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原创 PyQt5 到 PySide6 技术栈转换详解

本项目最初使用 PyQt5 构建图形用户界面 ()。为了探索不同的 Qt for Python 绑定库,并利用 PySide6 可能带来的一些优势(例如更宽松的 LGPL 许可证),我们创建了一个功能相同但基于 PySide6 的版本 ()。本文档详细介绍了从 PyQt5 迁移到 PySide6 的主要差异和修改点,并以本项目中的代码为例进行说明。最明显的变化是包名需从 替换为 。PyQt5 ():PySide6 ():主要修改: 将所有 替换为 ,并根据需要导入 。信号连接方式在两者中一致,但

2025-04-30 09:51:59 611

原创 Git 代码管理流程与常见问题解决-学习记录3

通过以上步骤,你可以将本地项目初始化为 Git 仓库并推送到 GitHub,同时掌握解决推送被拒绝和合并提交界面的方法。Git 的强大之处在于版本追踪和协作支持,建议在实际项目中多加实践,熟练掌握其用法。

2025-04-30 08:15:00 685

原创 Selenium 与 Playwright:浏览器自动化工具的深度对比

浏览器自动化工具通过模拟用户操作(如点击、输入、滚动等)控制浏览器,常用于测试 Web 应用或采集 JavaScript 渲染的动态内容。与传统的 HTTP 请求相比,浏览器自动化工具能够处理复杂的页面交互,提供更接近真实用户体验的功能。Selenium 作为老牌工具已有十余年历史,而 Playwright 则是近年来崭露头角的新星。接下来,我们将从多个维度对它们进行详细对比。Selenium 诞生于 2004 年,最初用于 Web 应用的自动化测试,现已发展为支持多种浏览器和语言的通用自动化工具。

2025-04-29 09:03:04 1054

原创 浏览器自动化工具:Selenium 和 Playwright

浏览器自动化是指通过编程方式控制浏览器执行一系列操作,如打开网页、点击按钮、填写表单、滚动页面等。这种技术在 Web 爬虫和自动化测试等领域尤为重要。相较于传统的 HTTP 请求库(如requestsaiohttp),浏览器自动化工具能够处理 JavaScript 渲染的动态内容,模拟用户交互,从而访问到更多的数据。Selenium 是一个历史悠久且广泛使用的浏览器自动化工具,支持多种编程语言,包括 Python、Java、C#、Ruby 和 JavaScript。

2025-04-29 08:54:15 1126

原创 算法模型部署(非docker版本)- 完整部署文档-ubuntu(香橙派开发板测试))学习记录2

本项目是一个基于机器学习的局部放电(PD)图像识别系统,使用支持向量机(SVM)算法实现对不同类型局放图像的自动分类。系统通过FastAPI框架提供RESTful API服务,可以接收上传的图像并返回识别结果。

2025-04-27 08:15:00 819

原创 解决 Git 推送代码到远程仓库时的常见问题-学习记录1

问题 1:远程仓库名称冲突时,可以为新仓库使用不同名称或修改现有远程仓库的 URL。问题 2:推送失败时,先git pull同步远程代码,或在必要时使用强制推送。问题 3:将代码推送到 GitHub 时,添加新的远程仓库并指定正确的远程名称进行推送。掌握这些技巧后,你将能更高效地管理 Git 远程仓库,顺利完成代码推送。

2025-04-27 08:00:00 900

原创 git使用相关问题与解决-第二次推送代码到远程仓库失败解决方法-学习记录2

你的核心问题是origin指向了错误的远程仓库,导致无法推送到 GitHub。通过添加新的远程仓库名称github并推送,你可以解决问题。

2025-04-25 14:57:05 906

原创 PySide与Qt工具链的深度整合

将自定义部件注册到Qt Designerreturn# ... 其他必要方法实现。

2025-04-25 10:42:37 556

原创 PySide与PyQt对比:为何PySide是更优选择

在Python桌面应用开发领域,Qt框架的绑定库一直是首选方案。两大主要选择—PySide和PyQt,虽然功能相似,但在许可证、性能和支持方面存在显著差异。本文将深入探讨为何PySide通常是更优选择,并提供详细的代码转换示例,帮助开发者顺利迁移。

2025-04-25 10:32:10 980

原创 图像识别系统 - Ubuntu部署指南(香橙派开发板测试)-学习记录1

本文档提供在Ubuntu系统上部署图像识别系统的详细步骤。

2025-04-25 09:46:42 542

原创 Git 进阶使用指南

欢迎体验这份Git进阶使用指南!本文档将带你深入探索Git的高级功能和技巧,帮助你更高效地管理代码和协作开发。

2025-04-25 08:43:42 394

原创 进阶版:RESTful API 在不同编程语言中的实现与实践

RESTful API 的实现因语言而异,但核心原则一致。通过 Java 的 Spring Boot、Python 的 Flask、Node.js 的 Express 和 Go 的 Gin,你可以根据项目需求选择合适的工具。结合进阶概念和最佳实践,设计出高效、安全的 API 将为你的应用带来长期价值。

2025-04-25 08:39:54 892

原创 Git 详细使用说明文档(适合小白)

Git 是一个版本控制系统,帮助你管理和跟踪代码的变更。无论是个人项目还是团队协作,Git 都能帮助你记录代码的历史版本,方便回溯和协作。

2025-04-24 14:13:11 816

原创 FastAPI功能详细介绍

极快的性能与开发速度强大的类型系统支持自动文档生成安全性与标准合规性丰富的功能集和生态系统无论是构建简单的API服务还是复杂的Web应用后端,FastAPI都提供了必要的工具和灵活性,同时保持了Python的简洁和可读性。

2025-04-24 09:04:50 938

原创 FastMCP与FastAPI:构建自定义MCP服务器

FastMCP是一个Python库,简化了MCP服务器的构建。易用的装饰器语法自动处理请求/响应参数验证和错误处理高性能(基于ASGI)自动生成交互式文档数据验证和序列化基于Python类型提示# 示例1:基础计算器服务器x: floaty: float"""将两个数字相加""""""从第一个数字中减去第二个数字""""""将两个数字相乘""""""将第一个数字除以第二个数字"""raise ValueError("除数不能为零")# 示例2:天气信息服务器。

2025-04-24 08:54:29 1387

原创 配置MCP服务器以提升Cursor功能(专业进阶版)

MCP(模型上下文协议)是Anthropic于2024年提出的开放标准,旨在为大型语言模型(LLM)提供与外部工具和数据源的标准化交互接口。通过配置MCP服务器,Cursor可以与数据库、文件系统、云平台等交互,从而提升开发效率。研究表明,MCP服务器能够显著增强Cursor的功能,特别适合专业开发任务。

2025-04-23 09:35:07 1659

原创 Windows环境下Cursor配置MCP服务器实战教程(小白版)

Cursor 是一个智能代码编辑器,内置了 AI 功能,可以自动补全代码、提供建议,甚至帮你调试。它支持多种编程语言,适合从初学者到专业开发者。通过这篇教程,你应该已经学会了如何在 Windows 上为 Cursor 配置 MCP 服务器!无论是用 Composio 的快速方法,还是 Smithery.ai 的手动配置,你都可以让 Cursor 变得更智能,帮你完成更多任务。小白建议先试试 Composio,简单又快。

2025-04-23 09:06:50 1526

原创 从零开始构建微博爬虫与数据分析系统

本项目实现了一个完整的微博数据爬取和分析系统,可以帮助我们从用户的微博内容中挖掘出有价值的信息。支持多用户批量爬取和对比分析加入情感分析功能,评估微博的情感倾向开发时间序列分析,检测用户兴趣变化趋势通过这个项目,我们不仅可以了解特定用户的发布规律和内容偏好,还能窥探社交媒体用户的思想动态和关注重点,为社会学和心理学研究提供数据支持。

2025-04-22 16:19:31 1368

原创 从零开始构建微博爬虫:实现自动获取并保存微博内容

功能全面:支持爬取用户基本信息、微博内容和图片性能优化:实现了请求延迟、自动重试机制,避免被封IP易于使用:提供简洁的命令行接口,支持多种参数配置数据存储:支持CSV和JSON两种格式保存数据容错机制:完善的错误处理,增强爬虫稳定性自定义配置:通过配置文件灵活调整爬虫行为本文详细介绍了一个功能完善的微博爬虫的设计与实现过程。通过这个项目,我们不仅实现了微博内容的自动获取和保存,也学习了爬虫开发中的各种技术要点和最佳实践。希望这个项目能对有类似需求的读者提供帮助和启发。

2025-04-22 10:21:54 1424

原创 Docker从零开始:Ubuntu系统下的安装与应用全指南

bridge: 默认网络驱动,适用于同一主机上的容器host: 容器共享主机网络命名空间none: 禁用容器网络overlay: 连接多个Docker守护进程,实现集群通信macvlan: 为容器分配MAC地址,使其作为物理网络上的设备。

2025-04-21 16:29:04 596

原创 从模型到产品:Python图像识别服务的高级部署与优化策略

将机器学习模型从实验阶段转变为可靠的生产服务是AI项目成功的关键环节。本文深入探讨如何将Python图像识别模型转化为企业级API服务,重点关注高级部署策略、性能优化和实际应用场景。

2025-04-21 14:04:18 421

原创 部署Python图像识别模型为RESTful API:ML工程师与后端开发者的桥梁

在现代软件开发中,机器学习模型通常由数据科学家和ML工程师开发,而后端工程师负责将这些模型集成到生产环境中。本文详细介绍如何将Python图像识别模型转化为可供后端工程师调用的服务。

2025-04-18 16:21:23 596

原创 进阶版:RESTful API 在不同编程语言中的实现与实践

RESTful API 的实现因语言而异,但核心原则一致。通过 Java 的 Spring Boot、Python 的 Flask、Node.js 的 Express 和 Go 的 Gin,你可以根据项目需求选择合适的工具。结合进阶概念和最佳实践,设计出高效、安全的 API 将为你的应用带来长期价值。

2025-04-18 16:09:54 666

原创 RESTful API工具和框架详解

构建现代RESTful API需要合适的工具和框架支持。

2025-04-18 16:06:34 912

原创 RESTful API 全面指南:设计、原理与实践

REST(Representational State Transfer,表征状态转移)是一种轻量级的分布式系统架构风格,由 Roy Fielding 在 2000 年提出。RESTful API 是遵循 REST 架构原则设计的 Web API,它以资源为中心,通过URI(统一资源标识符)标识资源,并使用HTTP 方法(如 GET、POST、PUT、DELETE)对资源进行操作。RESTful API 基于 HTTP 协议进行通信,并通过HTTP 状态码表示请求的处理结果。

2025-04-18 16:03:26 557

原创 RESTful API简介

在现代软件开发中,(Representational State Transfer API)已经成为一种非常流行的架构风格。它以其简洁性、易用性和灵活性著称,广泛应用于Web服务、微服务架构等领域。RESTful API基于REST(表征状态转移)原则,利用HTTP协议的特性来实现资源的访问和操作,支持多种数据格式,如JSON和XML,使其在不同平台和编程语言间具有良好的互操作性。以下是对RESTful API的详细介绍,包括其核心概念、特点、优点、局限性以及设计原则。

2025-04-18 15:50:59 870

原创 理解和实现RESTful API的最佳实践

REST (Representational State Transfer) 是Roy Fielding在2000年博士论文中提出的架构风格。RESTful API基于REST原则设计,专注于系统资源,包括如何定位资源、传输状态及命名。客户端-服务器架构:分离接口和数据存储无状态:每个请求包含全部必要信息可缓存:响应必须明确标记是否可缓存统一接口:简化系统架构,提高交互可见性分层系统:允许通过添加中间层进行扩展按需代码(可选):允许客户端下载和执行代码。

2025-04-18 15:42:20 953

原创 自己动手实现一个在线Markdown格式转换工具,适用于CSDN文章迁移至微信公众号

通过这个在线工具,用户可以轻松将Markdown格式的CSDN文章迁移到微信公众号。无论是转换为docx上传,还是通过HTML粘贴,都能大幅提升效率。未来通过上述优化,工具将进一步提升用户体验,成为内容创作者的得力助手。

2025-04-18 10:17:51 710

原创 后端工程师如何调用REST fulAPI接口(增加C/C++调用示例)

SVM图像分类服务提供了一个RESTful API接口,允许后端系统上传图像并获取分类结果。该服务可以将图像分类为五种不同类型:corona、particle、floating、surface和void。

2025-04-17 09:55:14 618

原创 RESTful API使用指南

SVM图像分类服务提供了一个RESTful API接口,允许后端系统上传图像并获取分类结果。该服务可以将图像分类为五种不同类型:corona、particle、floating、surface和void。

2025-04-16 16:30:00 507

原创 Docker镜像迁移指南:从Windows构建到Ubuntu运行

本项目是一个使用FastAPI构建的SVM图像分类服务,可以将上传的图像分类为五种不同类型:corona、particle、floating、surface和void。接收上传的图像文件使用预训练的SVM模型进行图像分类返回预测类别和置信度通过本指南,您已经学会了如何在Windows系统中构建Docker镜像,并将其迁移到Ubuntu系统中运行的完整流程。这种方法可以有效地解决在Ubuntu系统上直接构建Docker镜像时可能遇到的网络连接问题。

2025-04-16 14:45:44 908

原创 Ubuntu系统Docker部署SVM分类服务指南

按照本指南的步骤,您已经学会了如何在Ubuntu系统上从零开始安装Docker、构建SVM分类应用的Docker镜像并运行服务。通过Docker容器化技术,您可以轻松部署和管理应用,确保环境的一致性和可移植性。

2025-04-16 13:29:20 885

原创 桌面天气查询应用优化(基于cursor-cladue-3.7_sonnet)

"晴": "sunny.png","多云": "cloudy.png","阴": "overcast.png","雨": "rain.png","雪": "snow.png",# 可以根据需要添加更多映射。

2025-02-25 14:11:56 948

原创 从零构建 PyQt5 天气查询工具(附完整代码)

随着天气数据在生活中的重要性日益增加,本文将手把手教你使用和开发一个桌面天气查询工具。

2025-02-25 10:07:32 436

原创 局部放电相关专利解读-一种局部放电特高频信号PRPD/PRPS图谱相 位同步方法(CN 113253066 A)

该专利提出了一种局部放电特高频信号PRPD/PRPS图谱相位同步方法,旨在解决现有技术依赖工频电源同步、检测范围受限以及电网频率波动导致图谱相位混乱的问题。属于高压电气设备绝缘状态检测技术领域,通过特高频法实现非接触式局部放电检测,优化PRPD(相位分辨局部放电)和PRPS(相位分辨脉冲序列)图谱的相位同步。:通过内同步技术,基于局部放电信号自身的相位分布特征调整图谱相位,减少对工频电源的依赖。适用于高压电气设备(如变压器、电缆)的绝缘状态监测,尤其适合变电站等需要大范围巡检的场景。

2025-02-24 14:28:08 384

原创 使用Python和PyQt5实现Modbus TCP协议下的量程切换功能

切换指令大量程指令小量程指令Modbus TCP服务器配置6789开发工具编程语言:PythonGUI框架:PyQt5我们将通过发送上述字节序列的方式,向指定的Modbus TCP服务器发送指令,实现量程的切换。self.status_label.setText('正在发送大量程指令...')self.status_label.setText('正在发送小量程指令...')和:分别对应“设置大量程”和“设置小量程”按钮的点击事件,更新状态标签并调用方法发送指令。

2024-12-11 16:07:22 1040

原创 构建Modbus TCP写多个寄存器指令详解

通过上述步骤,我们成功构建了一个Modbus TCP指令,用于向从设备地址为1的从站,从地址200开始,连续写入8个寄存器,其中前4个寄存器写入值1,后4个寄存器写入值2。确保每个字段的正确性,特别是MBAP头中的长度字段,是实现成功通信的关键。在实际应用中,推荐使用现有的Modbus库(如pymodbus)来简化指令的构建和发送过程,减少手动错误。同时,使用网络抓包工具(如Wireshark)可以帮助调试和验证Modbus TCP通信的正确性。

2024-12-11 15:45:52 2121

原创 解读Modbus TCP指令

功能:写入多个保持寄存器起始地址:200寄存器数量:2寄存器值地址200:写入值1地址201:写入值1目标设备:单元标识符为1的从设备操作类型:写入保持寄存器写入内容从寄存器地址200开始,连续写入2个寄存器写入的值均为1注意事项长度字段不匹配:根据解析,MBAP头中的长度字段为1030,而实际PDU部分仅为10个字节。这可能导致服务器在解析时出现问题。应确认数据的正确性,确保长度字段与实际PDU长度一致。

2024-12-11 15:42:50 1545

原创 深入了解Modbus TCP协议:介绍、原理解析与应用示例

Modbus TCP(也称为Modbus TCP/IP)是Modbus协议的一个变种,基于TCP/IP协议栈在以太网上进行通信。它继承了Modbus协议的所有优点,同时利用以太网的高带宽和稳定性,提供更快速和可靠的数据传输。Modbus TCP凭借其简单性、开放性和高效性,成为工业自动化领域中广泛应用的通信协议。通过本文的介绍与示例,相信您对Modbus TCP有了更深入的了解,并能够在实际项目中灵活应用。

2024-12-11 15:36:44 3113

原创 局部放电检测中的频段解析:特高频、高频与超声波技术详解

特性高频(HF)检测特高频(UHF)检测优势- 设备成本较低- 检测范围广- 实时监测能力强- 抗干扰能力强- 定位精度高- 检测灵敏度高局限性- 抗干扰能力较弱- 定位精度较低- 设备成本较高- 检测范围相对较窄- 适用场景受限通过深入理解不同频段在局部放电检测中的应用与优势,电力工程师能够更精准地选择适合的检测技术,提升电力设备的运行效率与安全性。持续关注最新的检测技术发展,将为电力系统的稳定运行提供更有力的保障。

2024-12-06 14:50:19 2377

svm-project-适用x86-64架构的dockerfile文件与完整镜像文件.7z

适用linux/amd64(x86_64)架构的机器上运行 Docker 容器,,而不是使用树莓派开发板 ARM64 架构的完整镜像。 文件,包含了完整的 Docker 镜像。可直接部署到其他系统上进行测试。注意适用的是x86_64架构上的不同系统。

2024-09-13

svm-fastapi-app.tar 一个名为 svm-fastapi-app.tar 的文件,包含了完整的 Docker

导出 Docker 镜像为 .tar 文件: 使用 docker save 命令将 Docker 镜像导出为一个 .tar 文件: docker save -o svm_fastapi_app.tar svm_fastapi_app 这会在当前目录下创建一个名为 svm_fastapi_app.tar 的文件,包含了完整的 Docker 镜像。 可直接部署到其他系统上进行测试。

2024-09-12

9-11-docker-svm-fastapi.zip

在树莓派5开发板-Ubuntu系统上安装docker容器测试项目 打包项目文件: 创建一个新文件夹(例如 svm_project),将所有项目文件放入其中,包括: main.py(主代码文件) templates 文件夹(包含 HTML 模板文件,如 index.html 和 result.html) static 文件夹(包含静态文件,如 CSS、JavaScript、上传目录等) 任何其他模型文件(例如 svm_model_noise.pkl、svm_scaler_noise.pkl、svm_pca_noise.pkl)

2024-09-12

LabelImg是目标检测数据标注工具,可以标注两种格式: VOC标签格式和YOLO标签格式

LabelImg是目标检测数据标注工具,可以标注两种格式: VOC标签格式,标注的标签存储在xml文件 YOLO标签格式,标注的标签存储在txt文件中

2024-06-26

车辆检测的视频,视频来自YouTube,Los Angeles Freeway I-101 HD 30fps traffic

2021年10月16日下午6:55,用iPhone SE 2在历史悠久的菲律宾小镇(加利福尼亚州洛杉矶)的贝尔蒙特大道上录制。 周六晚上,汽车在101路上缓慢行驶,没有人声。

2024-06-20

基于OpencvDNN和ONNXRuntime部署YOLOv7(源码+训练模型+说明文档+数据)包含C++和Python两个版本

1、包含C++和Python两个版本的程序 2、代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。

2024-06-14

高光谱数据集(.mat.csv)-科研学术

高光谱数据集包含后缀为(.csv.mat格式),主要先将.mat转成.csv,145x145x220,csv数据,每行代表一个数据,每行前220列是特征,最后1列是标签值,共17类

2024-05-29

源码工程文件-libmodbus-test

源码工程文件-libmodbus-test

2024-05-15

libmodbus-3.1.4-源码与已编译好的

适用于Qt的libmodbus版本3.1.4源码与已编译好的

2024-05-15

Qt-libmodus

Qt-libmodus

2024-05-14

yolov5m.pt与yolo5s.pt预训练模型.zip

yoloV5预训练模型,官方给的是谷歌网盘下载地址,下载速度较慢,压缩包包含yolov5m.pt,yolov5s.pt

2021-08-12

GAN-fashion-mnist.zip

代码是实现利用GAN生成fashion-mnist图像 用TensorFlow深度学习框架 需要按照anaconda,jupyter

2020-11-29

卷积神经网络-源代码.rar

这是我的博客文章:基于深度学习的CIFAR10图像分类 的源代码。 本文实验基于Windows10系统,仿真软件用的是Anaconda下基于python编程的JupyterNotebook编辑器。通过利用Google的深度学习框架Tensorflow,搭建新的卷积网络结构,提出了基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类识别算法,主要参照经典的卷积神经网络模型LeNet-5结构,提出新的卷积神经网络结构并对飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船和卡车10种事物进行分类,该模型构建了一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个全连接层和一个输出层。

2020-11-28

python遗传算法旅行商代码.zip

这是完整代码,包括csv城市文件,python语言实现,是在别人的代码基础上改的,具体参考网址,在《遗传算法解决旅行商问题-Python》讲得很清楚。想知道更详细的朋友,请去看吧。

2020-06-22

python-遗传算法求四元函数极值.zip

这个代码是在三元函数求极值上的代码上改写的,如果你看了我遗传算法求三元函数的代码,你就不用下了,代码大部分不变,改的不多,你基本自己就能改出来了。

2020-06-13

pip-script.zip

把这个压缩包解压后,放在anaconda安装路径的Scripts文件下, 然后打开cmd窗口,先pip install --upgrade pip 之后就可以像平时那样安装库了

2020-06-01

movie-score-info.csv

这个movie_score_info文件是B站的一位昵称为“末末凉凉”的美女小姐姐做电影推荐系统所缺少的一个文件,文件字段为movieId,score,times,需要的话请自行下载

2020-05-15

手写体识别数据集-mnist.rar

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所,National Institute of Standards and Technology(NIST). 数据集由来自250个不同人手写的数字构成,其中50%是高中学生,50%来自人口普查局(the Census Bureau)的工作人员 此数据集中,训练样本:共60000个,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证 测试样本:共10000个 3、数据集中像素值 a)使用python读取二进制文件方法读取mnist数据集,则读进来的图像像素值为0-255之间;标签是0-9的数值。 b)采用TensorFlow的封装的函数读取mnist,则读进来的图像像素值为0-1之间;标签是0-1值组成的大小为1*10的行向量。

2020-05-07

ml-latest.zip

MovieLens最新数据集-完整版 完整版:280,000名用户将27,000,000个评级和1,100,000个标签应用程序应用于58,000部电影。包括在1,100个标签中具有1400万相关分数的标签基因组数据。上次更新时间9/2018。

2020-05-06

cifar10数据集.rar

CIFAR-10(Canadian Institute for Advanced Research,CIFAR)是一个用于识别普适物体的小型数据集。由Hinton 的学生Alex Krizhevsky 和Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10个类别的RGB 彩色图片:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck)。

2020-05-05

遗传算法实现TSP的完整代码.zip

程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代500次能收敛到最优; 这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整。

2020-05-05

opencv_python-3.4.7.28-cp37-cp37m-win_amd64.whl

机器学习-计算机视觉的库 opencv_python-3.4.7.28-cp37-cp37m-win_amd64.whl

2020-04-26

Pillow-7.0.0-cp37-cp37m-win_适用于windows64和32位操作系统

适用于windows64位操作系统,下载后直接pip install Pillow-5.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 即可安装(注意文件路径要对).文件中也有Windows32位的whl

2020-04-07

最新Landmark人脸68个关键点检测dat模型库-数据亲测真实可用.zip

dat文件,具体名称为shape_predictor_68_face_landmarks.dat 人脸68个关键点:嘴巴,鼻子,眼睛,眉毛,轮廓等 Landmark人脸68个关键点检测dat模型库

2020-04-07

冠状病毒确诊数据.zip

国内各个省份冠状确诊数据,时间从2020-1月30日到2020-3月24日, 文件格式是CSV,具体字段为cityName,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount,provinceName

2020-04-07

波士顿房价预测 数据集data.rar

人工智能,机器学习最好的案例,数据集真实有效 波士顿房价预测 数据集 多元线性回归模型-最好的数据集

2019-10-20

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