然后在需要打包的py文件目录下新建一个setup.py,假设待带包的文件是tk.py
在本文中，我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉，强烈建议您先玩一下游戏，以便了解游戏的基本功能。
✅作者简介：大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker，新星计划第三季python赛道Top1🏆 📃个人主页：hacker707的csdn博客 🔥系列专栏：python 💬推荐一款模拟面试、刷题神器👉点击跳转进入网站 📷 学生成绩管理系统 学生成绩管理系统简介 源代码🏆 students.txt main.py Login.py db.py MenuPage.py view.py 结束语🏆 学生成绩管理系统简介 一个带有登录界面具有增减改查功能的学生成绩管理系统(面向对象思想，利
在数学和物理学领域，总是充满了各种连续的函数模型。而当我们用现代计算机的技术去处理这些问题的时候，事实上是无法直接处理连续模型的，绝大多数的情况下都要转化成一个离散的模型再进行数值的计算。比如计算数值的积分，计算数值的二阶导数（海森矩阵）等等。这里我们所介绍的打格点的算法，正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法，可以在很大程度上简化运算量。比如在分子动力学模拟中，计算近邻表的时候，如果不采用打格点的方法，那么就要针对整个空间所有的原子进行搜索，计算出来距离再判断是否近邻。而如果采用打格点的方法，我们只需要先遍历一遍原子对齐进行打格点的离散化，之后再计算近邻表的时候，只需要计算三维空间下邻近的27个格子中的原子是否满足近邻条件即可。在这篇文章中，我们主要探讨如何用GPU来实现打格点的算法。
（1） plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display_grid.shape[0])))原始代码是这一句，用在我的图像会报错，修改成 plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display_grid.shape[1])))就不报错了
今天整理文章，发现《建筑师编程指南》这个系列，还没更完，有好几篇都躺在草稿箱里没发，发现网上关于sketchup的编程资料太少，不继续更好像不太好？
http://www.blogjava.net/glorywine/archive/2008/07/30/217842.html
本教程通过一个制作珠江三角洲模拟域（空间分辨率：3km）的排放清单来讲解以下两个程序的运行流程。
在之前的一篇博客中，我们介绍过MindInsight的安装与使用。不过在前面的文章中，我们主要介绍的是MindInsight与SummaryCollector的配合使用，更多的是用于对结果进行回溯。这篇文章我们简要的从性能分析的角度，来介绍一下MindInsight的一些使用方法。
MEIAT-CMAQ是一个模块化面向CMAQ的排放清单分配工具，集成了空间分配、时间分配和物种分配，其输出文件可以直接用于CMAQ模型中。
在前面一篇博客中我们介绍过关于python的表格数据处理方案，这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理、计算和展示，本文重点介绍展示这个方面的工作。首先我们看一个案例，定义一个数组形式的表格数据：
在前面一篇博文中我们介绍过关于python的表格数据处理方案，这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理、计算和展示，本文重点介绍展示这个方面的工作。首先我们看一个案例，定义一个数组形式的表格数据：
最近剧荒，偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番，经典就是经典，不论是剧情还是台词，都那么有魅力，咦？等等，台词，台词……作为一个IT从业者，我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达，能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢？或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词！
这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一，这些工具为数据提供了精美的图形解释。
从开始有想法学习python到现在也大概半年了，断断续续的一直再看，主要是：廖雪峰Python链接如下：
本文介绍了模型相关的强化学习，包括马尔科夫决策过程、策略迭代、价值迭代等概念。以机器人找金币问题为例子，介绍了如何使用这些算法进行强化学习。最后，介绍了强化学习的总结性结尾，包括策略迭代和价值迭代等算法，以及它们在机器人找金币问题中的应用。
队员： 柳泓鑫 梁志博 洪志远 AUC： 0.7566 2017年10月1日 Github:https://github.com/ver217/seedcup2017 报告链接:https://storage.fredliang.cn/gg队种子杯初赛报告.pdf
“世界上有那么多城市，城市里有那么多的酒馆，可她，却偏偏走进了我的.....”，这是电影《卡萨布拉卡》中的一句著名独白，投射到现实生活中，与之类似的情况不胜枚举，这世界上有那么多的系统，系统中有那么多的浏览器，在只有一台测试机的前提下，难道我们只能排队一个一个地做兼容性测试吗？有没有效率更高的方法呢？为此我们提出一个更高效的解决方案：使用Docker+Selenium Grid。
这本书是关于国外关于ROS出版的第一本书，主要针对Electric和Fuerte版本，使用机器人主要是TurtleBot。书中详细讲解了关于机器人的基本仿真、导航、路径规划、图像处理、语音识别等等，而且在google的svn上发布了所有代码，可以通过以下命令下载、编译：
最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作，就想把纸质文件拍下来，用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口，有道提供了多种OCR识别的不同接口，有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo，把这些功能都试了试，当练手，也当为以后的可能用到的功能做准备了。
导语 为什么要出这个教程？1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习
本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明
是这样子的，女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影，但是没有字幕，这让她很苦恼。
水平柱状图是柱状图的一种，它是由基本柱状图通过配置项转变而来，因此它的配置项与基本柱状图相同。它支持自定义y轴区间和多个系列的数据配置，能够更加智能地展示多维的数据差异，但在大屏中占的空间较大。
selenium 官网可知，selenium 是支持分布式测试的，需要部署 Grid 服务；
最近小编遇到一个生存问题，女朋友让我给她翻译英文化妆品标签。美其名曰："程序猿每天英语开发,英文一定很好吧，来帮我翻译翻译化妆品成分"，”来，帮我看看这个面膜建议敷几分钟“。。。。看来斥巨资买化妆品不算完，还需要会各种英文介绍。
这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome，amazing！
上篇python连连看与记忆翻牌游戏（2）完成了界面，今天完成最后一篇算法与游戏结合，比较简单，这里简单讲讲。
如此不均衡的贫富差距，各行业的领导者如何能管理好公司，让员工们即努力产出，又能安于现状呢？每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充分了解员工心理与对应的行为表现，才能从容的掌控各类型的人员，从而达到“物尽其用”。
因为在网络上，特别是中文互联网上，关于Pyside6多线程的写法，特别是QThread的使用提及比较少，且较多使用不太推荐的写法，这篇博客主要是存下我自己参考的博客，希望对大家也有帮助。
•mac os 10.13.2•python 2.7•Tkinter•pyinstaller 3.4 工具简单使用•hdiutil 工具简单使用
今天来补充之前的界面操作系统，为学生查询操作系统2.0版本，依旧是用wxpython来做一个可视化的操作界面，用的工具依然是selenium库，beautifulsoup4库，还有设计界面的wx，和表格wx.grid,后面两个只要下载wxpython库即可
创建一个跟自己名称相同的Github项目，这是一个特殊的个人简介项目，用户访问你的github首页时则会展示这个项目的 REAME.md 文档里内容。
类似于西蒙电子玩具，这款识记游戏使用第三方playsound模块，播放四种不同的声音，分别对应键盘上的A、S、D、F键。当你成功地重复游戏给你的图案时，图案会变得越来越长。你的短期记忆中能容纳多少声音？
用Python爬虫对现有的api进行请求，获取彩虹屁，然后用tkinter模块形成一个可视化的gui，最后用pyinstaller对该py文件打包，这就是最后的彩虹屁生成器。
“再穷不能穷教育，再苦不能苦孩子”，作为娃的爸妈，不仅仅要努力工作保证物质支持，更要关注娃的学习状况，而且时刻都怕娃“输在了起跑线上”，可是，现在孩子们的起跑线也太多了点，英语、各种艺术特长，甚至跳绳，忙的不亦乐乎。然而家长也不是全才啊，这不，我的姐姐最近就开始发愁女儿的英语口语问题了，自己发音不准确，报班又不知道哪家靠谱，眼看着孩子就要落后于小伙伴了，了解到这个情况后，我拿出英语课本，想到自己每次都是60飘过的英语成绩，又放了回去，拿起了我的武器——代码。
决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题，关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表"，这个问题背后有个非常好的解决思路，让代码替我们做重复的工作，从而减轻工作量，减少出错。
今天的最后一篇文章，一共7篇，很久没有写这么满了。后面的硬件就不测试了，大概率是正确的，我只写源代码。而且这些代码放在Jetson Nano上面也是可以的。
原文：Github 项目 - YOLOV3 的 TensorFlow 复现 - AIUAI
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能，但是比较僵硬，总是将引人入胜的情节念成流水账，分分钟让人弃坑，所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节，而后将文字合成存储到音频文件，这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字，而且保存下来的音频还能反复收听，一举两得。
3.CUDA版本必须≥11.0 因为Windows环境下的pytorch只支持11.0以上的CUDA
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很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理
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