python2.7 教程

高德地图58租房(项目源码下载)-Python项目开发案例集锦12.zip

这个压缩包中的代码实现了机器人使用的一些常见的路径规划算法，包括基于搜索的算法和基于采样的算法。

年会抽奖 示例源码(带音效，python已打包成exe)

csdn下载淘宝自动发货系统

基于`opencv-python`的车牌识别，代码主要参考CSDN上几个版主的代码，对代码进行了一定的优化，一定程度上提高了识别的准确率。并重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。

可以大批量爬取微博数据，用于进行数据分析

3D椅子(chair.glb)

学MaixPy之机器视觉，在MaixPy IDE开发环境，用Maix Dock K210开发板，实现动态识别色块，包括红、蓝、绿、黄四个色。

1. 实验目的 1） 掌握搜索算法的基本设计思想与方法，  2） 掌握A*算法的设计思想与方法，  3） 熟练使用高级编程语言实现搜索算法，  4） 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。   1. 实验问题  寻路问题。以图1为例，输入一个方格表示的地图，要求用A*算法找到并输出从起点（在方格中标示字母S）到终点（在方格中标示字母T）的代价最小的路径。有如下条件及要求：   1） 每一步都落在方格中，而不是横竖线的交叉点。 2） 灰色格子表示障碍，无法通行。 3） 在每个格子处，若无障碍，下一步可以达到八个相邻的格子，并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中，向上、下、左、右四个方向移动的代价为1，向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4） 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如，黄色格子代表沙 漠，经过它的代价为4；蓝色格子代表溪流，经过它的代价为2；白色格子为普通地形，经过它的代价为0。 5） 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和；地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。

【实例简介】 zuco-nlp-master 结合脑电眼动特征的自然阅读认知分析