【工具】MATLAB一键转为python
使用的是matlab2python,参考大佬博文【Matlab】一键Matlab代码转python代码详细教程Github：https://github.com/ebranlard/matlab2python因为在安装和使用过程中还是走了一点点弯路，小白特在此记个笔记。首先需要安装git和pip,
python importlib的基本使用
importlib可以根据自己的需要导入项目目录中的各种python包。比如项目路径为：如果要在test.py中导入uob_kayhian这个包，则使用：import importlibmodule = importlib.import_module(f"selenium_test.uob_kayh
windows+python+bleak+BLE低功耗蓝牙通讯连接
基于bleak模块实现蓝牙4.0设备的连接及通讯，实现了windows系统下的BLE设备的python环境开发。
【深度学习】图像超分实验：SRCNN/FSRCNN
输入大小为h×w的图像X，输出为一个sh×sw的图像 Y，s为放大倍数。本次实验采用的是 BSDS500 数据集，其中训练集包含 200 张图像，验证集包含 100 张图像，测试集包含 200 张图像。数据集来源：https://download.csdn.net/download/weixin_4
【深度强化学习】(8) iPPO 模型解析，附Pytorch完整代码
IPPO（Independent PPO）是一种完全去中心化的算法，此类算法被称为独立学习。由于对于每个智能体使用单智能体算法 PPO 进行训练，所因此这个算法叫作独立 PPO算法。这里使用的 PPO 算法版本为 PPO-截断
JMeter代理录制手机app
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API 接口应该如何设计？如何保证安全？如何签名？如何防重？
Token：访问令牌access token, 用于接口中,用于标识接口调用者的身份、凭证，减少用户名和密码的传输次数。一般情况下客户端(接口调用方)需要先向服务器端申请一个接口调用的账号，服务器会给出一个appId和一个key,key用于参数签名使用，注意key保存到客户端，需要做一些安全处理，防
「Python｜Selenium｜场景案例」如何定位iframe中的元素？
本文主要介绍在使用Selenium进行自动化测试或者任务时，对于使用了iframe的页面，如何定位iframe中的元素
Maxwell参数化建模和优化设计
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月薪过 3w 的 软件测试工程师 都是怎么做到的？
当然，我说的是最基础的功能测试的岗位需求已经很少了，而自动化、性能、安全乃至于以后可能出现的大数据测试、AI测试仍存在着非常多的机会。很多测试从业者其实会对自己未来的发展感到迷茫，觉得自己的工作其实就是用“鼠标点点点”，其实不是这样的，测试工程师有自己的价值。B站讲的最详细的Python接口自动化测
基于yolov5的Android版本目标检测app开发（部署安卓手机）
基于yolov5的Android版本目标检测app开发（部署安卓手机）1、开发环境搭建2、数据集准备3、模型训练4、模型转换5、Androidapp开发6、运行检测7、项目开发中遇到的问题总结
Canmv K210开发板训练自己的模型
Canmv开发板在线训练自己的模型
【jupyter使用】指定jupyter notebook 打开路径，超简单，秒会
将目标中双引号内的%USERPROFILE%，替换成你的目标路径。
Python 如何被证明是 2021 年的转折点语言
技术的发展现在正处于顶峰。人工智能、机器学习、NLP、物联网和许多其他技术正在日新月异地改变着工业织物的面貌。这些技术背后的神奇之处在于编程语言。如果您是一个活跃的技术极客，您必须意识到 Python 是在支持这些技术及其无数应用程序方面具有优势的语言之一。尽管 Python 于 1991 年发布，
如何将xml格式转换为yolov5所需的txt格式
如今，深度学习非常热门，制作数据集是深度学习很重要的一环。制作数据集就离不开打标签，我们打出来的标签可能是 txt 格式 或者 xml 格式 或者json格式，但是yolo运行的标签格式是txt格式 所以我们要将 xml格式转换为 txt 格式 这个转换代码生成的txt文件是归一化后的，非常便捷
【Mac版】Python安装教程--Python安装步骤
Mac本安装Python教程
基于python的电影推荐系统
电影推荐系统的主要使用者分为管理员和用户，实现功能包括用户、影片类别、热门影片、近期上映、影片库等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面，所以使得整个电影推荐系统信息管理的过程得以实现。本系统的使用可以实现本电影推荐系统管理的信息化，可以方便管理员进行更加方便快捷的管理，可以提高管理人员的工作效率。
【机器学习】关联规则挖掘算法 + 三大案例实战 + Apriori算法 + Python代码实现
关联规则中的数据集结构一般如下所示：{ 牛奶 } 是 1-项集{ 牛奶，果冻 } 是 2-项集；{ 啤酒，面包，牛奶 } 是 3-项集X和Y是项集X称为规则前项Y称为规则后项事务：即样本，一个样本称为一个事务。事务仅包含其涉及到的项目，而不包含项目的具体信息在超级市场的关联规则挖掘问题中事务是顾客一
Python 之有趣的自幂数
自幂数也称自恋数
deeplab v3+ 源码详解
deeplab v3+默认使用voc数据集和cityspace数据集，图片预处理部分仅仅读取图片和对应的标签，同时对图片进行随机翻转、随机裁剪等常见图片预处理方式。
