python django1.10.5

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本代码用于测试QT环境是否安装成功，接下来解压文件：xz –d qt-everywhere-opensource-src-5.3.0.tar.xz  得到qt-everywhere-opensource-src-5.3.0.tar 继续解压：tar –xvf qt-everywhere-opensource-src-5.3.0进入qt目录，修改配置文件。本人是s3c2440arm9指令集是armv4t。修改源码包目录下的/qtbase/mkspecs/linux-arm-gnueabi-g++/qmake.conf文件:MAKEFILE_GENERATOR     = UNIXCONFIG                += incrementalQMAKE_INCREMENTAL_STYLE = sublib/********************************新加入***************************/QT_QPA_DEFAULT_PLATFORM = linuxfb QMAKE_CFLAGS_RELEASE   +=-O2 -march=armv4t#这里指出指令局。跟芯片有关系，根据芯片改正-march=？  -O2是编译器的优化等级QMAKE_CXXFLAGS_RE

将图片通过灰度值转化为文字符号，并排列为原来图像的样式。 (Convert image by gray scale value into text symbols, side by side as the style of the original image. )

作者是Sebastian Raschka，密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上最具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。在数据科学、机器学习以及Python等领域他拥有丰富的演讲和写作经验，本书可使得不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。(The author, Sebastian Raschka, a PhD student at Michigan State University, has come up with several new computational methods in computational biology and has been named the most influential data scientist on GitHub by Analytics Vidhya, a technology blog. He has a year of programming experience using Python, and has attended many seminars in data science applications and machine learning. He has extensive lecture and writing experience in data science, machine learning, and Python, and this book enables people who do not have a machine learning background to design data-driven solutions.)

(1) Platform: Lindeni V5 Board, USB Camera. (2) Video_Audio_Acquisition （1）硬件平台： Lindeni V5开发板，采用全志V5 CPU，运行轻量级Ubuntu系统 （2）采用USB摄像头，基于opencv-python进行视频采集 （3）采用板载麦克风，基于pyaudio进行音频采集 （4）通过python提供的接口，调用ffmpeg工具，进行音视频合成 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

说明：  批量扫描Vps网站的存活性，服务器IP+端口(Survivability of batch scanning Vps websites)

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基于LSTM的时间序列预测-原理-python代码(Prediction of time series based on LSTM - principles -python code)

基于图像处理、模式识别和k-means聚类，对图像特征进行提取和分类，分别建立了图像定位模型、分类模型和异物检测模型

ocr,一个深度学习的ocr开源代码，非常不错的ocr。(ocr, this is a great ocr open source code by Python. Very nice project.)