简单的简书爬虫

说明：  Speech and Language Processing.pdf

隐马尔科夫实现，包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)

以图像处理和knn算法为基础，利用knn算法，在python开发环境中设计了一个手写数字识别系统，该系统采用28*28的模板对图新分成784块提取手写数字的784个特征，在二值图像数据基础上，通过朴素贝叶斯分类器算法，对0~9这十类手写数字进行学习和分类。(Based on image processing and KNN algorithm, a handwritten digit recognition system is designed in Python development environment by using KNN algorithm. The system uses 28*28 template to divide the graph into 784 blocks to extract 784 features of handwritten digits. On the basis of binary image data, it learns and classifies the ten types of handwritten digits, 0-9, through Naive Bayesian classifier algorithm.)

说明：  python制作图书管理系统，包含查找、增加、借阅和归还功能。(Python makes the book management system, including the functions of searching, adding, borrowing and returning.)

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。

说明：  基于树莓派B+版本的车牌识别设计，辨识部分以树莓派3B+/3B为核心处理器，基于Linux平台，通过python3.5和OpenCV来对含有车牌信息的图片，进行高斯去噪、灰度化、边缘检测、二值化、闭操作、字符分割、字符识别匹配等一系列图像处理操作最终实现车牌识别这个系统。(Based on the design of license plate recognition of raspberry pie B+version, the recognition part takes raspberry pie 3B+/3B as the core processor, and based on Linux platform, uses Python 3.5 and OpenCV to process the image containing license plate information, and carries out a series of image processing operations such as Gaussian denoising, graying, edge detection, binarization, closed operation, character segmentation, character recognition matching, etc. Finally, the system of license plate recognition is realized)

说明：  pca测试数据用于神经网络数据诊断的python语言程序(pca test Python language program for testing data used in neural network data diagnosis)

说明：  这是一个用python进行ARIMA预测的一个程序，希望能给各位带来帮助。(This is a python for ARIMA prediction of a program, I hope you can help.)

Python版本的学生管理系统 管理端账号：000密码：000学生端账号：该生学号密码：1111111、密码均为初始密码，可以随后在系统中自行修改。2、所有操作完成之后必须点退出系统，否则无法保存文件。3、未分配学号的学生无法登陆系统，需先由管理端分配学号之后再登陆系统

制作表情时一直运用的镜像Blendshape脚本，其中包含的功能对检查Blendshape的制作也有很大帮助，不错的工具，拿出来给大家分享。 镜像Blendshape脚本——abSymMesh【附下载】(The mirror Blendshape script that has been used to create facial expressions, which contains functions, is also helpful for checking the production of Blendshape. Good tools are available for you to share. Mirror Blendshape script -- abSymMesh [Download])