[Python] python_x64_v3.8.5.zip

说明：python 3.8.5 之前3.8.4版本有bug，请一定要用最新版
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[Python] lisa traffic sign 转 coco

说明：将lisa traffic sign 里分割后的split1.csv，split2.csv转化为coco_train.json和coco_test.json的coco格式。
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[Python] torch-1.5.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

说明：torch-1.5.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64，供需要的下载，可以实现离线安装
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[Python] 数据挖掘源代码(仅供学习)

说明：数据挖掘源代码(仅供学习) imooc-spider——数据挖掘 python——数据挖掘 源码奉送
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[Python] 包含数据分析和数据挖掘的学习代码和实战代码.zip

说明：包含数据分析和数据挖掘的学习代码和实战代码 本项目很多内容属于边学边试。参考了书籍，但是很多代码存在过时和错误均被我修改。 数据挖掘是最近几年才出现的一个名词，其归根到底的目的就是经过一系列手段处理数据得到一个适合的建模数据，利用建模数据建立模型挖掘已有数据的隐含价值。 一般步骤（详细内容子目录有叙述，且后面的实战项目我会严格按照这个步骤进行） 数据获取 利用各种手段获取数据，数据样式不限制，但一般而言是形如excel或者csv这样的表格格式。 数据探索 对数据进行初步探索，得到数据特征（如
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[Python] 黄金舆情数据分析.zip

说明：黄金舆情数据分析 项目流程 （1）舆情数据获取 爬取尽量多的新闻、点评以及行情播报等内容。 （2）舆情数据分类 以按照数据来源、数据内容分类。 （3）情绪分类 对每一条舆情进行舆情分类，可分为乐观、悲观、中性三类，可使用人工字典分类法或者机器学习自动分类法。 （4）构建变量 两种变量构建思路： a. 对舆情分类进行加工，构建情绪指标。 b. 对每一条新闻进行加工，构建词频变量。 （5）数据训练及结果分析 使用机器学习等方法对训练集进行训练，并进行结果分析。 （6）因子测试 使用情绪指标
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[Python] 基于微博的数据挖掘与社交舆情分析.zip

说明：基于微博的数据挖掘与社交舆情分析 This project consists of four parts: 1. Crawl weibo data, contain comment、userinfo etc... 2. Process the captured data to the format we want 3. Analyze the data in order to get social sentiment information 4. Show the final result on
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[Python] 去除背景算法.zip

说明：用numpy中的内置函数效率能提高 矩阵计算 用numpy矩阵函数执行效率大幅提升 for— 用向量运算 numpy ±*（）等直接向量矩阵运算 rr = np.clip((ar[0]+(rr-ar[0])*contr)*bright,0,255) 1 子矩阵 sub = img[rstart:rend,cstart:cend] #子矩阵 或子图像 rr = sub[:,:,0] #”取出图像的红色分量 img[rstart:rend,cstart:cend][:,:,0]=rr #
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[Python] python基于tkinterGUI的骰子梭哈小游戏的exe文件及其源码.rar

说明：Python基于tkinterGUI进行开发的一个骰子梭哈小游戏，游戏规则百度骰子梭哈即可了解，这里在满足游戏规则的情况下增加了双人游戏模式以及多人游戏模式，具体游戏界面下载后自己感受。压缩包里包含源代码及其exe可执行文件。
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[Python] 海龟绘图小程序-有趣的程序.py

说明：一个python turtle板块的小程序，改变参数可以绘制不同的图案
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[Python] 基于Python3 tkinterGUI界面实现读取本地Excel文件进行增删改查的学生信息管理系统源代码.rar

说明：基于Python3 tkinterGUI界面实现读取存储本地Excel文件进行增删改查的学生信息管理系统的可执行exe文件，openpyxl实现对Excel文件的增删改查及存储至本地文件。界面展示效果下载后用Python开发工具运行即可展示，可根据源码文件进行修改。
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[Python] 中文分词处理工具包，很准的一款分词器

说明：基于BiLSTM模型训练而成，包含词性标注，分词，实体识别等,　都准确率挺高的，用来做分词挺好的，调用简单无需配置一大堆东西，仅在linux Python3　环境测试通过，使用案例： import fool text = "两个傻子" print(fool.cut(text)) # ['两个', '傻子']
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