python遍历文件夹下的所有文件以及文件夹(含子文件夹)

最新的Python爬虫，使用Python 3编写； 可以爬取美团美食里任意城市的所有店铺，内含使用说明，一个城市的真实爬取好的数据作为样例以及token解析工具。爬取的数据会存入excel，程序会自动建立excel表。 2020年6月4日更新。 如果现在运行不成功，可能是美团的反爬虫策略更新了，可以通过给我评论来告知我更新 内含说明书；两份爬好的样例数据

【实例简介】

利用Python获取海康威视摄像头的源码

Neural Network for Model Predictive Control

《TensorFlow实战(黄文坚)》目录： 1 TensorFlow基础 11.1 TensorFlow概要 11.2 TensorFlow编程模型简介 42 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 182.1 主流深度学习框架对比 182.2 各深度学习框架简介 203 TensorFlow第一步 393.1 TensorFlow的编译及安装 393.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 464 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 554.1 自编码器简介 554.2 TensorFlow实现自编码器 594.3 多层感知机简介 664.4 TensorFlow实现多层感知机 705 TensorFlow实现卷积神经网络 745.1 卷积神经网络简介 745.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 805.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 836 TensorFlow实现经典卷积神经网络 956.1 TensorFlow实现AlexNet 976.2 TensorFlow实现VGGNet 1086.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 1196.4 TensorFlow实现ResNet 1436.5 卷积神经网络发展趋势 1567 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 1597.1 TensorFlow实现Word2Vec 1597.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 1737.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 1888 TensorFlow实现深度强化学习 1958.1 深度强化学习简介 1958.2 TensorFlow实现策略网络 2018.3 TensorFlow实现估值网络 2139 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 2339.1 TensorBoard 2339.2 多GPU并行 2439.3 分布式并行 24910 TF.Learn从入门到精通 25910.1 分布式Estimator 25910.2 深度学习Estimator 26710.3 机器学习Estimator 27210.4 DataFrame 27810.5 监督器Monitors 27911 TF.Contrib的其他组件 28311.1 统计分布 28311.2 Layer模块 28511.3 性能分析器tfprof 293参考文献 297

开发环境要求 本系统的软件开发及运行环境具体如下。 ü 操作系统：Windows 7、Windows 10。 ü  Python版本：Python 3.7.1。 ü 开发工具：PyCharm 2018。 ü Python内置模块：sys、random、codecs。 ü 第三方模块：pygame。 注意：在使用第三方模块时，首先需要使用pip install命令安装该模块，例如，安装pygame模块，可以在Python命令窗口中执行以下命令：pipinstall pygame 运行方法 打开PyCharm开发环境，然后在主菜单上选择File→Open菜单项，在打开的Open File or Project对话框中，选择项目foo，如图1所示。 Python项目开发案例集锦之5章

 5 阶移位寄存器的本原多项式为 f(x) = x^5 x^2 1，各系数是 C5 = C2 = C0 = 1， C1 = C3 = C4 = 0。 a5 ⊕ a3 ⊕ a0 = 0, 即 a5 = a3 ⊕ a0，其中 ⊕ 表示“模二加”运算，或“异或”运算。

# 简介 #此项目为自学Python手记，每个支持点都有代码案例说明。如果你想系统的学习一下Python那么来看下面的文章就对了，深入浅出，带你进入Python的世界。# 开发环境 #- Windows 10- Python 3.6- Visual Studio Code（IDE）

【实例简介】

需配置keras、tensorflow等环境 直接下载keras自带的mnist数据集 经过训练后取得了不错的识别率