嗨，大家好，这个资料库包含脚本的源代码，用于检测视频/摄像机框架中的汽车，然后在它们周围绘制矩形框。 用于检测汽车和边界框坐标的ML算法是一种预训练的级联模型。 全文在哪里？ 该项目的完整文章最初发布在上，文章标题 入门 首先，我们必须克隆项目存储库或下载项目zip，然后将其解压缩。 git clone https://github.com/Kalebu/Real-time-Vehicle-Dection-Python cd Real-time-Vehicle-Dection-Python Real-time-Vehicle-Dection-Python - > 依存关系 现在，一旦我们在本地目录中有了项目存储库，现在就可以安装运行脚本所需的依赖项 pip install opencv-python 范例影片 我们在该项目中使用的示例视频是 ，它将在您下载或克隆存储库时出现，以加载具

UofG_PGT_IDSS 该存储库包含用于实践从UofG的MSc计算科学的PGT学习过程中从数据科学与系统概论课程获得的知识的代码。 请注意，该代码是根据。 注意力 可以在Visual Studio代码（如果支持）中打开和编辑IPYNB文件。 到2021年3月31日，使用代码编辑器（版本：1.55.0）看起来一切都很好。 作为一种选择，您还可以在Anaconda中使用Jupyter Notebook。 下表列出了开发中使用的主要软件包。 姓名 版本 Python 3.8.8 1.0 1.0 matplotlib 3.3.4 麻木 1.20.1 大熊猫 1.2.3 科学的 1.6.1

Meteostat Python软件包 Meteostat Python库提供了用于访问开放的天气和气候数据的简单API。 从不同的公共部门收集历史观测和统计数据，其中大多数是政府部门。 数据来源包括国家气象服务，例如国家海洋和大气管理局（NOAA）和德国的国家气象服务（DWD）。 安装 Meteostat Python包可通过： pip install meteostat Meteostat需要Python 3.5或更高版本。 如果您想可视化数据，请也安装Matplotlib。 文献资料 Meteostat Python库分为多个类，这些类提供对实际数据的访问。 该涵盖了库的所有方面： 例子 让我们绘制不列颠哥伦比亚省温哥华的2018年温度数据： # Import Meteostat library and dependencies from datetime import da

IBM HR员工减员 数据取自此处要解决的主要业务问题是如何创建系统以帮助大公司通过了解哪个员工可能离职来控制其减员，从而为他/她提供一些激励措施。留下来。 如何导航？ 注意： 3X项目仅使用Python 3.X和Tableau 10.0及更高版本进行分析 PPT-包含业务问题和转换为DS问题 Tableau-EDA洞察 功能选择 各种分类模型 最终PPT-解释 报告 安装 $ pip install imblearn # For Smote 问题陈述 我们的客户是ABC一家领先的公司，在该领域表现良好。 最近，它的员工流失率急剧上升。 在过去的一年中，员工流失率已从14％上升到25％。 我们被要求制定一项战略，以立即解决该问题，以免影响公司的业务发展，并提出长期有效的员工满意度计划。 当前，尚无此类程序。 不能再加薪。 幻灯片在 探索性数据分析 数据是不平衡的，我们有83％的人尚未离

Phishing_Website_Detection：该项目基于使用随机森林分类公式检测网络钓鱼欺诈性网站。 使用Python编程语言和Django框架实现

加州火区分析：《洛杉矶时报》对火灾危险区内的加利福尼亚建筑物的分析

data_science_byFLW-master.zip

Python备忘单 这个代表越来越多的Python速查表清单。 发现错别字或有建议吗？ 分叉，做出贡献并根据您的口味进行调整！ 目前包括： 安装 如果要单独安装软件包，请进入相应的.md文件以获取有关如何安装的说明。 从项目根目录： 通过点： $ pip install -r requirements.txt 通过Anaconda： $ conda install --yes --file requirements.txt 这会将所有软件包安装到您的环境中。 未来的补充： 基本的Python语法 （大概）熊猫 PyBind

从Indeed刮取工作 该代码的目的 我为旧金山大学管理学院的一个项目编写了此代码。 该代码的目的是能够获取一个数据集，该数据集捕获来自Indeed的不同职位，可以对其进行分析以了解职位市场需求，职位，技能，行业和位置。 代码结构 导入所需的软件包。 加载作为代码输入的CSV文件，这些文件包含作业搜索和您在每个作业中寻找的关键字。 第1阶段-搜寻工作链接：此代码将创建所有工作搜索的数据集，并提供每个工作的链接。 第2阶段-删除职位的正文：此代码将在创建的数据集中提取每个职位的正文。 第3阶段-文本挖掘职位的正文：此代码将查找所需的关键字以及每项工作所需的最少年限。 阶段4-为工作分类：此代码将工作分为以下几类：工作名称，业务职能/部门和城市。 如何处理搜索和关键字CSV文件 这些文件充当代码的输入，从而使您可以根据需要更轻松地进行编辑。 在运行python代码之前，您应根据需要

NIPYPE：Python中的神经成像：管道和接口 当前的神经影像软件为用户提供了使用多种不同算法分析数据的难得的机会。 但是，这导致了专用应用程序的异构集合，而没有透明的互操作性或统一的操作界面。 Nipype是NiPy旗下由社区开发的开放源代码计划，它是一个Python项目，可为现有的神经成像软件提供统一的界面，并促进单个工作流程中这些软件包之间的交互。 Nipype提供的环境鼓励交互式探索来自不同软件包（例如SPM，FSL，FreeSurfer，AFNI，Slicer，ANTS）的算法，简化了软件包内部和软件包之间的工作流程设计，并减少了使用不同软件包所需的学习曲线。 Nipype正在使用高级语言为神经影像软件开发创建一个协作平台，并解决现有管道系统的局限性。 Nipype允许您执行以下操作： 轻松与来自不同软件包的工具进行交互 结合来自不同软件包的处理步骤 重用旧步骤中的常