500 lines or less_ python

Bert-BiLSTM-CRF-pytorch版源代码，实体识别

图片分类，图像识别，目标检测的resnet50，python实现。

【实例简介】python 画表白树，树叶上可以写上心爱的人的名字，适用于表白场景

做物联网涉及到实际使用环境语音识别准确率的测试，大量的语料如果是人来朗读的话太费功夫，编一个自动测试程序即可无人通宵测试，大大提高了效率；朗读上可以通过调用powershell来朗文档中的语料，通然后过串口抓取设备设备对语料响应的数据进行分析把识别结果写入到文档当中; 需要安装serial（串口支持模块）和openxl（Exel文档支持模块）;编译调试完成打包为.exe文件，可在没有配置python环境的电脑上运行； 使用到python多线程（通过Queue线程间通信），还有文档读写操作；很有参考价值，

python机器学习（课件+源码+视频教程）

完整版Python-Django项目，调试通过，直接下载即可运行包括：登陆、注册、浏览、搜索、发布资源、评论等多个功能。可作为新手练习，课程设计，毕业设计，代码注释详细，便于理解。

爬取百度图片下载到本地（python代码）

目录1.达到的目的2.思路   2.1.强化学习（RL Reinforcement Learing）   2.2.深度学习（卷积神经网络CNN）3.踩过的坑4.代码实现（python3.5）5.运行结果与分析

1. 实验目的 1） 掌握搜索算法的基本设计思想与方法，  2） 掌握A*算法的设计思想与方法，  3） 熟练使用高级编程语言实现搜索算法，  4） 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。   1. 实验问题  寻路问题。以图1为例，输入一个方格表示的地图，要求用A*算法找到并输出从起点（在方格中标示字母S）到终点（在方格中标示字母T）的代价最小的路径。有如下条件及要求：   1） 每一步都落在方格中，而不是横竖线的交叉点。 2） 灰色格子表示障碍，无法通行。 3） 在每个格子处，若无障碍，下一步可以达到八个相邻的格子，并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中，向上、下、左、右四个方向移动的代价为1，向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4） 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如，黄色格子代表沙 漠，经过它的代价为4；蓝色格子代表溪流，经过它的代价为2；白色格子为普通地形，经过它的代价为0。 5） 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和；地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。

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