# 基于Python的微信智能聊天机器人项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能聊天机器人，借助ChatGPT强大的对话和信息整合能力，把微信打造成智能机器人。它可实现与微信或其他聊天平台的交互，具备智能对话、自动回复、消息过滤、角色设定、工具使用等丰富功能，且支持多端部署，能满足不同场景的使用需求。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多端部署提供多种部署方式，目前已支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等部署方式。 2. 基础对话支持私聊及群聊的消息智能回复，具备多轮会话上下文记忆功能，支持GPT 3、GPT 3.5、GPT 4等模型。 3. 语音识别能够识别语音消息，可通过文字或语音进行回复，支持azure、baidu、google、openai等多种语音模型。 4. 图片生成支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择Dell E、stable diffusion、replicate等模型。

djangopython基于Django的博客系统源码.zip python基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的博客系统源码.zippython基于Django的

基于Python、tkinter、sqlite3 和matplotlib的校园书店管理系统，是python语言的完整例子。使用了tkinter库构建图形用户界面（GUI），进行数据库管理，matplotlib用于统计分析可视化。系统支持用户登录、书籍管理、客户管理、员工管理、采购管理、销售管理、统计分析和系统设置等功能。 基于Python、tkinter、sqlite3和matplotlib技术栈构建的校园书店管理系统是一个综合性的信息管理平台，旨在为校园内的书店提供一整套解决方案。系统主要由以下几个核心部分组成： 系统使用Python作为主要开发语言。Python语言因其简洁明了和丰富的库支持，在快速开发桌面应用程序方面具有显著优势。它能够帮助开发者轻松处理各种复杂任务，并且拥有良好的跨平台兼容性，使得校园书店管理系统可以在不同的操作系统上稳定运行。 系统采用了tkinter库来构建图形用户界面（GUI）。tkinter是Python的标准GUI库，它提供了一套完整的控件集，使得开发人员可以构建出直观、易用的用户界面。在校园书店管理系统中，tkinter帮助实现了用户登录界面、书籍展示界面、客户信息管理界面、员工管理界面以及采购和销售管理界面等多个模块。 再者，sqlite3被用作数据库管理工具。sqlite3是一个轻量级的数据库引擎，它不需要单独的服务器进程，可以直接嵌入到Python程序中，非常适合小型应用。在校园书店管理系统中，sqlite3用于存储书店的书籍信息、客户信息、员工信息、交易记录等数据，保证了数据的持久化和系统的高效运行。 此外，matplotlib库在系统中扮演了数据可视化工具的角色。matplotlib是Python中用于绘制各种静态、动态、交互式图表的库，它可以生成高质量的图表和动画，是数据分析和统计可视化的有力工具。校园书店管理系统利用matplotlib展示销售数据、库存情况等统计图表，帮助管理者做出更明智的决策。 系统功能方面，校园书店管理系统提供了全面的管理功能。用户登录功能确保了系统的安全性，只有授权用户才能访问。书籍管理功能允许管理者录入、修改和删除书籍信息，如书名、作者、价格等。客户管理功能记录了客户的基本信息和交易历史，方便书店了解客户需求和偏好。员工管理功能则涉及员工的工作记录和绩效统计。采购管理功能帮助书店跟踪新书入库和供应商信息，而销售管理功能则记录每一笔销售交易的详情。统计分析功能通过生成各种报告和图表，帮助管理者对书店的经营状况进行评估。系统设置功能允许管理者配置系统参数，以适应书店的具体运营需求。 基于Python、tkinter、sqlite3和matplotlib的校园书店管理系统是一个功能完备、操作简便的软件解决方案，它能够满足校园书店在日常运营中的各种管理需求，提高运营效率，优化管理流程，是校园书店信息化管理的理想选择。

数据集-目标检测系列- 行李箱 检测数据集 suitcase ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 180 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

在本项目中，我们探索了使用Python语言及其Pyglet库来创建一个基本的2D迷宫游戏。这个游戏允许玩家通过键盘指令探索一个由多个方块组成的迷宫，目标是找到终点方块（通常用绿色方块表示）以完成游戏。游戏中有几个关键的控制指令，包括W（前进），S（后退），A（向左），D（向右），用于在迷宫内移动玩家。除此之外，空格键被用作跳跃动作，可以跨越某些障碍。当玩家成功到达迷宫的终点时，按下TAB键可以启动所谓的“飞行模式”，这可能是一种改变游戏视角或允许玩家“飞过”迷宫的特殊模式。 要运行这个游戏，需要在安装了Python 3.x版本的环境中安装Pyglet库。Pyglet是一个用于创建游戏和其他图形界面程序的跨平台窗口工具包，它提供了一套丰富的API来处理窗口、输入设备、声音、网络以及其他游戏开发中常见的功能。 在开发这样的游戏时，开发者需要考虑几个主要方面：首先是游戏逻辑的设计，包括迷宫的生成算法、玩家的移动和跳跃逻辑，以及游戏的胜利条件。其次是如何处理用户输入，确保玩家的操作能够准确地反馈在游戏世界中，这涉及到事件监听和处理机制。第三，游戏的渲染机制也非常重要，包括如何高效地绘制游戏世界中的对象，以及如何在不同的游戏状态和模式（如飞行模式）之间平滑切换。 此外，为了让游戏更加完整和有趣，开发者可能还需要考虑添加一些额外的特性，比如计分系统、时间限制、不同类型的敌人或其他障碍物，以及各种增强游戏体验的音效和背景音乐。游戏的图形和音效资源将极大地影响游戏的整体感受，因此选择合适的资源也是开发过程中不可或缺的一环。 通过这个项目，我们可以看到Python与Pyglet库结合的强大潜力，这不仅限于制作简单的小游戏，还能够扩展到更复杂的应用程序开发中。Python的易用性和Pyglet的灵活性使得这样的项目对于初学者和有经验的开发者来说都是一个很好的学习和实践机会。 使用Python和Pyglet开发的游戏“Python+Pyglet制作迷宫”是一个入门级的项目，适合用来学习和实践游戏编程的基础知识。通过这个项目，开发者可以了解如何使用Python进行游戏逻辑的编写，以及如何利用Pyglet库提供的工具来处理图形、声音和用户输入等任务。

# 基于Python的Arduino串行通信与灯光控制项目 ## 项目简介 这是一个基于Python的Arduino项目，主要用于通过串行通信控制Arduino设备，并实现对LED灯的控制。项目包含两个文件seg.py和light.py。 ## 项目的主要特性和功能 1. 串行通信: 通过Python的serial库，实现电脑与Arduino设备的串行通信。 2. Arduino设备控制: 可以向Arduino发送指令，以及读取Arduino的数据。 3. LED灯控制: 通过pyfirmata模块，实现对Arduino上的LED灯的控制，包括亮度的调整。 4. 按钮状态检测: 能够检测按钮的状态，并打印出来。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备: 确保你的电脑上已经安装了Python和所需的库（serial和pyfirmata）。 2. 硬件连接: 将Arduino设备连接到电脑的'COM5'端口。 3. 运行代码:

“＃APAPIHappyRefund” git2docker.sh“修改后的提交git” APAPIHappyRefundGit2DockerHub

整体目标：完成我国三大城市群（粤港澳大湾区、长三角城市群和京津冀城市群）暴雨内涝事件网页数据的收集、数据预处理、数据分析、模型评价和结果可视化。 算法技能目标：能够应用机器学习、统计分析的相关算法。 编程技能目标：能够使用python语言进行数据的处理、分析和建模；能够使用html和java script进行可视化。 思政目标：深刻认识我国城市暴雨内涝灾害现状，建立防灾意识。 代码采用 Python 实现，非常有吸引力，而且图表非常美观

SLR(1)文法分析器 基于Python3的SLR(1)文法分析器。目前的功能： 分析文法各非终结符号的FOLLOW(A)集合 分析文法所有的有效项目集族 计算文法的SLR(1)分析矩阵 简单的输入串分割（词法分析）功能 判断输入串是否为文法的合法语句 生成四元式 依赖库 Pandas 使用方法 python main.py 进阶的使用方法：修改grammar.txt文件中的文法规则以自定义文法。但是如此一来四元式将无法正常生成。 文件说明 grammar.py/class Grammar 表示文法的类，使用init_grammar函数的返回值进行初始化，在初始化时对文法的FIRST和FOLLOW集进行分析。 project.py/class Project 表示'项目'的类。含有文法的一条产生式，以及表示圆点位置的整形变量。 project.py/class ProjectSet 表示项

本研究深入探讨了猫狗图像分类任务，在模型训练与评估过程中，针对 AlexNet、VGG16 和 ResNet18 三种经典模型进行了全面对比。结果表明，VGG16 表现最佳，ResNet18也具有较好的性能，而 AlexNet 则存在一定的过拟合问题。 研究涵盖了多个方面的工作。数据处理上，我们选择了猫狗图像数据集，并进行了归一化、数据增强与标准化等预处理。模型构建与训练过程中，分别采用了三种经典神经网络架构，每种模型在结构和技术上各具特点。训练时，我们使用了交叉熵损失函数、Adam 优化器以及学习率衰减策略。模型评估与优化阶段，结合多种评估指标与曲线，针对过拟合问题采用了正则化技术，针对欠拟合调整了模型架构和参数，同时通过改进数据增强技术提升了模型的鲁棒性与泛化能力。