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Python + Selenium 自动化环境搭建过程 1. 所需组建 1.1 Selenium for python 1.2 Python 1.3 Notepad++ 作为刚初学者，这里不建议使用Python IDE工具，选择一个功能强大的记事本编辑工具就好，例如Notepad++.等以后积累足够了，需要编写更多文件，或者后期简单框架设计，我们再来介绍和使用Pycharm这个IDE工具。 2. 环境搭建 2.1 下载和安装Python 1) 下载Python 2.7.x 到 https://www.python.org/downloads/， 下载2.7.X版本，如图 下载完后直接，双击开始安装，记得在勾选组建的时候，需要勾选安装python到path这个选项，否则安装完了，还需要类似配置jdk环境变量一样把python添加到系统path中去。 感兴趣可以加软件测试交流：1140267353，还会有同行一起技术交流，同时还有海量免费学习资料 2）验证python是否安装完成和path是否添加方法： 打开cmd，输入python, 如果能看到python版本号，说明python安装成功。通过输入quit()来退出python环境。如果你的环境如图能看到Python版本号信息，说明Python正确安装。 2.2 下载Selenium for python 1） 下载 Selenium

今天就来教大家这个套路： 如何使用 Python 来做出来这样有点浪漫，又有点极客的“内涵”图。 当然，能不能靠它得到心仪对象的青睐，就要靠你（命）了。(๑•́₃ •̀๑) 那么要怎么做呢？ 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 我们先找一张女神的高清图片（尽量分辨率高点的吧，效果会好点）。这里以一张原图是这样的（分辨率是：3840*2160）。 使用我写好的脚本运行后，就生成了这样一张图，请你点击，放大再放大。惊喜？ 然后将这张图片发给你的女神，具体话术你自己想咯 好吧，相比女神来说，你可能更在意这是如何实现的。 其实原理很简单，代码也还不到 20 行。 首先，来讲讲原理。 事实上，每一张图片都是由一个一个的像素点所组成的。而每个像素点，都有自己的颜色，其颜色可以用一个数组来表示：(a,b,c)，其中每位数的取值范围都是 0-255。 比如(0,0,0)代表黑色，(255,255,255)代表白色。 当像素点足够多的时候，这张照片就是我们所说的高清照片。 而如果当像素点太少，我们的肉眼就能感知到明显的锯齿感。 用 Excel

　　近些年假肢手虽然取得了显著进步，但其可修复性通常有限，尤其是用户自己很难进行修复。曾有学者提出了几种模块化的手来解决这个问题，但是这些解决方案需要处理复杂的部件，或者由于增加了机械的复杂性而导致体积和重量过大，因此不适合用于假肢。近期，IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS发表了“OLYMPIC:A Modular, Tendon-Driven Prosthetic Hand With Novel Finger and Wrist CouplingMechanisms”，研究者提出了一个完全模块化的假肢手设计，其手指和手腕设计具备模块化，可以随时拆卸或装配来移除或连接肌腱。他们的创新设计能够将电机置于手后，用于驱动肌腱，肌腱仅包含在手指内。实现了这一新型的耦合传输机制，还计算了手指的模块分离扭矩，以分析有意拆卸与承受外部负载能力之间的权衡。研究人员提出了模块化设计，其模块化程度各不相同，如表1所示。 　　表1 模块化假肢手与机械手在设计方面的比较 　　 　　一种完全模块化的假肢手，它具有耦合机制，允许肌腱从手掌外部驱动。本文介绍的假肢手，命名为OL YMPIC（操作性模块化假肢），是一种经济实惠的跨桡动脉装置，其模块可以被截肢者直观、快速地互换和组装，而不需要工具，如图1所示；事实上，手部引入了新颖的关节耦合机制。 　　 　　 　　图1

一、创建项目 （1）进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public （2）创建项目 点击添加数据集：找到这两个 然后创建即可。 会生成以下项目： 二、启动环境，选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下，先进行解压： !unzip /home/aistudio/data/data15067/ fruit.zip !unzip /home/aistudio/data/data15072/PaddleDetec.zip 之后在左边文件夹就可以看到解压后的内容了： 三、查看fruit-detection中的内容： 其实是类似pascal voc目标检测数据集的格式 （1） Annotations 以第一个apple_65.xml为例： folder：文件夹名称 filename：图片名称 path：文件地址 size：图片的大小 object：图片中的对象名称以及其的左下角和右上角的坐标。 < annotation > < folder > train </ folder > < filename > apple_65.jpg </ filename > < path > C:\tensorflow1\models\research\object