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开发技术下载,其它下载列表 第94597页

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[其它] python安装第三方库的三种方法-超级详细

说明:python安装第三方库的方法: 电脑网络有点问题,直接安装第三方库的时候出现了各种问题,所以在这篇文章里记录一下各种安装第三方库的方法吧。 就以之前安装过的beautifulsoup4来举例吧(其实是看上了以前文章里的截图) 1. 直接pip install安装 打开cmd,输入pip install beautifulsoup4,回车即可安装,这也是最快最简单的方法啦~ 这个库比较简单,很快就装好了。 安装成功以后会显示 Successfully 什么什么的 2. 自己下载whl文件再安装
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[其它] 安踏陈列——旗舰店

说明:超市管理的目标基本以消费者对象而确定,提供的安踏陈列——旗舰店能够给你学习和参考安踏陈列...该文档为安踏陈列——旗舰店,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] 通过 pyinstaller 打包后的 python 程序会显示两个进程

说明:问题 有一个基于 flask 框架开发的 web 项目, 通过 pyinstaller -F app.py打包并运行后, 发现有 2 个进程(mac, linux, windows 都是), 刚开始以为是 flask 框架的问题, 一直没检索到答案, 后来同事告诉我, 他手上的一个普通 python 程序也是如此。 解决 当直接用 编辑器 或者 命令去运行程序时, 再次查看进程, 却只发现一个, 于是把问题定位到 pyinstaller 身上. 经过一番检索, 搜索到如下答案: 当指明 -F参数
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[其它] 水果超市商品如何陈列

说明:相信与超市管理职业挂钩的你,可能需要了解一下水果超市商品如何陈列,现在就来下载水果超市商...该文档为水果超市商品如何陈列,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] 愚公移山日记·21

说明:愚公移山日记·21 学习进程 这里是今天敲的一段代码是用upd聊天器,代码的内容并不难,只不过是注解太多显得很长。在这里我直接把B站课程链接发给大家,大家可以看一看主播如何讲解的这一段代码。 """" #一,功能 发送信息 接受信息 退出程序 #二,框架的设计 #发送信息 send_msg() #接受信息 recv_msg() #程序的入口 main() #当程序独立运行的时候才能启动聊天器 #三 实现步骤 #发送信息 #定义变量接受用户与输入的接受方的IP地址 #定义变量接受用户与输入的接受方
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[其它] 社区连锁超市商品陈列销售管理

说明:社区连锁超市商品陈列销售管理适用于超市管理学、超市管理人员、超市职员等学习参考使用,欢迎大家下载社...该文档为社区连锁超市商品陈列销售管理,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python:关于bytes()函数的学习

说明:在Python 3中,bytes()是一个重要的内置函数,今天就来和大家分享一下有关bytes()函数的操作。 为了便于各位读者复制学习,笔者使用代码呈现学习过程,详情如下: help(bytes) #关于bytes()函数的学习 # 语法:class bytes([source[, encoding[, errors]]]) #当三个参数都不传时,返回长度为0的字节数组 print(bytes()) print(len(bytes()))#求取长度 print('\n') #当sourc
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[其它] 超市生鲜商品陈列设计

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[其它] unittest 命令模式下的使用总结

说明:unittest 常用的命令使用总结: 准备一个模块: unittest_test.py import unittest from solider_study.HTMLTestRunnerNew import HTMLTestRunner class TestBegin(unittest.TestCase): classmethod def setUpClass(cls): print("测试类开始") classmethod def tearDo
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[其它] 卖场优惠促销工具(2)——付费赠送

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[其它] 卖场培训:谈企业培训的深层思考

说明:这一款整理发布的卖场培训:谈企业培训的深层思考,适合超市管理人员学习参考超市管理分类中的...该文档为卖场培训:谈企业培训的深层思考,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] 【opencv学习笔记 23轮廓发现】

说明:轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取阈值的选定会影响最终轮廓发现的结果。 利用梯度来避免阈值的烦恼 相关代码 import cv2 as cv def edge_demo(image): """ 边缘处理 :param image: :return: """ blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.CO
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