Python携程铁路爬虫，统计长三角铁路车站的互通班次数据，分G、D/C、KTZX三类，最终结果用EXCEL表格展示。

基于Windows+DirectX3D，用C++与Python语言混合编程实现,使用Visual Studio 2008为程序开发平台。希望对3d游戏编程新手有所帮助。

一份基于cnn的手写数字自识别的代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 以交互式方式启动session # 如果不使用交互式session，则在启动session前必须 # 构建整个计算图，才能启动该计算图 sess = tf.Interactiv

项目预览: QWQ 那么第一步先梳理一下我们的项目逻辑: 一. 找素材 （数字模板，银行卡照片等） 二. 识别数字则需要我们对数字模板进行处理。因此下面我们开始处理数字模板。 1.将数字模板处理成灰度图，再进行二值处理.这样图像就变成双通道图. 2.计算模板边缘轮廓.将数字模板每个数字的轮廓计算出来. 3.画出每个数字轮廓的外接矩形。最后将其分别保存到一个字典里. 三. 数字模板处理完成，已经洗净切块备用啦！现在让我们处理正餐-银行卡。 1.和模板一样先进行图像处理.灰度图 —— 二值处理 2.初始化一个（9,3）和(5,5)的卷积核放在旁边备用. 3.将已经处理的银行卡图像进行礼帽操作，去

一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测（方法简单） 二、步骤（完整代码见最后） 2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化） 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图，均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY) 2.2 直方图计算（结果其实是二

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ShivyC一个Python写的C编译器

使用python3安装eth环境时遇到安装问题，最棘手就是异常提示，试了很多种方法都不行，这是最终且最好的解决方案

一、需求背景 自己一直在做一个周基金定投模拟，每周需要添加一行数据，并生成图表。以前一直是用Excel实现的。但数据行多后，图表大小调整总是不太方便，一般只能通过缩放比例解决。 二、需求实现目标 通过Python程序读取Excel文件中的数据，生成图表，最好将生成图表生成至浏览器页面，后期数据多之后，也能自动缩放，而不会出现显示不全问题。 三、需求实现代码 # 调用本地echarts.min.js 文件 from pyecharts.globals import CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST ='D:\\develop_study\\Pyth

解决python安装库时需要vc++14.0的问题 报错信息"microsoft visual c++ 14.0 is required"的解决办法。步骤：1. 下载此文件、2.解压安装、3.再次执行pip install xx命令。下载时直接点击默认设置就好，会快很多，否则要好半天。