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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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ziwupython 頭像

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

一、項目介紹 本系統基於TensorFlow框架，搭建了一個採用卷積神經網絡（CNN）的果蔬圖像識別模型。我們收集了包括‘土豆’、‘聖女果’、‘大白菜’、‘大葱’、‘梨’、‘胡蘿蔔’、‘芒果’、‘蘋果’、‘西紅柿’、‘韭菜’、‘香蕉’和‘黃瓜’在內的12類常見果蔬數據集，通過多輪迭代訓練，最終得到一個識別準確率較高的深度學習模型。同時，系統配備了完整的Web可視化操作平台，便於用户交互使用。 技術

圖像識別 , tensorflow , Python

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chuanghongdengdeqingwa_eoxet2 頭像

宇文成都 - 使用 Python 將 Excel 轉換為 PNG

在數據處理的過程中，Excel 文件常常被用作存儲和分析數據的主要工具。有時，我們需要將 Excel 中的內容以圖像的形式展示，以便於共享、記錄或進一步的分析。Python 作為一種強大的編程語言，提供了多種庫來進行不同的任務。在這篇文章中，我們將使用 Spire.XLS for Python 庫將 Excel 文件轉換為 PNG 格式的圖像。 為什麼需要將 Excel 轉換為 PNG？ 將 Ex

excel , Python

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 通過Python腳本支持OC代碼重構實踐（二）：數據項提供模塊接入數據通路的代碼生成

作者 | 劉俊啓 導讀 在軟件開發中，經常會遇到一些代碼問題，例如邏輯結構複雜、依賴關係混亂、代碼冗餘、不易讀懂的命名等。這些問題可能導致代碼的可維護性下降，增加維護成本，同時也會影響到開發效率。這時通常通過重構的方式對已有代碼結構進行改進和優化。在重構的工作中，大部分的工作是人工的方式完成，是一個耗時且容易出錯的過程。對於研發人員來講，在不改變軟件的功能和行為的前提下，保證質量和效率完成對

腳本 , 重構 , Python

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u_17353607 頭像

瑞雪小雪 - Python函數式編程：map、filter與reduce應用

剛開始寫Python時，我處理列表總愛用for循環嵌套各種if判斷，代碼寫得又長又亂。後來接觸了函數式編程，用map、filter和reduce重構後，原本十幾行的代碼經常能精簡到兩三行，不僅可讀性提高了，邏輯也更清晰。 函數式編程的核心是“用函數處理數據”，強調通過純函數的組合來解決問題，減少狀態變化和副作用。map、filter和reduce是Python實現函數式編程

迭代器 , 後端開發 , for循環 , Python

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u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - 如何對血管的ct圖進行增強 python

　　近些年，隨着人們飲食習慣的改變及人口老齡化問題的加劇，冠心病的患病率呈現逐漸上升趨勢。介入療法是治療冠心病的常用手段，但在對患者實施介入治療前，需對患者冠狀動脈的管腔信息進行了解。光學相干斷層成像(Opt ical Coher ence Tomography，簡稱OCT)是一種以成像導管為基礎的醫療影像技術，可以對血管表層及以下結構成像，呈現

耦合器 , 推送 , 運動控制 , 後端開發 , 書籍 光電成像跟蹤系統 , Python

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u_16213575 頭像

墨舞青雲 - Python也能繪製藝術畫？這裏有一個完整教程 -

前言 生成Voronoi圖，有2個庫是最常用的：scipy和geovoronoi。 scipy 可能是因為我用的是實際的地圖數據，邊界比較複雜，用這個庫老是會有很多小bug，比如邊緣會有部分面積沒有被劃入任何一塊區域。和AI對話了好多輪，還是沒有完全搞定。 和AI的部分對話截取如下：

數據 , ci , 前端開發 , Javascript , Json , Python

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 15種傢俱分割數據集2943張json格式

15種傢俱分割數據集2943張json格式 數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2943 標註數量(json文件個數)：2943 標註類別數：15 標註類別名稱:["chair","table","bed","sofa

數據集 , Small , 傢俱分割數據集 , 後端開發 , Json , Python

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - php爬蟲亞馬遜,亞馬遜爬蟲(亞馬遜 api)

摘要 在構建跨境電商數據中台或BI系統時，“數據源”的獲取是第一步也是最關鍵的一步。本文將從技術架構和工程實踐的角度，深度對比三種主流的亞馬遜數據獲取方案：SaaS成品工具、自建分佈式爬蟲系統，以及第三方數據採集API。我們將重點分析它們在系統穩定性、數據實時性、反爬策略、維護成本和集成靈活性等方面的技術差異，為技術負責人和架構師在進行技術選型時提

亞馬遜數據採集 , 架構 , 後端開發 , 自建爬蟲 , 爬蟲 , 網絡爬蟲 , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 用Python移除Word文檔中的空白行

空白段落不僅會破壞文檔結構的嚴謹性，導致排版混亂、可讀性降低，還可能對自動化文本分析、數據提取或格式轉換等後續流程造成干擾。手動刪除方式在面對數百頁文檔或週期性維護需求時，既耗時又易產生人為疏漏，而通過Python同編程手段實現自動化處理，則能顯著提升操作精度與流程標準化程度。本文將介紹如何使用Python批量刪除Word文檔中的空白行。 本文所使用的方法需要用到免費的Free Spire.Doc

word , 文檔管理工具 , 文檔生成 , 文檔 , Python

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u_12891 頭像

gjnet - Docker容器化部署_doctor容器化部署_DC

DIFY-WEB是Dify.AI的前端應用Docker鏡像，Dify是一款LLM應用開發平台，目前已支持超過10萬款應用的構建。該平台集成了Backend as a Service (BaaS)和LLMOps的核心概念，覆蓋了構建生成式AI原生應用所需的核心技術棧，包括內置的RAG引擎。通過DIFY，用户可以基於任何LLM模型自助部署類似Assi

API , 後端開發 , Docker , Python

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u_16213634 頭像

mob64ca14048514 - 8種常用的Python工具_python

Python 生態豐富，工具覆蓋開發、數據科學、自動化、Web 等多個領域，以下是不同場景下好用且熱門的工具 / 庫，附核心用途和優勢： 一、開發效率工具 代碼管理與協作 Git + GitHub/GitLab 核心用途：版本控制、團隊協作、代碼託管。 優勢：分佈式管理，支持分支開

API , 後端開發 , harmonyos , Python , Web

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u_16213675 頭像

mob64ca140e4022 - 求點到線最小距離 python

點到線段最短距離的運算與點到直線的最短距離的運算二者之間存在一定的差別，即求點到線段最短距離時需要考慮參考點在沿線段方向的投影點是否在線段上，若在線段上才可採用點到直線距離公式，如圖1所示。 圖1（a）最短距離為點P與其在線段AB上投影C之間的線段PC b）最短距離為點P與端點B（或A）所構成的線段PB（或PA） 具體算法主要有以下三種：

最短距離 , 經典算法 , Math , 後端開發 , 求點到線最小距離 python , Python

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u_12204 頭像

桃太郎 - Python 數據科學入門教程：OpenCV

此文章一共分為四篇 第一篇入門篇（本篇） 第二篇 基礎篇 第三篇 進階篇 第四篇 項目篇 在這篇系列文章中，我將帶你從“完全小白”一路打怪升級到能動手做真實項目。 不堆術語、不講空話，只用你能跑通的代碼 + 能看懂的圖解 + 踩過的坑總結， 手把手拆解 OpenCV

spark , 大數據 , 圖像處理 , 視覺項目 , 計算機視覺 , opencv , Python

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u_16099276 頭像

風輕雲淡的開發 - 粘貼板工具：PPT或Excel複製粘貼成圖片問題的解決方案

最近升級了 Office 後，發現一個很詭異的現象： 在 PowerPoint（甚至 Word、Excel）裏複製文字，再粘貼，結果不是文字，而是一張“圖片”！ 有時候還粘不出樣式、不能選中文字，甚至無法再編輯。 一開始我以為是 Office 更新的鍋，結果真相竟然是—— 微信輸入法的“跨設備粘貼”功能。 問題現象

輸入法 , 微信 , office , powerpoint , 後端開發 , Python

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u_16651779 頭像

是Yu欸 - ④用MateChat 寫了一個 AI 修仙模擬器，融合高性能狀態管理與敍事終端

④用MateChat 寫了一個 AI 修仙模擬器，融合高性能狀態管理與敍事終端 寫在最前面 一、 複雜場景的 UI 工程挑戰：超越聊天框 痛點聚焦：非標準佈局的重複工作 MateChat 角色定位：UI 架構基座的價值 二、 技術實現拆解：MateChat 組

華為雲 , 後端開發 , 人工智能 , MateChat , 大模型 , Python , ui

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tulingxiaobian 頭像

圖靈教育 - 關於進階這件事，這位Python大佬有話説

上世紀90年代末，一位愛看計算機雜誌的驕傲少年在機緣巧合下，參加了一場技術聚會。“當時我就震驚了！”這位少年後來説道。除了自己，他發現聚會上的其他人似乎都學識淵博。關於那些被熱烈討論的編程知識，他只能點頭附和，完全插不上話。 回到家後，這位少年下定決心要惡補編程知識，至少要在下一次聚會時插得上話啊！日復一日、月復一月，他在浩瀚的代碼海洋裏掙扎。當下一次技術聚會終於來臨時，他仍然只能點頭附和。正所謂

編程 , 進階 , Python

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u_14191 頭像

索姆拉 - 【Python入門自學筆記專輯】——Python進階運算符

在Python中，字符串字面量可以通過前綴修飾以改變其處理方式或語義。除了常見的f"hello"（格式化字符串）和r"hello"（原始字符串），還有以下幾種核心用法： 1. b"hello"：字節字符串（Bytes Literal） 表示一個字節序列（類型為bytes），而非Unicode字符串。 示例： data = b"

字符串 , 轉義 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - JavaScript插件化開發教程 （一）_javascript技巧

f(x)是一款強大的終端JSON查看器和處理器，其核心優勢在於可擴展的JavaScript處理能力。作為專業的JSON數據處理工具，f(x)允許開發者通過自定義插件和函數來擴展其功能，滿足各種複雜的數據處理需求。 為什麼需要f(x)插件開發？ f(x)內置了豐富的JavaScript處理功能，但實際業務場景往往需要定製化的數據處理邏輯。通過插件開發，你可以：

插件開發 , 後端開發 , 數據處理 , Json , Python

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u_16099361 頭像

16099361 - c# 頁面打印預覽 並保存為PDF

為打印預覽對話框 PrintPreviewDialog 添加保存到 PDF 文件按鈕源代碼詳解 前言 1、創建自定義打印預覽對話框 CustomPrintPreviewDialog 2、自定義打印預覽對話框內部按鈕和事件 2.1、自定義打印預覽對話框內部按鈕和事件 2.2、公共靜態類和打印預

自定義 , PDF虛擬打印機 , 後端開發 , 1024程序員節 , 保存為PDF文件 , 自定義打印預覽對話框類 , Python

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u_16213619 頭像

mob64ca14010a69 - mysql 主從複製可能出現的問題_南有嘉魚

MySQL8主從數據庫複製故障 檢查從庫的狀態，發現 Slave_IO_Running :Yes ,Slave_SQL_Running ：No 報錯信息如下： Coordinator stopped because there were error(s) in the worker(s). … Worker 1 f

數據 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , SQL , Python

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mob64ca13fd9f8e - Prometheus 監控系統入門學習

流處理聯動篇 —— Prometheus 與 Flink 集成（實時計算 + 智能監控） 一：概述 1）背景 2）Flink Metrics 的作用 3）Prometheus 集成 二：部署 1) `hadoop` 集羣搭建 2）部署 `Flink` 3）集成

睿象雲 , grafana , 監控 , 運維 , 後端開發 , prometheus , Python

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u_16099261 頭像

風華絕代的java - 計算機畢業設計Python+Django基於python新聞雜誌投稿發佈和評論系統(源碼+系統+mysql數據庫+Lw文檔）_q

大家好，我是程序員小帥，一名專注於計算機畢業設計全流程輔導的技術博主。專注JavaWeb,我深耕畢設領域6年，累計輸出1200+原創項目案例，輔導成功率接近100%。如果你正在為選題、代碼、論文或答辯發愁，這裏能給你最落地的解決方案 一、摘要 21世紀是信息的時代，是網絡的時代，進入信息社會高速發展的時代，數字化革命給所有領域帶來新的改變。傳統的報紙雜誌已

數據 , 數據庫 , 後端開發 , 1024程序員節 , harmonyos , Python

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mob64ca12e10b51 - llama_cpp_python gpu 版本安裝

llama_cpp_python gpu 版本安裝是一項旨在充分利用圖形處理單元（GPU）進行高效計算的工作。以下是關於如何成功安裝該版本的詳細指南。 環境準備 在準備開始安裝之前，我們需要確保我們的硬件和軟件環境滿足要求。 前置依賴安裝 # 安裝基本依賴 sudo apt update sudo apt install build-essential python3-d

bash , aigc , CUDA , Python

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mob64ca12e7f20c - langchain AgentExecutor

在使用langchain的過程中，AgentExecutor是一個核心組件，主要用於執行各種任務和代理操作。這篇文章將詳細描述如何配置環境、編譯過程、進行參數調優、定製開發、性能對比以及提供一些進階指南，讓你的Agents運作得更加順暢。 環境配置 首先，我們需要配置運行langchain的環境。以下是一個基本的環境配置流程圖，展示了所需的步驟： flowchart TD

性能對比 , aigc , 調優 , Python

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