python的环境以及IDE都准备好之后，我们就可以开始Python之旅了。Python的第一个程序通常是打印输出"Hello, World!"，非常简单。以下是一个示例：
本系列文章，代码运行展示，将使用PyCharn进行运行。有一些代码有注释，记得看代码哟。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。
自制包内容 回忆上次内容 上次导入了外部的py文件 import my_module 导入一个自己定义的模块 可以使用my_module中的变量 不能 直接使用 my_module.py文件中的变量 只要加my_module.作为前缀就可以 直接导入导入变量、函数 from my_module import pi 可以导入my_module.pi 并作为pi变量使用 from my_module import pi as my_module_pi 导入变量并重命名 上次那个苹果香
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
#####python3：常用mode参数 t 文本模式 (默认)。#假设我们有一个本地文件名为：demo.text，文件编码格式为：utf-8 #文件内容为：python工程狮 f = open('demo.text' , 'rt' , encoding='utf-8') #以文本格式只读demo.text，指定文件编码为：utf-8 print( f.read()) #输出：python工程狮f = open('demo.text' , 'r', encoding='ut
python3：常用mode参数 t 文本模式 (默认)。 #假设我们有一个本地文件名为：demo.text，文件编码格式为：utf-8 #文件内容为：python工程狮 f = open('demo.text' , 'rt' , encoding='utf-8') #以文本格式只读demo.text，指定文件编码为：utf-8 print( f.read()) #输出：python工程狮 r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 f = op
今天给大家分享一个Python自动化办公的专用库python-office的最新功能：1行代码，实现PPT转为图片，可以转为1张长图。
因为最开始安装的Anaconda中的Jupyter只存在于base环境中，无法在我们新建的Pytorch环境 中使用，所以我们需要进行以下操作在新环境中安装Jupyter
值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间，立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
河道采砂实时监测系统通过python+yolov5网络模型技术，河道采砂实时监测系统能够对河道两岸非法采砂船进行7*24小时自动检测识别，河道采砂实时监测系统发现违规采砂行为（采砂船），不需人为干预自动抓拍告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
最近我遇到了Python转换图像格式问题，正好干脆总结了一波，将一些奇怪的图片格式（webp格式、jfif格式、svg格式）转换为常见的jpg、png图片格式。
回顾一下以前我们经常写的print()输出数据，输出的就是字符串。下面来看看具体点的代码操作。
https://spark.apache.org/docs/1.1.1/quick-start.html
cloud studio是腾讯云发布的云端开发者工具，接近于本地的IDE的开发体验
Win10 系统下 Python3，编译器是 Pycharm，需要安装 nonude 这个库。
Chunsou（春蒐），Python编写的多线程Web指纹识别工具，适用于安全测试人员前期的资产识别、风险收敛以及企业互联网资产摸查。目前主要功能为针对Web资产进行指纹识别，目前指纹规则条数约 10000+，辅助功能包括子域名爆破和FOFA资产收集。工具开发初衷为辅助网络安全人员开展测试工作，提高资产识别和管理的效率。项目地址：https://github.com/Funsiooo/chunsou
import time for i in range(100): csi = "\033[" color = str(i % 3) print(csi + color + "moeasy") time.sleep(0.2)
前段时间准备情人节礼物，想到了能不能用过去所有的照片作为像素点，合成为一张合照。但是，我也没有处理这方面问题的经验，于是上网查找，果然找到了一个相关的代码（原网址实在找不到了，就不贴了）。花了一晚上的时间研究学习，最终实现了合成照片的功能，并学习了很多以前没有接触过的Python库，加以记录。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
背景介绍： 文字识别提取是一种通过计算机技术将图片中的文字转化为可编辑和可搜索的文本的过程。在计算机视觉和自然语言处理领域，文字识别在很多应用中起着至关重要的作用。本篇技术博客将带领大家使用Python语言实现文字识别提取的过程。 步骤一：安装依赖库 要实现文字识别提取，我们需要使用到一些Python第三方库。首先，我们需要安装以下依赖库：
牛说(cowsay)回忆上次内容 我们狂飙了一路 从用shell 直接执行 python程序到用shell 循环执行 python程序 循环体中 把 python的 输出结果 用管道 交给了 figlet 把 figlet的 输出结果 用管道 交给了 cowsay 把 cowsay的 输出结果 用管道 交给了 lolcat 最后 提权 直接运行 shell程序 这一路真的好远啊! python3 是脚本解释器shell 也是脚本解释器 其实我们是 在shell中 利用 python3的 输出结果用she
人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。 图形用户界面是一种人与计算机通信的界面显示格式，允许用户使用鼠标等输入设备操纵屏幕上的图标或菜单选项，以选择命令、调用文件、启动程序或执行其它一些日常任务。与通过键盘输入文本或字符命令来完成例行任务的字符界面相比，图形用户界面有许多优点。图形用户界面由窗口、下拉菜单、对话框及其相应的控制机制构成，在各种新式应用程序中都是标准化的，即相同的操作总是以同样的方式来完成，在图形用户界面，用户看到和操作的都是图形对象，应用的是计算机图形学的技术。
Python编程语言允许我们执行各种任务，所有这些都是在简单模块和短小精悍的代码的帮助下完成的。在Python的帮助下进行屏幕截图就是这样一项任务。
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
在数字化时代，图片处理是一项常见的任务。无论是在个人生活中还是在工作中，我们经常需要对图片进行裁剪、调整大小或添加特效等操作。在本文中，我们将介绍一个使用 Python 的 Pillow 库来进行图片处理的简单程序。
智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术，智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
Python的模块为日常编程中许多问题提供了标准的解决方案，同时也能让我们更加简洁优雅地管理代码。
shigen的一大特点就是爱好折腾，今天上班的时候发现了一篇有趣的文章：Typora+MinIO+Python代码打造舒适协作环境。开始还觉得不就这样吗？还在用minIO，shigen早就用上COS了！但是接下来的设置简直是美到天，直接在typora里上传图片到COS，获得网络地址的回显，这不是把shigen写作的效率提升了一大截。总所周知，shigen在文章《为什么我们总是被赶着走》里就提到了：我一篇文章的写作时间基本上都是2小时+，还要保持日更。效率的提升是那么的迫切。
前 言 深度学习从根本上改变了我们周围的一切。很多人认为必须成为深度学习的专家，才能将深度学习用到自己的应用中。然而，实际并非如此。 在我之前的文章中，我讨论了6款新手也能快速构建的深度学习应用(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/6-deep-learning-applications-beginner-python/)。我非常高兴地看到有上百名读者受到它的激励。所以在这篇文章之后，我想再写一些深度学习应用方面的东西。如果你错过了我之前的文章，我建议你
注意：无论是tool1.count，还是tool2.count还是tool3.count结果都3
一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL：下载地址：http：//www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载） 下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C：Python27Libsite-packages中去， (2)pytesser：下载地址：http：//code.google.com/p/pytesser/，（CSDN下载） 下载解压后直接放C：Python27Libsite-packages(根据你安装的P
学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，学校围墙攀爬识别报警系统能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件，学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
python随着人工智能的火热着实大火了一把，我最近在用python搭一个框架，其中用到一些很基础的功能，跟大家源码分享，不一定能入君法眼，欢迎一起讨论... 从今天开始，每周四都会延续一个python相关的文章，最终会组织成一个系列 python读txt文件 每一行是一张图片的信息，第一个字段是文件名称，第二个是roi的个数，后面是每个rect坐标，字段间用空格分开； 读取每行的数据 注意：形成了一个list，每个字段是一个元素，每行后面有个换行符是我们不需要的！ strip函数去掉换行符 注意：换行符去
本文将介绍一些有用的小工具，它们能够帮助我们提高工作效率。本文将介绍笔者在近一周发现的三个小工具，写文章以做记录，希望能对大家有所帮助。
项目简介：本实验通过一个简单的例子来实现破解验证码，非常适合Python新手练手。从中我们可以学习到 Python 基本知识，PIL 模块的使用，破解验证码的原理。 本项目完整教程及在线练习地址：Python 破解验证码 （Python学习路径中的基础练手项目） 一、实验说明 本实验将通过一个简单的例子来讲解破解验证码的原理，将学习和实践以下知识点： Python基本知识 PIL模块的使用 二、实验内容 安装 pillow（PIL）库： $ sudo apt-get update $ sudo apt-g
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
前段时间分享一个小视频，今天来详细讲解一波如何实现以图搜图，这篇写了好几天，自身能力有限可能没办法写的非常完美，也没有办法把所有点都讲的非常的仔细，但是我都会附上详细的链接，大家有什么不懂的都可以去查一哈，我觉得这个项目还是挺有趣的，最后我还附上了一个视频操作，第一次录视频意外多多，不足之处请大家见谅，如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群，小编会万分感谢的！！！
河道污染物识别系统通过python+yolo深度学习技术，河道污染物识别系统对现场画面中河道污染物以及漂浮物进行全天候实时监测，当河道污染物识别系统监测到出现污染物漂浮物时，立即抓拍存档触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
Python 提供了多个用来编写爬虫程序的库，除了前面已经介绍的 urllib 库之外，还有一个很重的 Requests 库，这个库的宗旨是“让 HTTP 服务于人类”。
本文一步步为你介绍，如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩，且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识，欢迎动手来尝试。
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术，工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测，工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
