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将python flask项目打包成可以用运行的软件(包含报错解决)

点击进入这里,在此之前,要将之前项目中的dist/run下的所有文件压缩成run.zip,随后在这里加载刚才的run.zip,并点击Generate后可以了(点击之后会进入新的界面,这个界面会卡很久很久,一定要耐心等待,完成后会在dist文件夹下出现一个run软件,把这个发送给别人安装就可以顺利执行了)之后的操作跟之前一样,双击run.exe来看看程序能不能顺利启动,如果还会闪退黑框框,那么就再执

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#python#flask#开发语言
C++统计单词数

【题目描述】一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1),如果给定单词仅是文...

深度学习之卷积神经网络(代码可直接运行)

深度学习之卷积神经网络图像卷积运算对图像矩阵与滤波器矩阵进行对应相乘再求和运算,转化得到新的矩阵。作用:快速定位图像中某些边缘特征英文: convolutionCNNA与B的卷积通常表示为:A*B或convolution(A,B)···· X11X12X13A=X21X22X23····X31X32X33····F=W11W12····W21W22包含竖向轮廓的区域非常亮(灰度值高)计算机根据样本

#神经网络#机器学习#深度学习
关于tensorboard --logdir=logs的报错解决办法记录

关于tensorboard --logdir=logs的报错解决办法记录

#python#tensorflow#开发语言
OpenCV最详细入门(二)-python(代码全部可以直接运行)

OpenCV详细入门(基础篇)一、上篇回顾在上一篇(OpenCV最详细入门(一)-python(代码全部可以直接运行))中我们学会了使用OpenCV显示图片和视频、更改图片颜色通道、灰度图、滤波、形态学和图像梯度等操作,那么今天我们继续学习一些OpenCV的函数使用。二、直方图直方图的横轴表示亮度,从左到右表示亮度从低到高。直方图的纵轴表示像素数量,从下到上表示像素从少到多。直方图在某个亮度区间的

#opencv#计算机视觉#python +1
OpenCV最详细入门(一)-python(代码全部可以直接运行)

OpenCV详细入门(基础篇)一、OpenCV介绍OpenCV(open source computer vision library)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像

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#opencv#图像处理#python +1
单片机课设-60秒倒计时器

proteus单片机实现60秒倒计时器项目要实现的60s秒表倒计时器,用 AT89C51单片机的定时 / 计数器 T0 产生一秒的定时时间,实现 59 到 0秒的循环显示的功能。具体要求:1)按下启动按键后,倒计时器开始工作,从60S开始倒计时。2)再次按下启动按键后,倒计时器复位。3)按下暂停按键后,倒计时器停止计时工作。4)再次按下暂停按键后,倒计时器继续进行计时工作。顺序图:流程图:组件图:

#单片机#c语言
OpenCV最详细入门(一)-python(代码全部可以直接运行)

OpenCV详细入门(基础篇)一、OpenCV介绍OpenCV(open source computer vision library)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像

#opencv#图像处理#python +1
单片机课设-电子时钟设计(仿真图、代码全)

电子时钟设计1项目概述1.1项目简介项目内容:以C51单片机为核心,设计一个定电子时钟,8位LED数码管,分别显示“时-分-秒”。显示范围范围从0小时0分0秒到23小时59分59秒,通过定时器来定时一秒钟,每过一秒刷新一次显示时间。通过矩阵键盘设置小时、分钟和秒数的初值。按调时按键按下后开始进入调整时间模式,通过矩阵按键进行新一次时间调整,并且可以通过按键设置闹钟,当到达闹钟时间时间时,数码管会闪

#单片机#proteus#c语言
卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记(一)

一.卷积神经网络(一)1.1 计算机视觉卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域,由于有的时候图片的像素点很多,导致神经网络输入特征值的维数很多。1.2 边缘检测示例如下图所示,原图是一个661的矩阵,卷积核是一个331的矩阵,经过卷积后得到一个441的矩阵。计算过程如下:| 3 | 0 | 1 |…… … …| 1 | 0 | -1 || 1 | 5 | 8 |…*… . ….| 1 | 0 | -

#神经网络#计算机视觉#深度学习
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