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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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ziwupython 頭像

子午 - 植物識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 植物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物葉片圖片數據集（涵蓋廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏六類常見植物）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據

圖像識別 , tensorflow , Python

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - anaconda python下載_Anaconda3下載 Anaconda3 5.2.0 Python 3.6 for Linux 64位 官方免費版(附安裝教程)

版本亮點： 1、它核心就是個「Python 全家桶」，預裝了超過 250 個最常用的數據分析、AI 相關包，比如 NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、PyTorch 這些，打開就能用，不用自己一個個 pip install。2025 版還升級了環境管理功能，比如你做不同項目需要 Python 3.9 和 3.12

code , 數據分析 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16099217 頭像

技術博客達人 - 《代碼大全2》——讀後感3

第三次重讀最後幾章，關注的焦點從具體技術轉向了整體構建哲學。書中“軟件構建如同城市建設”的比喻給了我新的啓發——我們不僅是編碼工人，更是軟件城市的規劃師。 這次閲讀，我特別注意到之前忽略的“集成策略”部分。結合我們團隊正在進行的微服務重構，書中提到的“漸進式集成”理念為我們提供了理論支撐。我們改變了以往在開發末期才集成的做法，轉而採用持續集成的模式，這使我們在項目中期就發現

軟件構建 , 微服務 , 變量命名 , 後端開發 , Python

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u_16099172 頭像

編程小天匠 - Android ViewPager2實現無限輪播

輪播圖 輪播圖的基本概念 定義：輪播圖是一種可以水平或垂直滑動切換的多內容展示區域，通常自動循環播放。 實現 添加依賴 這裏我們通過Glide加載圖片，所以添加Glide的依賴 implementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.16.0' 佈局

windows , List , 後端開發 , Android , ide , Python

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ziwupython 頭像

子午 - 魚類識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了包括‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等在內的30種魚類圖像數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯

圖像識別 , tensorflow , Python

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u_12929 頭像

話不是這麼説的 - C語言實現掃雷遊戲詳解_C 語言

掃雷遊戲的功能説明 ： • 使⽤控制枱實現經典的掃雷遊戲 • 遊戲可以通過菜單實現繼續玩或者退出遊戲 • 掃雷的棋盤是9*9的格⼦ • 默認隨機佈置10個雷 • 可以排查雷： ◦ 如果位置不是雷，就顯⽰周圍有⼏個雷 ◦ 如果位置是雷，就炸死遊

遊戲 , 初始化 , include , 開發語言 , C語言 , 後端開發 , Python

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u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - Hiveserver 2 啓動中的問題

在 Hive 生態系統中，從元數據庫初始化到 HiveServer2 啓動的每一步都可能暗藏 “陷阱”。本文將結合實際操作，詳細解決元數據庫強制連接 Derby和HiveServer2 啓動類缺失兩大核心問題，幫助你徹底打通 Hive 部署流程。 目錄 一、問題一：Hive 元數據庫初始化時強制連接 Derby 現象回

大數據 , MySQL , hive , hadoop , 後端開發 , 筆記 , Python

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u_87634 頭像

新新人類 - 全網最簡單快捷的Stable Diffusion Web UI部署上手教程 -

🏗️ 核心架構概覽 Stable Diffusion Web UI採用分層架構設計，主要分為前端界面、核心引擎和數據處理三個層次。 前端界面層位於frontend/目錄，包含Vue.js構建的用户界面： frontend/src/app.vue - 主應用組件 frontend/src/main.ts - 應用入口點 frontend

後端開發 , 開發者 , Python , ui , Web

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stormsha 頭像

stormsha - 安裝python包到指定虛擬環境

首先需要閲讀《創建Python虛擬環境——下》 《創建Python虛擬環境——下》 創建虛擬環境 1、 打開虛擬環境 workon venv(自己創建的虛擬環境名稱) 2、 在這裏使用pip安裝python包 直接安裝 pip install 包名 使用國內鏡像安裝 python包國內鏡像： 清華：https://pypi.tuna.tsinghua.ed... 阿里雲：http://mirro

MySQL , virtualenv , django , Python

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u_16099318 頭像

墨染心語 - 華為openGauss 執行卸載

腳本支持openEuler 22.03 / openEuler 20.03，數據庫版本openGauss 5.0到7.0 遠程ssh，執行克隆 [root@openGauss-server01 ~]# ls anaconda-ks.cfg [root@openGauss-server01 ~]# git clone https://github.c

xml , 數據庫 , 後端開發 , 系統版本 , Python

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u_16213577 頭像

信息小飛俠 - python 模擬國標28181的服務端實現客户端的註冊功能

Python基礎之網絡併發編程 目錄 Python基礎之網絡併發編程 一、黏包現象 1、什麼是黏包 2、產生黏包的原因 3、如何避免黏包 二、struct模塊 1、模塊簡介 2、常用方法 3、常見格式 三、

數據 , 客户端 , 後端開發 , udp , Python

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u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - AIGC課程

AIGC課程是指利用人工智能生成內容（AIGC）相關的課程，它主要面向幫助學生和從業者理解和應用人工智能技術以生成內容的方法。本文將詳細記錄解決“AIGC課程”相關問題的過程，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用等六個部分。 環境準備 在開展AIGC課程前，需要確定合適的軟硬件要求。以下是針對不同操作系統和軟件版本的兼容性矩陣表：

aigc , 人工智能 , Python

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u_16099213 頭像

編程思想者 - python 桌面應用 flutter

第二篇 編寫一個fluter應用 一、創建 Flutter app 二、使用外部包(package) 1.pubspec文件管理Flutter應用程序的assets(資源，如圖片、package等)。 在pubspec.yaml中，將english_words（3.1.0或更高版本）添加到依賴項列表，如下面

python 桌面應用 flutter , 框架 , 後端開發 , flutter , ios , Python

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - 企業在開發APP時，應該如何做好產品定位？_企業app的產品定位_Gymoo

在職場中做十年開發，對很多事情的理解根深蒂固，尤其是對技術的認知：大部分程序員都認為，拓展技術的深度和廣度，會提高自己的競爭力。但這只是競爭力的一兩個因素，這兩年市場已經卷出了答案。 今年是工作的第十年，選擇在下半年轉獨立開發，有職場性價比的考慮，也有卡着十年的收尾，試試自己深淺的目的。 這件事的前提：要懂得避開自己的技術思

獨立開發者 , 架構設計 , 後端開發 , 公眾號 , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用Python從圖片中提取文本

在日常辦公或文檔數字化處理中，我們常常會遇到需要從圖片中提取文字的需求，例如掃描件、截圖、票據等。藉助OCR（光學字符識別）技術，我們可以快速將圖像中的文字轉換為可編輯文本。 本文將介紹如何使用 Spire.OCR for Python 從圖片中提取文字，包括： 基本提取方法 獲取文本的位置信息 批量處理文件夾內的多張圖片 工具介紹：Spire.OCR for Python Spire

png , 圖片處理 , ocr , 文字處理 , Python

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u_16213560 頭像

數據小探 - （一）Spark簡介-Java&Python版Spark

從 5MB 到 1.6GB 數據：Java/Scala/Python 在 Spark 中的性能表現全解析 arXiv:2510.19012 (cross-list from cs.DC) Comparative analysis of large data processing in Apache Spark usi

Scala , 後端開發 , JAVA , harmonyos , Python

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u_14230 頭像

爛漫樹林 - 程序運行時斷點失效的問題，原因及解決方法

前端斷點調試避坑與精準設置技巧 在大型前端項目中，調試是開發的核心環節，而斷點調試是最常用的工具之一。然而，許多開發者常遇到斷點不生效的問題，導致調試效率低下。本文將深入探討斷點失效的原因與解決方案，並分享在模塊化代碼中精準設置斷點的技巧，幫助你提升調試能力。文章內容基於實際開發經驗，確保原創性和實用性。 第一部分：為什麼你的斷點不生效？原因

chrome , 加載 , 後端開發 , 模塊化 , 前端 , Python

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u_16213677 頭像

mob64ca140eb362 - 技術演進專題

NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) 是一個專為AI推理框架設計的高性能數據傳輸加速庫，通過創新的模塊化插件架構，為分佈式AI推理提供革命性的數據傳輸解決方案。🚀 什麼是NIXL？ NIXL是NVIDIA推出的推理傳輸庫，專門針對AI推理框架中的點對點通信進行優化加速。它為各種類型的內存（CPU、GPU）和存儲（文件、塊存

API , 元數據 , 後端開發 , 數據傳輸 , Python

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u_16213573 頭像

數據探索家 - leetcode76. 最小覆蓋子串

76.最小覆蓋子串 給你一個字符串s，字符串t. 返回s中涵蓋t所有字符的最小子串。如果s中不存在涵蓋t所有字符的子串，則返回空字符串""。 遇到的問題 找出所有符合條件的字段，然後統計長度。統計abc字符出現的次數，這種方法的問題是？ 如何統計各個字符出現的次數？思路分析 這種題目一般使用滑動窗口來實現

字符串 , 子串 , 算法 , 滑動窗口 , 後端開發 , 哈希算法 , Python

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u_11117078 頭像

葉梓梓 - 可解釋AI的公理化方法：Shapley值與交互指數的公理衝突

可解釋AI的公理化方法：Shapley值與交互指數的公理衝突 引言：可解釋AI的數學基礎危機 在人工智能決策日益影響人類生活的今天，模型可解釋性已從"錦上添花"變為"不可或缺"。然而，當前最流行的Shapley值解釋方法正面臨深刻的數學危機——其核心公理體系內部存在不可調和的衝突。研究表明，超過60%的工業級AI應用在使用Shapley值進行特徵歸因時，遭遇了交互效應導致的解釋不

微信開發 , List , 移動開發 , ci , Python

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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2026-01-02 GitHub 熱點項目精選

🌟 2026-01-02 GitHub Python 熱點項目精選(13個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. Polymarket/agents Polymarket 是一個去中心化預測市場平台，該項目可能是用於構建預測市場智能合約或相關交易代理的代碼庫，為用户提供在區塊

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 多奧聯網型純國產國密人臉識別指紋刷卡門禁考勤系統（DAIC-YKT-MJKQ）全規格解析

該系統是一套集多模態生物識別、國密級加密與門禁考勤一體化的聯網管理方案，以國產硬件為核心，適配政企高安全場景，支持人臉 / 指紋 / 國密 CPU 卡等組合驗證與統一發卡密鑰管理，可對接 HR / 財務系統。以下是結構化整合的完整技術文檔。 系統組件清單及核心參數

門禁機 , 後端開發 , 指紋考勤機 , 人臉考勤機 , 考勤機 , 門禁考勤機 , Python

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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - python對應msvc版本

教程引言： 該系列圖文課程以及視頻課程全部免費。課程會系統地講解計算機的基礎知識，Python的基礎知識。 在講解Python的高級知識中，會系統地講解面向對象編程，併發編程，數據庫編程，網絡編程。 在項目實戰中會講解搜索引擎，web開發，微信小程序開發，網絡爬蟲等項目。 本教程通俗易懂，面向的是零編程基礎的同學，

環境變量 , python環境變量配置 , python對應msvc版本 , python配置環境變量 , 後端開發 , Python

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u_13250 頭像

flybirdfly - Linux學習筆記（9）-守護進程

在前面的文章中，我們的服務器跑起來之後，實際上並不是會一直在運行，為什麼這麼説呢？因為受我們XShell的限制，只要我們將XShell關閉，我們運行的服務器也就中斷了。現實中我們使用的軟件肯定不是這樣的，這些軟件的服務器正常情況下會在主機上一直運行。所以我們這篇文章就來介紹一下如何做到 文章目錄 1. 進程組

進程間關係 , 後台進程 , 前台進程 , 後端開發 , Linux , 網絡 , Python

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