【python】PyQt5初体验,窗口等组件开发技巧,面向对象方式开发流程实战 PyQt5初体验:窗口及组件开发技巧PyQt5是Python绑定的Qt库,是一个功能强大的GUI开发工具。它提供了丰富的组件和灵活的布局管理,适用于开发各类桌面应用。本文将通过一个简单的示例,带领大家初步体验PyQt5的使用,并介绍一些组件开发技巧。安装PyQt5首先,我们需要安装PyQt5。 后端 2024年10月06日 0 点赞 0 评论 17 浏览
Open3D 点云配准-点对面的ICP算法配准(精配准) Open3D 点云配准 - 点对面的 ICP 算法配准(精配准)在三维计算机视觉中,点云配准是一个重要的任务,它的目的是将多个点云数据集对齐到同一个坐标系中。点对面的 ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)算法是一种常用的精准配准方法,其核心思想是通过迭代计算点云之间 后端 2024年10月09日 0 点赞 0 评论 17 浏览
在 CentOS 7/RHEL 7 上安装 Java 17 (OpenJDK 17) | 在现代的软件开发中,Java 作为一种广泛使用的编程语言,其开发工具和运行环境的安装和配置是每位开发人员必须掌握的技能。本文将介绍如何在 CentOS 7 或 RHEL 7 上安装 OpenJDK 17,并进行基本的配置和测试。一、更新系统在安装新的软件之前,首先建议你更新系统,以确保拥有最新的 后端 2024年10月21日 0 点赞 0 评论 17 浏览
VScode 中 Python 代码不高亮显示怎么办? 在使用Visual Studio Code (VSCode) 编写Python代码时,代码高亮显示是提高代码可读性和可维护性的重要功能。如果你的VSCode中Python代码不高亮显示,可能会影响开发效率。接下来,我们将详细讨论可能的原因及其解决方法,并提供一些相关的代码示例。一、检查文件扩展名 后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 17 浏览
使用Ollama+Python本地环境搭建AI大模型 使用Ollama+Python本地环境搭建AI大模型在人工智能领域,大模型的出现为各类应用提供了强大的支持。大模型能够理解和生成自然语言,进行复杂的数据分析,从而在处理文本、图像、语音等任务中表现出色。本文将介绍如何在本地搭建一个AI大模型环境,使用Ollama与Python进行交互。一、环境准 后端 2024年10月01日 0 点赞 0 评论 17 浏览
Python实现定时任务的三种方案——schedule、APScheduler、Celery 在 Python 中实现定时任务有多种方案,常见的有 schedule、APScheduler 和 Celery。这三种工具各有特点,适用于不同的场景。下面我们将逐一介绍这三种方案,并提供相应的代码示例。1. scheduleschedule 是一个非常简单且易于使用的库,适合用于需要简单定时任 后端 2024年10月17日 0 点赞 0 评论 17 浏览
【python】python中非对称加密算法RSA实现原理与应用实战 Python中的非对称加密算法RSA实现原理与应用实战RSA算法简介RSA(Rivest-Shamir-Adleman)是一种广泛使用的非对称加密算法,它的安全性基于大整数因数分解的困难性。与对称加密算法不同,RSA使用一对密钥:公钥和私钥。公钥用于加密数据,而私钥则用于解密数据。这种特性使得R 后端 2024年10月10日 0 点赞 0 评论 17 浏览
利用Python模拟键盘输入 在Python中,模拟键盘输入通常使用pyautogui库。这个库提供了简单的接口,可以模拟鼠标移动、键盘输入等操作,非常适合用来创建自动化脚本。接下来,我们将详细介绍如何使用pyautogui库来实现键盘输入的模拟,并提供相关的代码示例。安装pyautogui首先,我们需要安装pyautogu 后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 17 浏览
如何更改 Python pip 源为国内源(清华、阿里、腾讯、豆瓣) 在中国,由于网络环境的原因,使用 Python 的包管理工具 pip 时,默认的 PyPI 源可能会导致下载速度缓慢。为了提高下载速度,许多开发者选择将 pip 的源更改为国内的镜像源,如清华大学、阿里云、腾讯云、豆瓣等。本文将介绍如何更改 pip 源为国内源,并给出详细的步骤和代码示例。1. 检 后端 2024年09月22日 0 点赞 0 评论 17 浏览
使用Python和scikit-learn实现支持向量机(SVM) 支持向量机(SVM, Support Vector Machine)是一种基于统计学习理论的监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM通过在高维空间中构建一个最优分割超平面,以最大化分类间距,从而进行数据分类。在实际应用中,SVM具有较强的非线性处理能力,尤其是在高维数据集上表现优异。SVM的基 后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 17 浏览