Python

1. 首页
2. IT互联网
3. Python

Windows11下奥比中光Python版本的SDK的安装和使用

前言     奥比中光3D摄像机的官方SDK基本上是以C++为主的。但是，github上也有以Python为主要语言的SDK。毕竟Python容易上手，也方便验证各种点云算法。也是一种非常不错的辅助研发手段。 1、参考的文档 pyorbbecsdk奥比中光python版本SDK在Windows下环境配置笔记-CSDN博客我参考这个文档，做了

Python 2025年06月08日 35 点赞 0 评论 6601 浏览

Sentinel源码—6.熔断降级和数据统计的实现一

大纲1.DegradeSlot实现熔断降级的原理与源码2.Sentinel数据指标统计的滑动窗口算法1.DegradeSlot实现熔断降级的原理与源码(1)熔断降级规则DegradeRule的配置Demo(2)注册熔断降级监听器和加载熔断降级规则(3)DegradeSlot根据熔断降级规则对请求进行验证(1)熔断降级规则DegradeRule的配置Demo首先熔断降级规则的应用场景有如下两种&#x

Python 2025年04月23日 152 点赞 0 评论 6656 浏览

2025第十六届蓝桥杯python B组满分题解(详细)

目录前言A:  攻击次数 解题思路：代码：B:  最长字符串解题思路：代码：C:  LQ图形解题思路：代码：D:  最多次数 解题思路：代码： E:  A * B Problem解题思路：代码：F:  园艺​编辑解题思路：代码：G&

Python 2025年04月23日 48 点赞 0 评论 6820 浏览

【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通（序篇）

文章目录 PyQt5 超详细入门级教程 前言 序篇：1-3部分：PyQt5基础与常用控件 第1部分：初识 PyQt5 和安装 1.1 什么是 PyQt5？ 1.2 在 PyCharm 中安装 PyQt5 1.3 在 PyCharm 中编写第一个 PyQt5 应用程序 1.4 代码详细解释 1.5 在 PyCharm 中

Python 2025年06月15日 66 点赞 0 评论 7164 浏览

Spark入门（Python）

目录一、安装Spark二、Spark基本操作一、安装Sparkpip3 install pyspark二、Spark基本操作# 导入spark的SparkContext,SparkConf模块 from pyspark import SparkContext, SparkConf # 导入os模块 import os # 设置PYSPARK的python环境 os.environ['PYS

Python 2025年07月03日 99 点赞 0 评论 7848 浏览

已存在python环境，在pycharm中如何使用不同版本的python（2025.3.25）

一、下载installer在python官网下载适配自己电脑的installer（以Python 3.13.2 - Feb. 4, 2025为例）,最好选择在D盘下载 二、安装python 注意事项：1.勾选Add python.exe to PATH                  2.选择Customize installation建议勾选insta

Python 2025年06月10日 174 点赞 0 评论 7879 浏览

【Python Web】一文搞懂Flask框架：从入门到实战的完整指南

文章目录 【Python Web】一文搞懂Flask框架：从入门到实战的完整指南 1. 引言 2. Flask 简介 2.1 什么是Flask 2.2 Flask vs. Django 2.3 安装Flask 3. Flask 基础知识 3.1 第一个Flask应用 3.2 应用实例 3.3 路由系统 3.3.1 URL变量 3.3.2 HTT

Python 2025年04月19日 120 点赞 0 评论 8753 浏览

python uv 使用教程

以下是 uv 的使用教程。uv 是一个由 Astral 开发的超快 Python 包安装工具和解析器，使用 Rust 编写，旨在替代 pip、pip-tools 和 virtualenv，提供更快的性能和更好的依赖管理。 1. 安装 uv 可以通过以下任一方式安装 uv： 1.1 使用 pip 安装（推荐）pip

Python 2025年05月20日 173 点赞 0 评论 8836 浏览

【Python】【数据分析】Python 数据分析与可视化：全面指南

目录 1. 环境准备 2. 数据处理与清洗 2.1 导入数据 2.2 数据清洗 示例：处理缺失值 示例：处理异常值 2.3 数据转换 3. 数据分析 3.1 描述性统计 3.2 分组分析 示例：按年龄分组计算工资的平均值 3.3 时间序列分析 4. 数据可视化 4.1 基本绘图 示例

Python 2025年06月06日 110 点赞 0 评论 8852 浏览

Python文本数据清洗五步法：打造高质量NLP分析数据

文本数据清洗对任何包含文本的分析或机器学习项目来说都是至关重要的，尤其是自然语言处理（NLP）或文本分析类的任务。原始文本通常存在错误、不一致以及多余信息，这些都会影响分析结果。常见问题包括拼写错误、特殊字符、多余空格以及格式不正确等。手动清洗文本数据不仅耗时，而且容易出错，尤其是在处理大规模数据集时。Python

Python 2025年05月21日 48 点赞 0 评论 8976 浏览