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原创 爬虫实战:我国城市的地铁数据以及分析

本项目通过编写Python爬虫,自动化地从高德地图API获取数据,然后利用Pandas进行数据清洗和整理,最终通过Matplotlib和Seaborn进行数据的可视化分析,旨在揭示城市地铁网络的基本特征和潜在价值。从技术细节到实际应用,本文旨在提供一个实战示例,展示如何利用编程技能解锁城市地铁数据的潜力,为进一步的城市规划和交通管理研究提供数据支持。数据清洗后,我们可以开始对数据进行分析,以探索各城市地铁站的分布、地铁线路的数量等信息。首先,需要对爬取的数据进行清洗,确保数据的质量和可用性。

2024-04-12 10:00:00 1134 1

原创 anaconda迁移深度学习虚拟环境 &在云服务器上配置

windows上深度学习环境的安装

2024-03-21 16:29:32 766 1

原创 PyGWalker:Python中的Tableau,数据可视化变得如此简单!

PyGWalker是一个基于Python的数据可视化工具,集成了Tableau的交互式操作和Python的灵活性。用户通过拖拽字段即可生成图表,简化了数据分析流程。PyGWalker提供了丰富的图表类型和高级功能,让用户在Python环境中轻松实现可视化。无论您是Python新手还是资深开发者,PyGWalker都是一个简单易用的可视化平台。让我们共同探索PyGWalker带来的数据可视化革命!

2024-03-21 16:17:09 1469 3

原创 Python小项目:还在为备份烦恼?这个tkinter项目帮你解决!

本文介绍了如何使用Python的Tkinter库创建一个简易的文件夹备份软件。首先,我们介绍了Tkinter的基础知识,包括其简介、为何选择Tkinter进行GUI开发,以及基础组件的使用方法。接着,我们详细讲解了如何设计软件的界面,包括界面布局和元素创建与功能绑定。随后,我们展示了如何使用filedialog模块实现文件夹的选择,并在界面上动态显示所选路径。此外,我们详细介绍了三种备份方案:完全备份、增量备份和镜像备份,并提供了相应的实现代码。

2024-01-21 13:36:59 1023 4

原创 个人数据备份方案分享(源自一次悲惨经历)

本文主要探讨了个人数据的备份方案。作者首先介绍了自己的备份策略,包括使用小米云服务、中国移动云盘和移动硬盘进行数据备份。其中,小米云服务主要用于微信数据备份和PC端数据同步,中国移动云盘用于存储图片、文件和不常用文件夹,移动硬盘则用于定期的数据备份和更新同步。此外,作者还提到了FreeFileSync这一工具,它是一款免费且开源的文件同步软件,具有简单易用、支持双向同步和多种模式的特点,适用于Windows操作系统。作者认为,根据个人需求和预算选择合适的备份方案和工具非常重要,以确保数据的安全和完整性。

2024-01-15 21:33:09 1801 15

原创 Python小项目:基于tkinter开发邮件发送程序

本文介绍了一个使用Python和tkinter库创建的简单邮件发送界面。用户可以通过界面输入发件人邮箱、名称,收件人邮箱列表,邮件主题,发件人授权码和邮件内容,并通过点击按钮发送邮件。该界面使用了tkinter库创建用户界面和控件,并调用email和smtplib库来处理邮件操作。通过这个示例,用户可以学习如何创建自己的邮件发送界面,并进行进一步的功能扩展和优化。希望这个示例对用户有所帮助,使邮件发送变得更轻松和便捷。

2024-01-05 16:38:06 1501 10

原创 Streamlit项目:乐高风格马赛克设计工坊~打造个性化马赛克图案的平台

本项目致力于开发一个乐高像素风图片生成工具,使用户能够上传图片并实时预览以及保存经过处理的乐高像素风图片。利用Streamlit框架和图像处理库,我们实现了图片的截取和处理功能。用户可以根据提供的使用指南运行应用程序,或直接在在线应用程序上进行图片处理。处理完成后,用户可选择保存为图像文件或获取像素数据。乐高像素风图片广泛应用于艺术创作、个人照片编辑和品牌推广等领域。本项目的目标是提供一个简单易用且有趣的工具,为用户带来乐趣和创作灵感。

2023-09-05 10:00:00 1428 116

原创 Streamlit 讲解专栏(十二):数据可视化-图表绘制详解(下)

介绍Streamlit库在数据可视化中的应用及函数使用方法。强调数据可视化重要性,介绍Streamlit构建交互式数据应用优势。详解函数的使用及参数:st.vega_lite_chart、st.plotly_chart、st.bokeh_chart、st.pydeck_chart、st.graphviz_chart和st.map,创建各种图表、地图和网络图,实现丰富交互。总结Streamlit的便捷灵活性,并提供进一步学习资源。Streamlit有效探索和传达数据见解,提升可视化能力。

2023-09-01 10:23:53 3509 84

原创 Streamlit 讲解专栏(十一):数据可视化-图表绘制详解(中)

在本篇博文中,我们深入探讨了Streamlit库中的图表绘制功能,特别关注了st.altair_chart函数的使用。通过学习该函数的应用和参数设置,我们学会了如何绘制交互式散点图,并了解了如何定制图表主题以及增强数据可视化的交互性与注释。本文的内容和技巧能够帮助我们更好地理解数据,并有效传达见解和支持决策。在即将到来的数据分析和传达工作中,不断探索和运用数据可视化的技巧将使我们发挥更大的潜力。祝您在数据可视化的旅程中取得更多成功!如有疑问或建议,请随时与我联系。

2023-08-28 09:00:00 3185 71

原创 机器学习理论笔记(二):数据集划分以及模型选择

本文讨论了机器学习中的经验误差和过拟合问题,并介绍了划分训练集和测试集的方法。我们详细介绍了留出法、交叉验证法和自助法这三种常用的数据集划分方法,以及它们各自的优缺点。接着,我们探讨了调参对最终模型的影响和重要性,以及调参的基本步骤和技巧。最后,我们在结语部分总结了本文的主要内容。通过本文的阅读,读者可以了解到经验误差的概念,并学会如何划分训练集和测试集以评估模型的性能。同时,我们介绍了三种常用的划分方法,帮助读者根据不同的实际情况选择合适的方法。此外,调参对模型的优化和泛化能力至关重要,本文也提供了一

2023-08-25 08:20:36 2869 51

原创 Streamlit项目:基于讯飞星火认知大模型开发Web智能对话应用

本文介绍了如何使用Streamlit和讯飞星火认知模型机器人构建一个实时问答应用程序。通过获取讯飞开放平台的API信息,并使用Streamlit库创建用户界面,用户可以输入问题并获取即时回答。通过示例代码和详细解释,读者可以轻松集成此功能到自己的项目中。本文还总结了关于Streamlit的重要知识点,包括显示文本、创建文本输入框和存储会话状态等。这些知识将为构建交互式的Web应用提供有力支持。建议对Streamlit和讯飞开放平台感兴趣的读者阅读本文,并尝试构建自己的问答应用程序。

2023-08-21 10:00:00 6467 88

原创 Streamlit 讲解专栏(十):数据可视化-图表绘制详解(上)

在本文中,我们介绍了 Streamlit 中常用的几种图表绘制方法,包括线状图、面积图、柱状图以及自定义图表。通过这些方法,我们可以直观地展示数据的趋势、分布以及比较不同类别之间的差异。同时,我们也重点介绍了如何使用 Matplotlib 来创建自定义的图表,并在 Streamlit 应用程序中展示。通过数据可视化,我们可以更深入地理解和传达数据,从而为分析和决策提供更准确的支持。在下一篇文章中,我们将继续探讨其他数据可视化方法,

2023-08-18 19:44:31 3268 26

原创 星星之火:国产讯飞星火大模型的实际使用体验(与GPT对比)

星火大模型的整体表现非常优秀,在很多领域都表现出不俗的水平,独有的多模交互能力使得其可应用的领域非常广泛。这里还请大家重点关注语义测试、常识性测试、事件分类测试,这些项目测试中星火大模型与GPT产生了差距。在常识性测试与事件分类测试中,星火大模型表现更优秀;在语义测试中GPT通过准确识别到了讽刺意味表现的更优秀!

2023-08-16 19:03:43 4676 67

原创 机器学习理论笔记(一):初识机器学习

这篇博文深入探索了机器学习的核心概念和"没有免费的午餐"定理(NFL)的深刻内涵。我们通过比喻西瓜数据,介绍了机器学习的基本术语,从数据集到特征向量,从训练样本到泛化能力,从分类到回归。而后,我们引用NFL定理,阐释了其在人生中的重要启示,指引我们在差距感和个人发展中保持积极态度。就如算法在不同问题中表现出差异一样,每个人在不同领域都能闪耀光芒。在机器学习的世界和人生的征途中,我们应以持续学习、勇于尝试和不懈努力为伴,用智慧和勇气开创无限可能。

2023-08-16 10:00:00 2160 36

原创 Streamlit 讲解专栏(九):深入探索布局和容器

欢迎来到《最全Streamlit教程》系列的新篇章!本篇博文将深入研究 Streamlit 的布局和容器,为您呈现一个精彩的界面设计世界。从侧边栏到选项卡,再到折叠面板,我们将探索如何通过 st.sidebar、st.columns、st.tabs 和 st.expander 等组件,实现交互元素的巧妙排布。同时,我们还将介绍 st.container 和 st.empty 的使用,让您能够更好地管理和组织应用中的内容。通过本文,您将掌握如何创造出独特、富有动感的界面,为您的 Streamlit 应用注入新

2023-08-14 10:00:00 5286 46

原创 Streamlit项目: 轻松搭建部署个人博客网站

本文介绍如何利用 Streamlit 搭建个人博客网站,将 Markdown 文章和图像展示在交互式界面中。无需繁琐前端开发,我们通过 Python 编写代码,创造出美观功能丰富的博客。文章解释了读取 Markdown、处理图片链接、构建多页面交互等技术,同时涵盖发布网站至 Streamlit Cloud。通过 Streamlit,我们以创新方式与读者互动,将复杂内容以直观方式展示。这篇文章为初次尝试使用 Streamlit 的人提供了实用指南,激发大家在交互式数据应用方面的创造力。

2023-08-11 08:21:07 4068 53

原创 Streamlit 讲解专栏(八):图像、音频与视频魔法

在本篇技术博客中,我们深入探索了Streamlit框架中的媒体元素功能:st.image、st.audio和st.video。这些功能使得在Streamlit应用程序中展示图像、音频和视频内容变得异常简单。通过示例代码和详细解释,我们学会了如何使用这些功能,为用户呈现丰富多样的多媒体内容。无论是为数据可视化增加视觉冲击、为应用增添声音效果,还是嵌入动态视频内容,媒体元素为应用带来了更多层次的交互体验。在深入了解这些媒体元素之后,您将能够更自信地开发出引人入胜的Streamlit应用。

2023-08-09 22:46:54 3352 14

原创 利用GPT打造你的博客|论文的专属讲解员

通过Dify.ai平台搭建博客问答系统是一个有用的方式。该系统利用GPT模型解释博客内容并回答用户问题。Dify.ai平台提供了定义和改进AI应用的工具,让我们能够充分利用最新的LLM技术,如GPT-4。它解决了训练模型、了解2021年以后的事情和避免胡说八道的问题。平台还提供了微调和嵌入功能,帮助我们管理和优化应用。这种方式能够提供更深入和准确的回答,提升用户体验并确保信息准确传达。对于个人博客或内容提供者而言,这是一种有价值且强大的工具。

2023-08-08 18:40:22 1939 27

原创 Streamlit 讲解专栏(七):解析数据元素

在本篇博文中,我们介绍了使用 Streamlit 的 st.metric 方法展示指标数据的方法。我们首先展示了如何使用 st.metric 单独展示一个指标数据,并解释了 label、value 和 delta 参数的作用。接着,我们展示了如何结合 st.columns 方法创建多个指标数据的布局,并提供了一个示例。然后,我们介绍了如何通过设置 delta_color 参数控制增量指示器的颜色和显示。最后,我们展示了使用 st.json 方法展示 JSON 数据的示例。

2023-08-08 14:19:00 1824 2

原创 机器学习中的人生启示:“没有免费的午餐”定理(NFL)的个人发展之道→探讨感觉和身边其他人有差距怎么办?

本文探讨了NFL定理在个人发展中的应用,并提供了克服局限性思维的方法和建议。根据NFL定理,没有一种单一的方法适用于所有情况。首先,个人的多样性和独特性是竞争优势,结合不同领域的知识和技能,创造独特解决方案。其次,持续学习和专业发展至关重要,提高自己的专业能力和竞争力。克服局限性思维需要拓宽视野、开放思维,跳出舒适区,探索多种解决方案,运用系统思维和多元思考。面对挫折和失败,积极看待并从中学习经验。个人发展是不断演化和成长的过程,实现个人的成功和成长需要自我认识、持续学习和不断调整。通过应用这些方法和原则,

2023-08-06 09:49:07 1361 22

原创 Streamlit 讲解专栏(六):展示文本魔力

本篇博文介绍了Streamlit中的一些常用文本元素和相关方法,使您能够创建丰富多样的文本内容。首先,我们学习了如何使用st.markdown函数引入丰富的Markdown文本。然后,我们了解了如何使用st.title、st.header和st.subheader来添加标题,以及如何使用st.caption来添加解释性文字。接着,我们学习了如何使用st.code来展示代码块,并使用st.text来展示简单的文本。

2023-08-05 21:57:42 2501 3

原创 Streamlit 讲解专栏(五):探索强大而灵活的 st.write() 函数

本篇博文介绍了Streamlit中的st.write()函数的多种用法。首先,我们学习了如何使用st.write()显示HTML内容和Markdown内容,并展示了如何在其中嵌入代码块和DataFrame的交互式表格。然后我们介绍了如何使用st.write()显示音频和视频。接着,我们展示了如何使用st.write()显示图表、图片和地图,并嵌入和展示PDF文件。最后,我们学习了如何在st.write()中添加文件下载链接,方便用户下载文件。

2023-08-05 18:39:48 2375 2

原创 Streamlit 讲解专栏(四):深入理解按钮行为

本篇博客介绍了如何使用按钮处理耗时或写入文件的过程,并将结果保存起来,以便在需要时进行访问。通过一个示例,我们演示了如何在Streamlit中创建按钮和相关小部件,并将处理结果保存到会话状态中。同时,我们也提到了一些常见的按钮反模式,以帮助读者避免在使用按钮时犯错。

2023-08-05 09:00:04 5216 9

原创 探索编程世界的宝藏:程序员必掌握的20大算法

本篇博文介绍了20大算法中的一部分,包括排序算法、搜索算法、图算法、机器学习算法、文本处理算法和图像识别算法。通过对每个算法的介绍和Python代码示例的展示,读者可以对这些算法有一个初步的了解,并学习如何使用Python实现和应用这些算法。在博文中,我们讨论了算法的原理、应用领域以及代码实现,希望读者通过这篇博文,掌握这些重要算法的基本概念和实践技巧。

2023-08-04 18:48:09 883 12

原创 Streamlit 讲解专栏(三):两种方案构建多页面

Streamlit是一款流行的Python库,用于快速构建数据科学和机器学习应用。本文介绍了Streamlit的两种多页面应用实现方式。第一种方法是使用侧边栏组件,您可以在其中添加导航链接或按钮,每个页面可以定制其内容和布局。第二种方法是使用选项卡组件,创建多个选项卡以显示不同的内容。无论选择哪种方式,Streamlit提供了简单而强大的功能来构建令人印象深刻的交互式应用程序。无论是简单的页面导航还是复杂的页面切换,Streamlit都能满足您的需求。

2023-08-04 13:59:26 6861 16

原创 Streamlit 讲解专栏(二):搭建第一个应用

📣 重要通知!在我之前的博客中,曾经介绍过Streamlit的安装方法和初步应用。如果你还没有参阅过,请先阅读这篇文章,它为我们接下来的探索铺垫了基础。🔍😊(一) 初识Streamlit——安装以及初步应用 在这篇文章中,我向大家简要介绍了Streamlit的安装过程,并分享了一个简单应用的示例供大家参考。🚀🔗接下来,我们将继续探索如何使用Streamlit创建第一个应用。请随我一同展开这个令人兴奋的旅程!💡✨。

2023-08-02 09:00:00 2056 8

原创 Streamlit 讲解专栏(一):安装以及初步应用

Streamlit是一个用于快速构建和部署数据应用的Python库。它的设计理念是使数据科学家能够快速而简便地创建交互式数据可视化和Web应用程序,而无需大量的前端开发经验。Streamlit是一个简单易用、功能强大的Python库,为数据科学家提供了一种快速构建和部署数据应用的方式。借助Streamlit,你可以更加高效地探索和展示数据、分享机器学习模型,并快速构建自定义的数据应用程序。开始使用Streamlit,让你的数据应用开发变得更加简单快捷!

2023-08-01 14:08:20 6801 9

原创 Streamlit项目:搭建舌体分割的初步展示应用

本文介绍了如何使用Streamlit构建舌体分割的演示,并提供了相关链接和演示截图。读者可以上传本地图片或填写网页图片链接进行舌体分割。演示目前展示初步效果,数据集数量有限,模型仍在优化中。需要注意上传的图片必须为jpg格式。文章还介绍了Streamlit的基本知识和使用方法,并提及了Streamlit cloud服务器可能访问较慢的情况。最后,文章总结了搭建过程简单,鼓励读者探索舌体分割功能,并期待后续详细介绍完整的Streamlit项目搭建。

2023-07-30 22:08:54 2182 57

原创 Linux专栏(二):创建虚拟机与Ubuntu安装

本文将介绍在VMware中如何创建虚拟机并安装Ubuntu20.04系统。

2023-07-21 16:44:49 330 1

原创 Linux专栏(一):VMware的下载与安装

想要学习Linux系统但又不想经历安装双系统复杂的操作,可以试试虚拟机方案。只是虚拟机方案不可以调用GPU就非常的无语,作为初学者学习还是非常不错的!注意:倘若真正转入Linux系统,安装双系统或者单Linux才是完美解决方案✿✿ヽ(°▽°)ノ✿。

2023-07-12 13:24:29 608 2

原创 计算机视觉智能中医(七):基于Unet模型的舌面裂纹自动分析

python。舌裂的提取非常困难,舌面上的裂纹色值与普通舌面差别并不大,并且用户使用移动设备而非专业的舌象采集设备,机器识别细小的裂纹非常困难。中e诊基于使用U-Net网络分割的舌体图像,再次使用U-Net网络对舌面的裂纹进行提取。由于舌裂像素点少,故预测需要非常准确,最终每张图的损失了约为0.5%左右。首先根据标注数据在数据集中寻找出近200张舌裂患者的图像数据,使用Photoshop进行标注。根据提取出的舌裂纹的像素点的多少,中e诊可判断用户是否具有大面积的舌裂纹,由此可为用户的体质分类做铺垫。

2023-04-13 20:59:23 2791 2

原创 计算机视觉智能中医(六):基于曲线拟合舌体胖瘦的自动分析

python。在中医智能舌诊项目中需要舌体胖瘦的自动分析舌体胖瘦是中医诊断中重要的观察依据。胖大舌“舌色淡白,舌体胖嫩,比正常舌大而厚,甚至充满口腔”,主脾肾阳虚,气化失常,水湿内停。舌体比正常舌瘦小而薄,称为“瘦薄舌”,主气血两虚和阴血不足。中医一般通过与正常舌比较来判断舌的胖瘦。但由于年龄、性别、区域的差异,正常舌本身就没有一个大小标准,给舌体胖瘦的自动定量分析造成困难。并且由于用户上传的图像比例差异比较大,这使得舌形判断难上加难。(1)用户上传的舌象图片已经被分割完成;(2)舌体处于“垂直状态”;

2023-04-13 20:59:11 3128 3

原创 计算机视觉智能中医(五):舌象图片亮度的自适应调节

在中医智能舌诊项目中,用户使用移动设备采集图片。不同采集设备获取的图像像素差异非常大,并且用户采集图像时所处的环境并不固定,因此用户舌象图片的光照强度很有可能不能达到中e诊舌象数据库中舌象图片统一的光照强度。若是如此,用户进行舌象诊断的结果准确性将会大打折扣。因此,在舌象诊断前进行亮度自动调节是非常有必要的。

2023-04-13 20:59:01 1791 1

原创 计算机视觉智能中医(四):舌象图片中舌体倾斜判别

分析舌体的胖瘦最重要的一点是舌体是否摆正,即舌体的中轴线应与水平轴呈约为90°的夹角。若舌体过斜,那么后续的分析毫无意义。将分隔的舌体轮廓像素点进行标记,后计算像素矩阵中每一行像素点在水平轴上的平均坐标像素点。示例图如下:由于舌体大致呈现对称形态,故中轴线应将近垂直水平轴。为方便计算,将像素点标记图旋转90度,那么舌体中轴线应与水平轴的夹角为0,即tanα=0。将标记中轴线上的点进行直线拟合(y=kx+b),若舌体呈现垂直状则k应趋近于0,即k→0。

2023-04-13 20:58:49 4504 3

原创 计算机视觉智能中医(三):基于Unet模型的舌头舌体图片分割

python。舌象数据集包含舌象原图以及分割完成的二元图,共979*2张,示例图片如下:U-Net是一个优秀的语义分割模型,在中e诊中U-Net共三部分,分别是主干特征提取部分、加强特征提取部分、预测部分。利用主干特征提取部分获得5个初步有效的特征层,之后通过加强特征提取部分对上述获取到的5个有效特征层进行上采样并进行特征融合。最终获得了一个结合所有特征的有效特征层,并利用最终有效特征层对像素点进行预测,找到属于舌体的像素点。机器学习&人工智能

2023-04-13 20:58:33 20119 51

原创 计算机视觉智能中医(一):中国大学生计算机大赛二等奖中e诊简介

python。中国大学生计算机设计大赛-人工智能赛道二等奖党的十九大以来,我国社会的主要矛盾已经变成了人民日益增长的对美好生活需要与不平衡、不充分发展之间的矛盾。美好生活的一个重要体现就是“健康生 活”,然而随着现代都市生活节奏不断加快,人们很多时候会忽视自己的身体健康。“工作太忙,没时间锻炼”、“应酬太多”,许多年轻人一边熬着夜一边喝着菊花茶,这些都反映出人们对身体健康的需要与现实压力的矛盾。

2023-04-13 20:57:01 14324 21

原创 微信小程序项目:粤语教学平台-粤言粤语

根据中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于实施中华优秀传统文化传承发展工程的意见》,我小组计划开发一款推广中国部分地区传统文化的可广泛推广的软件。为紧贴国家计划在2025年前全面复兴传统文化的重大国策,我小组计划从语言出发,以语言为媒介宣传当地的传统文化。语言是文化的载体,语言作为文化的一部分,它不仅仅是一种现象,更是文化的传播途径。千百年来,中华民族衍生出了许许多多的地方语言。这些方言各具特色,不论是温文尔雅的苏州方言还是粗狂豪放的陕西方言都可以表现出当地的文化内涵。

2022-09-28 21:12:48 2506

原创 微信小程序:排行榜页面模板

在开发一款背单词的微信小程序时,为了加强用户的体验感,刺激用户积极学习,小程序中需要有的模块。通过打卡天数来排名,让用户有攀比学习的心里。

2022-09-23 11:08:15 2943 2

原创 计算机视觉智能中医(二):基于mediapipe的手掌图片穴位识别

穴位按摩是中国医学的重要组成部分,它是以中国医学理论为指导,以经络腧穴学说为基础,以按摩为主要施治,用来防病治病的一种手段。为方便用户可以随时随地按摩手部穴位,中e诊开发了智能手部穴位定位系统,使用户可以准确地找到手心与手背的穴位。具体功能为用户上传一张其手心或手背照片,系统会自动定位照片中的穴位坐标,并在图中标记处穴位位置,并将标记图片返回给用户。 为准确定位到图像中的手掌位置,本小组利用mediapipe开发的手部界标模型(MediaPipe Hands)定位到手部关键节点。MediaPipe Han

2022-09-10 19:35:15 9810 9

原创 Python小项目:利用tkinter开发测手速小游戏

本项目介绍了如何利用Python的tkinter库开发一个测手速的小游戏。游戏设计简单,玩家需要在10秒内尽可能多地点击鼠标,测试自己的手速和反应能力。通过该项目,您可以了解如何使用tkinter创建交互式界面、捕获鼠标事件以及设计简单的游戏逻辑。这个小游戏是一个有趣的娱乐选择,适合在闲暇时间放松心情。

2022-08-17 15:34:20 796 2

城市名称,用于地铁信息的爬虫实战

城市名称,用于地铁信息的爬虫实战

2024-04-10

数据分析示例超市数据集

这是一个适合进行数据分析练习的基础数据集,由tableau官方提供,有兴趣的朋友们可以下载进行练习。

2024-03-21

基于Streamlit打造定制(自定义)个人乐高马赛克像素风格拼搭方案的平台网页源码

本项目致力于开发一个乐高像素风图片生成工具,使用户能够上传图片并实时预览以及保存经过处理的乐高像素风图片。利用Streamlit框架和图像处理库,我们实现了图片的截取和处理功能。用户可以根据提供的使用指南运行应用程序,或直接在在线应用程序上进行图片处理。处理完成后,用户可选择保存为图像文件或获取像素数据。乐高像素风图片广泛应用于艺术创作、个人照片编辑和品牌推广等领域。本项目的目标是提供一个简单易用且有趣的工具,为用户带来乐趣和创作灵感。

2023-09-01

常见10类水果作物叶片病害数据集.7z

这个数据集提供了一个丰富的资源,用于研究和分析常见的10类水果作物叶片病害。每个类别包含了256x256的彩色图像,其中涵盖了多个水果作物以及它们所遭受的4-5种不同疾病。通过这个数据集,研究人员和开发者可以深入研究这些病害的特征、分布情况和治理方法。 值得一提的是,为了增加数据集的多样性和可靠性,研究人员还使用了Keras图像增强技术,对原始图像的属性进行随机变换。这样做可以扩大数据集的规模,进一步增强模型的泛化能力,并且为机器学习算法提供更多样化的训练样本。 每个类别的疾病图像数量在100到500张之间,这意味着研究者可以进行大规模的数据分析和实验,以充分评估不同类别和疾病之间的差异。这些图像的高分辨率和彩色质量,使得研究人员可以清晰地观察病害的细节,从而更好地理解和诊断不同病害的特征和发展阶段。

2023-08-30

睡意眼睛状态检测数据集

这个数据集是用于睡意眼睛状态检测的,共包含37个不同人的数据,其中有33名男性和4名女性。数据集包含了84,898张图片,每张图片都标注了性别信息,其中0代表男性,1代表女性。此外,对于每张图片中的眼镜情况,也提供了性别信息,0代表没有眼镜,1代表佩戴眼镜。对于佩戴眼镜的图片,还提供了每个眼睛的状态信息,0代表闭合,1代表打开。另外,这个数据集还提供了有关眼睛状态(打开、闭合)反射程度的信息,用0表示无反射,1表示小反射,2表示大反射。 通过这个数据集,我们可以进行睡意眼睛状态检测相关的研究和应用。

2023-08-29

anaconda安装包2022.5版本

方便anaconda安装

2022-12-03

运筹学习题集第5版 清华大学出版社 手写答案

运筹学习题集第5版 清华大学出版社 手写答案~ 讲解博客:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/126953845?spm=1001.2014.3001.5501

2022-09-20

flexsim仿真模型-公司下游仓库管理仿真实验

flexsim仿真模型-公司下游仓库管理仿真实验 介绍博客:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/126374067?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126374067%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D

2022-08-16

利用tkinter制作的AI对战井字棋游戏(exe软件可直接玩)

利用tkinter制作的AI对战井字棋游戏(exe软件可直接玩)。若想获取python代码可至博客查看。地址:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/126316885?spm=1001.2014.3001.5501

2022-08-13

基于canvas 2D实现微信小程序自定义组件-环形进度条

最近开发一款背单词的微信小程序,计划使用环形进度条展示每日背单词进度。 讲解博文:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/126305486?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126305486%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D

2022-08-12

信息系统设计报告.rar

大三信息系统分析与设计课程考试复习的时候总结的,可能比较乱,大家可以参考看看。

2022-08-02

利用Python通过商品条形码查询商品信息

本项目利用Python爬取网站通过商品条形码获取商品信息。 具体讲解博文见以下链接: https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/125794653?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125794653%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D&ctrtid=db2h8

2022-07-14

软件详细说明书等相关材料

软件详细说明书等相关材料“具体介绍见博文:https://download.csdn.net/download/weixin_46043195/86399695?spm=1001.2014.3001.5501”

2022-06-30

微信小程序自动生成打卡海报代码

项目实施可以自动生产打卡海报,可用于背单词小程序。 海报内容具有图片,文字,二维码! 讲解博文:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/125467449?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125467449%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D&ctrtid=rEMxQ

2022-06-26

Python实现坦克大战(TankWar)游戏

每个玩家初始时拥有 3 个生命值,初始时坦克等级为 0,吃到道具可以提升坦克等级,被子弹打中若坦克等级为 0 则坦克爆炸(减少生命),否则降低坦克等级,没有生命值时坦克将不能重生(即为死亡),所有玩家坦克都死亡则游戏结束。 讲解博客:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/125336555?spm=1001.2014.3001.5501

2022-06-17

Flexsim的供应链建模与仿真

设计主要对××便利贴在其部件入库和组装出库过程中通过仿真模拟发现存在的问题,减少工作中的浪费,提高运行效率。 其中包含一个.fsm模型文件,涉及实体数约为50个,除此之外,压缩包中还有该模型的分析文档。

2022-06-13

SketchUp SKP版本转换器,绝对好用!!!

低版本的SketchUp不能打开高版本生成的文档,需要另存为低版本。使用本转换器可以批量转换为低版本,免除了手工操作的繁琐。 运行工具,选择目标版本,把文件拖进去,就会生成对应版本的文件(文件名会自动加上版本号作为识别)

2022-06-13

频繁项集挖掘算法Apriori+Fp-growth的软件(Python-tkinter实现操作界面)包括实验数据集!

软件通过tkinter搭建界面可让用户导入数据、选择算法、输入参数、生成关联规则。解压后运行“MainActivity.py”即可!

2022-06-05

微信小程序,日历组件页面模板

文件是微信小程序,日历组件页面模板!可以选择和标记具体日期! 讲解博文:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/125110425?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125110425%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D&ctrtid=Mkgra

2022-06-03

粗糙集简约算法+图形可视化

利用python解释器运行main.py程序即可!!!注意请不要移动和改动平台文件夹“data_dimension_reduction”中的文件,运行程序必须在“data_dimension_reduction” 目录下运行。若有疑问请联系我!!! 讲解博文:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/121967953?spm=1001.2014.3001.5502

2022-06-01

Apriori算法+图像化界面

Apriori算法+tkinter搭建图像化界面进行数据计算。利用python解释器运行main.py程序即可!!!注意请不要移动和改动平台文件夹“Apriori”中的文件,运行程序必须在“Apriori"目录下运行。若有疑问请联系我,随时解答!!! 讲解博文:https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/122746959?spm=1001.2014.3001.5502

2022-06-01

车辆数据集(车辆识别与分类)

背景描述 该数据集中含有自行车、摩托车、汽车、货车的图像数据,可用于CNN模型以实现车辆识别和车辆分类,其中自行车、摩托车、汽车数据来自2005 PASCAL视觉类挑战赛(VOC2005)所使用的数据的筛选处理结果,货车图片来自网络收集,后期通过筛选处理得到。在本数据中,训练数据集与测试数据集占比约为5:1。 数据说明 文件列表 训练集:train.tfrecords 测试集:test.tfrecords 标签值说明:0=“自行车”,1=“汽 车”',2=“摩托车”,3=“货 车”

2022-06-01

【小红书】服饰行业数据

数据概览 主要为包含【小红书】服饰行业数据 20220421~20220520数据

2022-05-29

汽车之家数据集。行数:40460 列数:18。

汽车之家数据集。行数:40460 列数:18。

2022-05-25

书籍推荐数据, 用以向用户推荐偏好的书籍

1、描述 Book Crossing 是一个书籍推荐系统数据,用以向用户推荐偏好的书籍。 由Cai-Nicolas Ziegler在经过4周的爬网(2004年8月/ 2004年)中,在人类系统 首席技术官Ron Hornbaker的允许下,从Book-Crossing社区中收集。包含278,858个用户(匿名但具有人口统计信息),提供1,149,780个评分(显式/隐式),约271,379本书。数据集中包含三张表,分别BX用户表,BX书表,BX书评表。 属性信息如下: BX用户表 User_ID 用户id Location 位置 Age 年龄 BX书 ISBN ISBN标识 Book-Title 书名 Book-Author 书作者 Year-Of-Publication 出版年 Publisher 发布者 Image-URL-S Image-URL-M Image-URL-L BX书评 包含书评信息。等级(Book-Rating)是显式的,以1-10(较高的值表示较高的欣赏度)表示,

2022-05-18

BSDS500物体轮廓检测数据集

1、描述 berkeley segmentation data set (BSDS500)是伯克利大学computer vision group提供的数据集可以用来图像分割和物体边缘检测。该数据集包含200张训练图,100张验证图,200张测试图。所有标注用.mat文件保存,包含segmentation和boundaries,每张图片对应标注有五个,训练时真值可采用平均值或者用来扩充数据。 数据集中包含2个子文件夹: bench:用于评测自己方法的指标,主要为matlab的.m文件,核心文件correspondPixels.cc文件需要编译,如果是Linux64位电脑则不需要编译源文件,因为已有编译好的correspondPixels.mexa64文件在里面。 BSDS500:数据集,包括训练集、测试集、验证集 2、使用方式 使用方式 可用于物体边缘检测、语义分割等任务

2022-05-18

2021年最新QS世界大学排名数据集

2020年6月10日,国际高等教育领域前沿信息及咨询机构(Quacquarelli Symonds,简称 QS)公布了 2021年度世界大学排名。三所中国顶尖大学获得了其QS排名史上的最高排位。清华大学再次打破了去年创下的中国大学的最高排位,从世界第16名上升到第15名,在亚洲大学中排名第三。排名中世界前三的大学依然来自于美国,分别是麻省理工学院、斯坦福大学和哈佛大学。数据集包含QS榜单中TOP1000的高校。可用于高校数据分析及数据挖掘等问题。

2022-05-08

数据分析师岗位信息数据集

该数据集包含用于数据分析员职位的2000多个从Glassdoor上搜集工作岗位信息。 数据说明 generic ID-通用ID Job Title-职称 Salary Estimate-Glassdoor网站的工资估计 Job Description-工作描述 Rating-公司评级 Company Name-公司名称 Location-位置 Headquarters-公司总部的位置 Size-按员工人数计算的公司规模 Founded-公司成立的年份 Type of ownership-公司所有权类型 Industry-行业 Sector-行业内的部门 Revenue-每年的收入 Competitors-主要竞争对手 Easy Apply-是否容易申请 若您正在寻找数据分析师工作,此数据集可以为您提供帮助。 该数据集可用于机器学习、数据分析与挖掘等。

2022-05-08

超市销售数据集。随着市场需求的增长和残酷的竞争,超市巨头正在寻求你的知识,了解什么是最适合他们的。

背景描述 随着市场需求的增长和残酷的竞争,超市巨头正在寻求你的知识,了解什么是最适合他们的。他们希望了解应该瞄准或避免哪些产品、地区、类别和客户细分。 你甚至可以更进一步,尝试建立一个回归模型来预测销售额或利润。 数据说明 Row ID -每一行的唯一ID Order ID-每个客户的唯一订单ID Order Date产品的订单日期 Ship Date -产品发货日期 Ship Mode-客户指定的发货方式 Customer ID-用于标识每个客户的唯一ID Customer Name-客户的名称 Segment -客户所属的段 Country-客户所在国家 City-客户的居住城市 State-客户的居住州 Postal Code-每个客户的邮政编码 Region-客户所属的区域 Product ID -产品的唯一ID Category-所订购产品类别 Sub-Category-所订购产品的子类别 Product Name-产品名称 Sales-产品销售额 Quantity-产品数量 Discount-提供折扣 Profit-所发生的利润/亏损 Row ID

2022-05-01

全球山脉数据库。根据完善的山脉定义提出了新的世界山脉清单。新清单划定了8616个山脉,并通过引入层次结构和使用河流来建立连续山脉

数据说明 GMBA Inventory v2.0_standard: 是GMBA Inventory 2.0主要版本,其中图斑代表实际山脉,可用于分析,与GMBA Defnition v2.0相交以获得更高的精度。包含8327个部分重叠图斑,大小:322 MB,格式:ESRI Shapefile GMBA Inventory v2.0_broad: 是GMBA Inventory 2.0的一个版本,其中图斑远超出GMBA Defnition v2.0,延伸到周围的景观中。此图层中的图斑不仅仅包括实际的山区地形。包含8616个部分重叠的图斑,大小:252MB,格式:ESRI Shapefile GMBA_V2_ID: 五位数的山脉唯一标识符,将形状图中的图斑与山脉数据库中的条目联系起来 GMBA_V1_ID: 在GMBA Inventory v1.0的图斑ID MapName: 山脉名称,用于标记地图上的图斑(相同名称的不同山脉存在重复) WikiDataUR: 唯一资源标识符URI,以字母Q开头,标识Wikidata存储库中的山脉 MapUnit: 分类变量(2个唯一值)详细说明在资源

2022-04-30

flexsim教程中文版

该文件详细介绍了flexsim中文版的使用方法-自己总结版

2022-04-24

Biwi头姿势数据库 !

数据集包含20人的超过15,000张图像(6位女性和14位男性-两次记录了4个人)。 对于每一帧,都提供深度图像,相应的rgb图像(均为640x480像素)和注释。 头部姿势范围涵盖大约+ -75度偏航和+ -60度俯仰。 地面真相以头部的3D位置及其旋转的形式提供。

2022-04-13

人脸漫画脸转换数据集!

数据集包括人脸以及对应的漫画脸数据,可用于训练pix2pix或类似的网络。数据集包括人脸以及对应的漫画脸数据,可用于训练pix2pix或类似的网络。 使用方式:用于训练pix2pix或类似的网络。用于风格迁移等任务

2022-04-07

手写公式图像数据,可用于机器学习!

训练集数据分布 类别 数量 单行 101168张 多行 12342张 总计 113510张 标签说明:train.txt为训练集标签,对应的图片文件夹为train_data, “ImageFile” 对应图片名,“Label” 对应latex标签

2022-04-01

12000张数字验证码图片

文件包含12000张数字验证码图片,其中: 10000张训练集; 1000张验证集; 1000张测试集; 图片文件名即为对应验证码包含的数字; 通过第三方库captcha生成的验证码图片,验证码只包含纯数字,图片分辨率为160*60; 可用于深度学习,初步验证识别准确率可达90%

2022-03-31

食谱数据集,其中含有5191 条菜的数据。

食谱数据集,其中含有5191 条菜的数据,可供用于菜谱分析等实验。数据集通过爬虫获取,使用数据集,进行食材调料间的关联性分析,使用 Apropri 算法。原文参考作者博客“利用Python分析食材怎么搭配,Apriori算法的应用”。

2022-03-30

呼吸声音数据集(文件过大,在百度网盘中)

数据集包含了920个标注过的录音,长度在10秒到90秒不等,录音来自126位病人。录音总时长为5.5小时,包含6898个呼吸周期:其中1864个有爆裂声(crackles),886个有喘息声(wheezes),506个二者皆有。数据包括背景干净的声音和为了模拟真实生活下嘈杂的录音。囊括了各个年龄段的病人:儿童、成年人和老人。 数据集的zip文件包含以下文件: 920个.wav格式的音频文件和相关的.txt格式的标注信息(audio_and_txt_files) csv格式的病人诊断信息(patient_diagnosis) 解释文件命名格式的txt文件(filename_format) 罗列了91个名字的txt文件(filename_differences) 病人的人口信息(demographic_info)

2022-03-23

U-net细胞分割,已进行标注,可直接训练~

细胞图像数据,可用于U-net语义分割训练。

2022-03-21

Python编写教师简历操作界面--tkinter

利用Python的tkinter库编写教师简历修改界面,具体内容间博文。

2022-03-20

解决Python导入opencv报错“DLL load failed while importing cv2: 找不到指定的模”

解决方法在博客与压缩包中都有解释,这个错误太烦了,研究了一整天才整好!

2022-03-20

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