VASP计算--INCAR参数详解以及INCAR模板和例子，铜的INCAR
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分享5个插件，助你在Python的道路越战越勇
你所不知道的编程插件，看完直呼内行
Python正则表达式查找最长数字子串（好未来2017笔试题）
问题描述：读入一个字符串str，输出字符串str中的连续最长的数字串。思路与代码：def longest1(s): '''查找所有连续数字''...
【Django】缓存机制
本文主要介绍了Django缓存机制：开发调试缓存、内存缓存、文件缓存、数据库缓存、Memcache缓存等。
wins安装Python
官网：Python Releases for Windows | Python.orghttps://www.python.org/downloads/windows/根据系统下载对应安装包：勾选配置环境变量，选择自定义安装。不提示的就是默认安装就行。自定义python路径。安装成功后，在cmd中执
Python批量修改Word文档中特定关键字的颜色
关于Word文件的大致结构请参考使用Python写入docx文件并控制字体颜色代码功能：读取docx文档中的文字，在尽量不影响原来字体样式的情况下，只把特定的文字都修改为红色。表格中的文字...
（Python）字符串统计排序
【问题描述】编写一个程序，接收用户输入的一个字符串(可以包含空格)，统计其中所有出现过的所有字符，并按照频率高低的顺序排列输出。频率相同的字符按输入顺序输出。【输入形式】用户在第一行输入一个字符串，以回车结束输入。【输出形式】程序统计字符串中出现的所有字符，然后按照字符出现频率大小排序输出，频率相同
52_Pandas处理日期和时间列（字符串转换、日期提取等）
将解释如何操作表示 pandas.DataFrame 的日期和时间（日期和时间）的列。字符串与 datetime64[ns] 类型的相互转换，将日期和时间提取为数字的方法等。以下内容进行说明。
华为OD机试真题大全，用 Python 解华为机试题 | 机试宝典
华为OD机试题华为OD面试华为OD笔试华为OD算法华为OD编程题华为OD岗位要求华为OD职位评估华为OD考试经验分享华为OD在线测试华为OD评估标准华为OD评测系统华为OD筛选机制华为OD编程语言要求华为OD数据结构与算法华为OD程序设计华为OD程序优化华为OD编程能力考核华为OD编程技巧与经验
Linux用nohup后台运行python程序及停止
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Selenium-下拉选择框、弹出框、滚动条操作
说明：selenium中并没有直接提供操作滚动条的方法，但是它提供了可执行JavaScript脚本 的方法，所以我们可以通过JavaScript脚本来达到操作滚动条的目的。
PyCharm下安装配置PySide6开发环境（Qt Designer、PyUIC和PyRCC）
本篇我们来介绍一下在PyCharm中如何安装和配置PySide6的开发运行环境。 开发PySide6项目，我们可以使用Qt Designer、PyUIC和PyRCC这些好用的外部工具。
OpenCV-Python实战（21）——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署
将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题，部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用，只需要访问地址就可以访问应用，有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序，这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑，而不必处理低级细节(例如，协议、套接字或进程和线程管理等
【Django】REST_Framework框架——GenericAPIView类源码解析
GenericAPIView继承自 APIView，也就是在 APIView基础上再做了一层封装。
Flask-数据库-SQLAlchemy
SQLAlchemy是flask的扩展，是一个功能强大的OR映射器，支持多种数据库后台，可以将类的对象映射至数据库表。使用这个工具，可以创建数据库，创建表，并为数据库添加数据，进行查询操作等。
理解offset in Python
Overview在Python函数中，经常出现offset相关参数。大概理解是与频率、位置之类的概念相关，具体怎么理解呢？Offset alias in PandasFrom Pandas (notes its pandas not python) docs: Time series / date
python华氏温度和摄氏温度相互转换
一开始看慕课上的小白课程就自己尝试写了一下华氏温度和摄氏温度的代码，然后发现报错，我又自己开始找问题，最后发现跟老师代码一样还是报错，小白就很无奈然后慢慢查。。。最后得到了一份满意的代码：tem=input("请输入带温度符号的温度表示值:")if tem[-1] in ['C','c']:
IoU、Precision、Recall、AP、mAP详解
目标检测中的IoU、Precision、Recall、AP、mAP详解
yolov5 loss函数理解
不同于IOU匹配，yolov5采用基于宽高比例的匹配策略，GT的宽高与anchors的宽高对应相除得到ratio1，anchors的宽高与GT的宽高对应相除得到ratio2，取ratio1和ratio2的最大值作为最后的宽高比，该宽高比和设定阈值（默认为4）比较，小于设定阈值的anchor则为匹配到
保姆级的Anaconda的基本使用教程
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