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基于深度学习的花卉检测与识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)

基于深度学习的花卉检测与识别系统用于常见花卉识别计数,智能检测花卉种类并记录和保存结果,对各种花卉检测结果可视化,更加方便准确辨认花卉。本文详细介绍花卉检测与识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5目标检测算法,在界面中可以选择... ......
花卉 深度 界面 代码 YOLOv5

基于深度学习的瓶盖检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别,提供实时瓶盖检测定位和计数,辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
深度 检测系统 瓶盖 模型 界面

吸烟行为检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测,快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果,辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别,基于YOLOv5算法实... ......
检测系统 深度 模型 界面 行为

基于YOLOv5的舰船检测与识别系统(Python+清新界面+数据集)

基于YOLOv5的舰船检测与识别系统用于识别包括渔船、游轮等多种海上船只类型,检测船舰目标并进行识别计数,以提供海洋船只的自动化监测和管理。本文详细介绍船舰类型识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可... ......
舰船 界面 数据 YOLOv5 Python

基于深度学习的动物识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)

动物识别系统用于识别和统计常见动物数量,通过深度学习技术检测日常几种动物图像识别,支持图片、视频和摄像头画面等形式。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。动物识别系统主要用于常见动物的识别,检测几种动物的数目、位置、预测置信度等;检测模型可选择切换,识别... ......
深度 界面 动物 代码 YOLOv5

智能零售柜商品检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品,检测商品名和位置以了解销售情况,为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集、以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的... ......
深度 模型 界面 智能 商品

python中的pickle库

1.1 持久化模块 pickle模块是Python专用的持久化模块,所谓的持久化就是让数据持久化保存,可以持久化包括自定义类在内的各种数据,比较适合Python本身复杂数据的存储。但是持久化后的字符串是只能用于Python环境,不能用作与其他语言进行数据交换。pickle的本意是腌渍的意思,就是将物 ......
python pickle

python---打包exe文件运行自动化

前言 我们正常执行自动化测试的代码都是在有python环境和对应的python库的环境中进行执行的,那么如何能否将我们的自动化测试代码放到没有python环境的电脑上进行运行呢?这个当然时可以的了,只需要将我们的代码打包程exe然后进可以进行在没有安装python的环境下进行执行了。 pyinsta ......
文件 python exe

Python中事件驱动

提示:如果要回顾视频,直接从第8分钟开始看 事件驱动可以说是一个概念,还是用一个官方的语言来讲解一下吧 事件驱动专业的解释是指在持续事务管理中,进行决策的一种策略,当事件被触发时计算机调动可用资源,执行相关任务,这样使得不断出现任务得以执行,防止实务的堆积。这种策略相比起非事件驱动的程序来说,让计算 ......
事件 Python

Python3 RabbitMQ

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链 ......
RabbitMQ Python3 Python

Python Twisted介绍

Twisted是什么? Twisted模块是扭曲,事件驱动的网络引擎。 Twisted就是基于Reactor模式帮我们抽象出了异步编程模型以及各种非阻塞的io模块(tcp、http、ftp等),使我们很方便地进行异步编程。 原文链接:http://www.aosabook.org/en/twiste ......
Twisted Python

python redis使用介绍

1.安装 redis 模块 Python 要使用 redis,需要先安装 redis 模块: sudo pip3 install redis 或 sudo easy_install redis 或 sudo python setup.py install 源码地址:https://github.co ......
python redis

python2代码转换成python3代码

安装了python3解析器后,它为我们提供了很多工具脚本,其中就包括pytho2转换成python3的脚本 位置在 python的安装路径下的 Tools\scripts 文件夹下 将 2to3.py 拷贝到想要转换的文件所在的目录 cmd中执行 python 2to3.py --help pytn ......
代码 python python2 python3

Python 四大主流 Web 编程框架

目前Python的网络编程框架已经多达几十个,逐个学习它们显然不现实。但这些框架在系统架构和运行环境中有很多共通之处,本文带领读者学习基于Python网络框架开发的常用知识,及目前的4种主流Python网络框架:Django、Tornado、Flask、Twisted。 网络框架及MVC架构所谓网络 ......
框架 主流 Python Web

python制作PPT

1.安装: pip install python-pptx pip install python-pptx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.初步认识并创建ppt from pptx import Presentation #导入Presen ......
python PPT

python 动态调用函数时,在被调用函数中捕获具体异常

背景: 有一个test接口如下,主要作用就是通过两个入参,去动态的调用某个文件的某个方法 def test(pyname, method): """ :param pyname: 文件名称 :param method: 方法名 """ pass 如果直接在该test接口文件内捕捉异常,只能捕捉到te ......
函数 动态 python

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门语言翻译应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

与其他翻译工具不同,使用ChatGPT可以考虑文本的上下文和目标语言的习惯和礼貌用语,生成更自然和恰当的翻译。使用ChatGPT进行风格转换。您可以指定您想要的翻译风格,例如正式、幽默、简洁等,让ChatGPT根据您的要求调整翻译的语气和表达。 ......
场景 全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门自然语言指令创建支付API代码(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

用户可以通过ChatGPT,使用自然语言指令来创建和控制自己想调用Stripe API的代码,无需关心技术细节和实现过程。用户还可以根据自己的喜好和需求,选择不同的语言和模型来生成相应的接口,更快速地生成调用OpenAI的各种模型和服务的代码。 ......
自然语言 全网 示例 源代码 指令

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门自然语言转换SQL查询语句应用(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

使用ChatGPT可以帮助开发人员快速构建复杂的SQL查询,而无需手动编写SQL代码。ChatGPT可以将自然语言转换为SQL查询语句,并且可以根据用户的要求进行定制化。ChatGPT可以帮助开发人员更快地完成SQL查询,减少了编写SQL代码的时间,提高了工作效率。 ......

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门语法纠正应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

ChatGPT的发展,使得语法纠正成为现实。无论是写作、阅读、翻译,还是其他领域,用户都可以通过ChatGPT来提高自己的语言水平和表达能力。ChatGPT不仅可以纠正语法,还可以提供语言学习和练习的功能。它可以根据用户的输入提供反馈、评分和解析,从而帮助用户掌握更多的词汇和语法规则。使用ChatG... ......
场景 全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门文本转命令应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

ChatGPT的发展,使得智能命令成为现实。无论是编程、数据分析、文档编辑,还是其他领域,用户都可以通过ChatGPT来简化和优化自己的工作流程。ChatGPT不仅可以转换命令,还可以与用户进行交互和对话。它可以根据用户的输入提供反馈、建议和帮助,从而提高用户的满意度和信任度。 ......
场景 命令 全网 示例 源代码

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门复杂文本总结应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

如果你经常需要阅读大量的文本,比如论文、报告、新闻等,你可能会觉得很费时费力。有没有一种方法可以快速地提取出文本的主要信息,而不用阅读整篇文章呢?答案是有的。通过阅读这篇文章,你将能够从0到1快速入门复杂文本总结应用场景,并掌握如何使用ChatGPT生成简洁、准确、流畅的摘要。不管你是学生、老师、编... ......
场景 全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门自然语言指令创建调用OpenAI(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

用户可以通过ChatGPT,使用自然语言指令来创建和控制自己想调用OpenAI API的代码,无需关心技术细节和实现过程。用户还可以根据自己的喜好和需求,选择不同的语言和模型来生成相应的接口,更快速地生成调用OpenAI的各种模型和服务的代码。 ......
自然语言 全网 示例 源代码 指令

Python学习笔记:Pandas处理时间类型之dt模块

Pandas.Series 对象和 DataFrame 的列数据提供了 cat、dt、str 三种属性接口(accessors),分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据。 通过这几个接口可以快速实现特定的功能,十分便捷。 今天先针对 dt 接口对时间模块进行学习。 一、构建测试数据集 # 创建测 ......
模块 类型 时间 笔记 Python

python dataframe获取指定行指定列

data.iloc[i][36] iloc获取dataframe指定行的所有数据,[36]表示获取指定列数据 ......
dataframe python

Python 面向对象

Python 面向对象 1 编程范式介绍 编程是程序员用特定的语法+数据结构+算法组成的代码来告诉计算机如何执行任务的过程 ,实现一个任务的方式有很多种不同的方式, 对这些不同的编程方式的特点进行归纳总结得出来的编程方式类别,即为编程范式。 两种最重要的编程范式:面向过程编程和面向对象编程。 1.1 ......
对象 Python

python 线程安全

python 线程安全 1 线程抢占 import time from threading import Thread class Foo(object): pass f = Foo() f.num = 0 def add(i): f.num = i time.sleep(1) print(f.nu ......
线程 python

Python time

说明:python本地时间与UTC时间转换,程序中常用于日志或生成文件命名,待补充完善。参考小例 # -*- coding: utf-8 -*- import time import datetime class TimeShift: def __init__(self): pass def get ......
Python time

Python Django atomic示例

本文介绍 django.db.transaction.atomic 的用法。 声明 atomic(using=None, savepoint=True, durable=False)[source] 原子性是数据库事务的定义属性。 atomic 允许我们创建一个代码块,在其中保证数据库的原子性。如果 ......
示例 Python Django atomic

python表格处理--1

import numpy as np# a = np.array([1,2,4,5]) # 创建一组数组# b = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) # 创建二维数组# x = np.arange(5) # 1个参数,起点取默认值0,参数值为终点,步长取默认值1,左闭右开# ......
表格 python