pip

Vscode是是一个强大的跨平台工具，我自己电脑是mac，公司电脑是win而且是内部环境，导致公司安装软件很费劲。好在vscode许多插件能直接离线安装，省去了很多麻烦。 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 Vscode用来写python其实并不算太友好，它不像Pycharm那样将所有事情都做好，你只需要敲代码就可以。初次使用Vscode可能会对一堆配置文件感到头大，其实仔细阅读官方设置文档，能解决大部分问题。但是官方文档也有说不清的地方，所以在此分享下我自己用Vscode配置Python开发环境的一些心得。 插件 首先，你要确保你的电脑已经装好了Python程序！本文不对此进行赘述，请自行百度。 必装插件：Python 就是这货，必须认准了Microsoft。 这个插件已经集成了代码提示、代码检查、代码格式化、代码调试等功能。 是不是以为安装完就万事大吉了？ NoNoNo，这就是许多新手弄不清楚的地方了。 配置 想要实现上述功能，你还需要安装其他的东西，一步步来。 代码检查： 如果你没有使用虚拟环境

由于学校的python是笔试,所以找了份感觉比较好的题库刷了下其中前八章的填空和判断,附上选解。各章链接如下 python程序设计题库完整版 https://blog.csdn.net/lijia111111/article/details/80763095 python程序设计第一章基础知识 题库及选解 https://blog.csdn.net/zimuzi2019/article/details/106963005 python程序设计第二章序列类型 题库及选解 https://blog.csdn.net/zimuzi2019/article/details/106962735 python程序设计第三章选择与循环 题库及选解 https://blog.csdn.net/zimuzi2019/article/details/106968152 python程序设计第四章字符串 题库及选解 https://blog.csdn.net/zimuzi2019/article/details/106967507 python程序设计第五章函数设计与应用 题库及选解 https://blog.csdn.net/zimuzi2019/article/details/106968597 python程序设计第六章面向对象程序设计 题库 https://blog.csdn.net

　　有时候安装一些依赖包，网不好，直接超时，或者这个包就是死都下不下来的时候，可以指定国内源镜像。 　　pip install -i 国内镜像地址 包名 　　e.g. pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ numpy 这是临时指定镜像地址 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/ 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/ 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/ note：新版ubuntu要求使用https源，要注意。 部分信息转自：https://www.cnblogs.com/wqpkita/p/7248525.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4332788/blog/4293117

要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。作为一名开发者，各种OCR相关的需求自然也少不了：卡证识别、票据识别、汽车场景、教育场景文字识别…… OCR领域向来开源repo比较少，大部分核心算法用在了商业化产品。今年算是OCR开源领域的丰收年，chineseocr_lite，easyocr，以及百度 飞桨 推出的 Paddle OCR先后横空出世。 ​ 确实喜大普奔 对于OCR方向开发者而言，开源repo最吸引人的莫过于： ① 高质量的预训练模型 ② 简单易上手的训练代码 ③ 好用无坑的部署能力 简单对比一下目前主流OCR方向开源repo的核心能力 ​ 对于 语种方面 ，easyOCR的优势在于多语言支持，非常适合有小语种需求的开发者； 从 预训练模型 来看，easyOCR目前暂无超轻量模型，chineseocr_lite最新的模型是10M左右，而 Paddle OCR提供的8.6M是 目前业界已知最轻量的 ； 对于 部署方面 ，easyOCR模型较大不适合端侧部署，Chineseocr_lite和 Paddle OCR都具备端侧部署能力； 对于 自定义训练 ，实际业务场景中，预训练模型往往不能满足需求