Python实用宝典
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剪辑音乐要很久?3行代码Python瞬间搞定
Object],1000].export('end_of_time_slice.mp3')运行这个脚本,我们能瞬间完成剪辑:这个功能非常基本,处理速度也非常快,这段处理的时间里,普通的同学可能
2022年6月2日
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Python 一行代码将你的头像转成动漫风!
人生苦短,快学Python!大家好,我是小五。最近遇到了一个问题,需要将头像转化动漫风,当时第一想法就是找现成的轮子。比如我们在之前的文章中《超有趣的Python实战:将图片转成像素风!》,就是通过调用名为Tiler的开源库,生成可爱像素风图片!▲图片转成像素风将头像转化为动漫风,就是希望在保持原图像信息和纹理细节的同时,将真实照片转换为动漫/卡通风格的非真实感图像。目前除了百度api,Github上还有不少开源库可供我们直接使用。其中AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究,采用的是神经风格迁移
2022年5月31日
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重大优化!Python文献超级搜索下载工具
文献搜索对于广大学子来说真的是个麻烦事,如果你的学校购买的论文下载权限不够多,或者不在校园内,那就很头痛了。幸好,我们有Python制作的这个论文搜索工具,简化了我们学习的复杂性2020-05-28补充:已用最新的scihub提取网,目前项目可用,感谢@lisenjor的分享。2020-06-25补充:增加关键词搜索,批量下载论文功能。2021-01-07补充:增加异步下载方式,加快下载速度;加强下载稳定性,不再出现文件损坏的情况。请在
2021年1月7日
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Python 数据分析与挖掘好帮手—Anaconda
用Python进行数据分析的时候,你会不会烦恼要安装那么多的模块?比如Pandas、Numpy、matplotlib、scipy等等,而当你接手的项目是由不同的Python版本编写的时候你又得下载那个Python版本,然后安装所需要的依赖,非常麻烦。而使用Anaconda则能减少许多这样的烦恼,因为Anaconda具有以下特点:1.自带180多个科学包,包括conda、numpy、scipy、pandas等。2.极其方便的环境管理工具,可以创建**任意**版本的Python虚拟环境为什么第2点的任意要加粗呢?其他的虚拟环境管理工具,如virtualenv是无法随意选择Python版本构建虚拟环境的,它们只能使用目前电脑上已有的Python版本构建虚拟环境。而Anaconda的环境管理工具则可以任意选择Python版本,它会自动下载相应的Python版本到虚拟环境中,免去用户自己手动下载安装Python的麻烦。1.安装Anaconda首先,前往Anaconda官方下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section选择最新版本的Anaconda进行下载,要注意选择
2020年4月8日
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Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南
刚学Python的同学可能会觉得每次写Python的时候都得打开Cmd有点烦躁,直接上手Pycharm的同学可能会觉得这软件太笨重了,晦涩难用。那么有没有省去打开CMD的步骤,又能弥补Pycharm笨重的特点的软件呢?——答案是VSCode.诞生于2015年的VSCode编辑器,现在可以说是目前最强的编辑器之一,在微软的背书下,比各位历史悠久的老大哥成长快得多,不到5年的时间里便坐到了市场占有率第一的位置。这么短的时间里,它是怎么成功的?答案是:简单,可扩展性强。编辑器,简单很重要。还记得我多年前第一次用Vim编辑器时搜索的第一个问题:怎么退出Vim?一个工具的学习曲线会直接影响该工具的受众数量,对于编辑器而言尤其如此。任何使用起来复杂的东西最终都会被更容易使用的东西替代掉,不过Vim有其在运维方面的独特优势,所以它暂时是不可替代的。Vim的不可替代是在服务器层面,对于我们在桌面端编程而言,越简单好用的编辑器越好,不要搞骚操作,最终烦的是自己。这就是为什么VSCode越来越火爆,而且它不仅简单易用,还能覆盖几乎所有语言的编写,如果我有一个小项目需要涉及到前后端所有代码,用VSCode一个编辑器就能解决了,而不是前端切Webstorm,后端切Pycharm.好了,接下来就让我们来上手VSCode.1.安装毕竟是微软大爷的产品,安装VSCode你几乎不会遇到问题,打开:https://code.visualstudio.com/选择适合自己系统的版本下载安装,一路默认即可:2.使用如果你看不惯英文版的编辑器,下面教你怎么装中文插件:2.1
2020年3月9日
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Python 制作音乐高潮副歌提取器
有些时候,我们为了设定手机铃声或者发抖音视频时,会耗费大量时间在音乐剪辑上。尤其是想发布大量抖音视频的时候,我们得收集大量的短音乐,这是一个相当耗费时间的工作。那么,这个音乐高潮的提取能不能自动化呢?答案是:可以。先来听听效果,孤芳自赏提取后的部分:怎么样,是不是迫不及待想往下读了?不要急,让我们从原理开始慢慢讲起。1.原理简介不知道大家有没有这样的体会,大部分时候,歌曲的高潮部分通常是重复次数最多的部分。因此我们可以根据这一个特征,提出我们的算法:
2019年11月24日
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<基础教程>Python超详细安装指南
教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看,有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!点击下方阅读原文可以获取所有代码和链接哦!Python实用宝典
2019年9月11日