础。 3. **人脸识别**：通过计算特征向量之间的距离，确定两个人脸是否匹配。 4. **数据库交互**：将新的人脸信息存储到数据库，或者查询数据库以进行身份验证。 5. **用户界面**：PyQt5界面展示捕获的图像，识别结果以及相应的操作选项。 这个项目结合了Python的编程灵活性、PyQt5的GUI设计能力、SQLite和MySQL的数据库管理，以及face_recognition库的先进人脸识别技术，构建了一个全面的人脸采集与识别系统。对于学习和实践计算机视觉、数据库管理和Python GUI编程的开发者来说，这是一个很好的实战案例。

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读书笔记：Web安全攻防渗透测试实战指南

Web安全攻防：渗透测试实战指南 (徐焱)

声明：未经允许，请勿转载 python 爬取大学排行网站全部排行数据 python 爬取 世界空气污染：空气质量指数历史数据 内容包括网站分析、爬取数据、解密数据、清洗数据并写入CSV 文件、构建网页进行大屏可视化, 使用flask对爬取的数据进行进行交互式大屏可视化 (详见 三 2.2) 通过 flask 框架构建一个网页,使用HTML、CSS 将网页分为7个div 块(标题、实时更新的时间、滚动的表格、可下载的交互式折线图、可点击选择不同指标的饼图、可下载的年平均值的柱状图)。网站分为搜索启动爬虫页面跟可视化图标页面。搜索页面输入city 通过 jQuery 的 Ajax 传递给后端,后端使用pandas 等读取对应city 的数据,Ajax 传递给对应图表,最后传回前端跳转到可视化页面。 世界空气污染：空气质量指数历史数据来源爬取的网站: https://aqicn.org/map/world/cn/ 使用技术:python的flask、Execjs、pandas、datatime、requests、re、os; HTML,CSS、echarts、js、jQuery

本项目为本人毕设项目，仅供参考学习。本项目所使用的Python环境为3.10，数据库为Neo4j数据库，需自己提前下载配置好Neo4j数据库，本项目使用的Neo4j版本为neo4j-community-5.16.0。配置好后先下载好相关py包，再运行build_medicalgrahp.py将data数据预处理并入库Neo4j，生成知识图谱，接着运行start.py，运行整个项目。

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