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prophet代码+学习
【实例简介】
- 2021-08-06 00:31:02下载
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python图书管理系统课程设计(含数据库结构文档)
图书管理系统 使用说明 功能演示: 下载整个程序包,确保系统有python3环境,打开cmd,输入命令(替换成本机的工程目录地址): python F:ook_management_sysook_management_sys.py runserver 浏览器输入 http://127.0.0.1:5000/ 进入系统 系统分两类用户:普通读者用户,管理员用户。 普通读者用户可以查看图书信息和查看借阅记录,在登录页顶端导航栏切换功能,不用输入用户名、密码。 管理员用户可使用一切功能,账号、密码登陆后,进行日常业务操作。 测试数据: 图书信息书名可填写“学习”“机器”,类别可填写“计算机”等;学生借阅卡可填写:16000001,16000002,16000003(该卡无借阅记录);
- 2020-12-12下载
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Python实现EXCEL图标自动生成
OpenPyXL支持使用工作表单元格中的数据创建条形图,折线图,散点图和饼图。要制作图表,您需要执行以下操作:1. Reference从矩形选择的单元格创建对象。2. Series通过传入对象来创建Reference对象。3. 创建一个Chart对象。4. 将Series对象附加到Chart对象。5. 将Chart对象添加到Worksheet对象,可选择指定图表左上角应定位的单元格。
- 2020-04-23下载
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通过深度强化学习训练打方块游戏
tensorflow实现
- 2020-11-28下载
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淘宝网站爬虫(python 2.7)
仅供参考逻辑,时间久远,页面都变了,所以可能无法爬取 tbcrawler ============= 淘宝和天猫的爬虫,可以根据搜索关键词,物品id来抓去页面的信息. db:MongoDB
- 2020-12-07下载
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pycharm详细教程.pdf(入门级)
共计21页
- 2020-12-09下载
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《PyQt5快速开发与实战》随书源码
使用的是最新版本的PyQt5.9,详细讲解了PyQt5的各个知识点,包含从入门到实战的所有例子。本书共包含11个章节,这些章节基本包含了笔者在使用PyQt中遇到的绝大多数技术以及一些简单的应用。本书虽然有11个章节,但是有些章节是具有独立性的,读者可以针对自己的实际情况选择性阅读。本书第一章介绍了PyQt的入门知识,讲述了PyQt的安装配置以及Eric6这个IDE的简单使用方法。对于对PyQt已经有一定基础的朋友可以略去这一章。本书第二章简单介绍了Python的基本语法,本章针对一些没有接触过python的读者,对于Python已经有一些基础的朋友可以略去这一章。本书第三章介绍Qt Designer的使用方法,Qt Designer是一个PyQt的可视化界面编辑程序,他的作用是帮助我们快速开发出界面文件,我们可以通过其他方式把界面文件转化成python代码文件。对于不懂太多PyQt知识的读者来说,本章可以让你快速入门,同时,本章也是让自己的PyQt技术快速进步的最重要的章节。本书第四章介绍了PyQt的基本控件的使用方法,如果读者时间并不充裕,只对部分控件感兴趣,可以选取相应的小节进行阅读。本书第五章介绍了PyQt的高级控件的使用方法,如果读者对PyQt的表格、树、多文本页面、数据库、多线程等等感兴趣,可以在这一章中选择相应的小节阅读。本书第六章重新介绍了PyQt的布局管理的使用(之前在第3章通过Qt Designer的使用方法中已经介绍,第3章是通过Qt Designer这个代码生成器进行介绍,这里通过手工敲打代码的方法介绍)。由于布局管理非常重要,值得我们以一个新的章节介绍,如果读者对纯代码实现布局管理器感兴趣可以参考这一章,如果对代码生成器Qt Designer的布局管理器感兴趣也可以忽略这个章节。实际上两种方法并没有本质的区别。本书第七章介绍了PyQt信号与槽的应用,信号与槽是PyQt的核心,想要掌握PyQt的高级玩法的朋友可以仔细阅读这个章节。本书第八章介绍了PyQt的图形特效,如果读者对PyQt绘图,背景着色等感兴趣,可以阅读这个章节。本书第九章介绍了PyQt的扩展应用,如果你想知道如何把Python的一些非常流行的模块如pyinstaller、pandas、matplotlib、pyqtgraph、plotly等与PyQt结合,可以从这一章节中选择性的阅读。本书第十章通过几个例子介绍PyQt的实战应用,想要简单了解一些简单的程序是如何开发的朋友可以选择性的阅读这个章节。本书第十一章介绍PyQt在金融领域中的应用,是本书的另一个作者孙洋在金融公司工作过程中积累的一些实战性较高的案例,向读者展示PyQt如何应用到投资研究系统、量化投资、以及金融工具开发,读者可以根据自己的需求选择性阅读。
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深度学习之一:卷积神经网络(CNN)详解与代码实现
目录1.应用场景2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向传播(backford propagation) 2.8 随机梯度下降(sgd_momentum)3.代码实现流程图以及介绍4.代码实现(python3.6)5.运行结果以及分析6.参考文献
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机器学习决策树2个经典案例
机器学习决策树
- 2019-05-10下载
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python学生信息管理系统(Django入门级示例)
实现了增删改查等基本操作 运行环境:python 2.7 django==1.8 mysql 5.7.26 开发环境:Pycharm 【调试说明】 1. 修改 settings.py 中的数据库信息 为你本机数据库信息,同时要在mysql中创建上数据库 student_crud 2. 运行命令 初始化数据库相关表(或者直接使用附件中的sql脚本创建) D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py migrate 3. 运行命令 打开网址 D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py runserver
- 2018-09-13下载
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