检索结果-内蒙古大学图书馆

中外公路 2021年第2期41卷 158-163页

作者：朱亚萍马朋涛中交第一公路勘察设计研究院有限公司陕西西安710075

python语言是目前最热门、最受欢迎的程序设计语言之一,python语言具有高效、易用、可扩展性强,而且免费、开源,有大量扩展库可用等特点。在最新颁布的(JTG 3362-2018)《公路钢筋混凝土与预应力混凝土桥涵设计规范》中,圆形截面按承载... 详细信息

python语言是目前最热门、最受欢迎的程序设计语言之一,python语言具有高效、易用、可扩展性强,而且免费、开源,有大量扩展库可用等特点。在最新颁布的(JTG 3362-2018)《公路钢筋混凝土与预应力混凝土桥涵设计规范》中,圆形截面按承载能力计算及按裂缝宽度计算的公式都进行了大幅度的调整,还新增了圆形截面偏心受拉的承载力计算公式。该文基于python语言,对新规范计算圆形截面配筋时的相关算法进行了研究分析,经过不断的尝试,得到一套有效的计算方法。

关键词： python语言圆形截面承载力配筋

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生态学α多样性指数计算的python程序设计

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电脑知识与技术 2021年第24期17卷 68-70页

作者：白顺华东北林业大学林学院黑龙江哈尔滨150040

生物多样性是群落生态学中的重要概念,α多样性指数普遍应用于生态学科学研究中。α多样性指数的计算与相关图像绘制,在数据处理与分析阶段是非常必要的。为获取α多样性指数相关数据信息,从规范的“物种-样地”二维矩阵初始数据格式出... 详细信息

生物多样性是群落生态学中的重要概念,α多样性指数普遍应用于生态学科学研究中。α多样性指数的计算与相关图像绘制,在数据处理与分析阶段是非常必要的。为获取α多样性指数相关数据信息,从规范的“物种-样地”二维矩阵初始数据格式出发,运用python编程语言开发程序并通过测试,实现较高整合程度与较快计算速度,协助后续研究过程。

关键词：植物群落 α多样性多样性指数 python语言程序设计

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基于python实现HLS流媒体视频下载的方法

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电脑编程技巧与维护 2021年第10期 133-134页

作者：阮盛元无锡市梁溪区社区培训学院江苏无锡214000

HLS流媒体技术目前在视频网站应用比较广泛,它采用m3u8+ts文件格式来存储视频,虽然能保证在线播放时能非常流畅,但是当进行视频下载时,会面临无法找到下载地址,或者下载文件碎片化的问题。通过分析HLS技术,采用python语言进行程序设计,... 详细信息

HLS流媒体技术目前在视频网站应用比较广泛,它采用m3u8+ts文件格式来存储视频,虽然能保证在线播放时能非常流畅,但是当进行视频下载时,会面临无法找到下载地址,或者下载文件碎片化的问题。通过分析HLS技术,采用python语言进行程序设计,借助爬虫技术实现视频文件的自动化下载和拼接,实现了对于这类视频资源的本地化保存,为后续视频的利用提供可能。

关键词： HLS技术 python语言爬虫 m3u8文件 ts文件

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递进式教学法在python程序设计中的应用

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电脑知识与技术 2021年第20期17卷 260-262页

作者：张婷燕王剑宇卢爱臣陆军军事交通学院天津300161

通过成绩等级评定项目,分析了以往项目驱动法教学模式的不足,将从简单到复杂的三种if选择结构,运用递进式的教学方法对该内容的教学进行改革探索和实践,并进行详细的教学设计。在教学过程中,创新教学模式,以问题为导向,通过两条主线,使... 详细信息

通过成绩等级评定项目,分析了以往项目驱动法教学模式的不足,将从简单到复杂的三种if选择结构,运用递进式的教学方法对该内容的教学进行改革探索和实践,并进行详细的教学设计。在教学过程中,创新教学模式,以问题为导向,通过两条主线,使教学环节递进式开展,结合课前预习、课堂实践、课后作业相结合的方式,对课程进行改革和探索。该方法也可运用于python语言其他知识模块的教学,能够极大地提高学生的综合应用能力。

关键词： python语言递进式项目教学案例教学教学改革

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python编程的课程研究

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中文科技期刊数据库（文摘版）教育 2021年第7期 342-342,344页

作者：吴巧玲漳州高新区第一中学福建漳州363000

随着网络的普及,计算机也越来越广泛地进入学生地课堂。计算机编程已经被纳入学习之中,从今年起福建高一教材全部实行新教材,高中信息技术新教材就包含了python语言。相对于C语言,python语言因为更加接近自然语言,被许多学校选择作为最... 详细信息

随着网络的普及,计算机也越来越广泛地进入学生地课堂。计算机编程已经被纳入学习之中,从今年起福建高一教材全部实行新教材,高中信息技术新教材就包含了python语言。相对于C语言,python语言因为更加接近自然语言,被许多学校选择作为最容易被高中生接受的语言,各校纷纷开展python语言学习课程。但是根据以往的经验看来,学生对于python语言的学习并没有太大的兴趣,因此学习的效果并不是很好。为了改善这种情况,优化python语言课程学习,提高学生学习兴趣至关重要。

关键词： python语言教学方法优化

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以python技术为基础的校园网搜索引擎设计与实现

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电脑编程技巧与维护 2021年第12期 24-25,31页

作者：封帆海口经济学院海口571132

在校园网搜索引擎中,以python技术为基础,可以完成信息的及时传播。在信息收集获取过程中,对信息数据来源进行甄别,筛选出不利信息,保障信息的精准。在校园数字化建设领域,借助python技术可以避免出现信息污染的干扰,使信息的查找以及... 详细信息

在校园网搜索引擎中,以python技术为基础,可以完成信息的及时传播。在信息收集获取过程中,对信息数据来源进行甄别,筛选出不利信息,保障信息的精准。在校园数字化建设领域,借助python技术可以避免出现信息污染的干扰,使信息的查找以及定位准确、科学。通过全新的搜索引擎,可以保障师生在使用过程中搜集到正确的信息,还原学生高效的网络环境。因此,在研究中,就以python技术为基础的校园网搜索引擎的设计与实现进行分析。

关键词： python语言校园网搜索引擎设计分析

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基于K-means聚类算法的青岛房屋分布及价格分析

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通讯世界 2021年第2期28卷 297-298页

作者：吴正哲山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

随着大数据时代的到来,互联网已经深深地改变了我们的生活模式。本文使用python爬虫技术从青岛链家网二手房网站中抓取招聘信息并清洗;然后利用python中的matplotlib库,对清洗后的数据进行可视化分析,分析不同类型房屋情况的分布;最后,... 详细信息

随着大数据时代的到来,互联网已经深深地改变了我们的生活模式。本文使用python爬虫技术从青岛链家网二手房网站中抓取招聘信息并清洗;然后利用python中的matplotlib库,对清洗后的数据进行可视化分析,分析不同类型房屋情况的分布;最后,通过K-means算法和线性回归算法分析青岛房屋的分布与价格,准确得出多个方面的分析数据,起到购房决策辅助作用。

关键词： K-means 线性回归数据可视化机器学习 python语言 Beautiful Soup技术

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大数据技术协同优化python课程教学模式研究

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电脑知识与技术 2021年第11期17卷 95-96,99页

作者：丁晓剑杨帆南京财经大学信息工程学院江苏南京210023

针对python语言学习过程中,学生的自主能动性以及计算逻辑思维能力较低,提出了大数据技术协同优化python课程教学模式。通过将大数据以及人工智能技术融入python教学过程中,使得学生在学习相应案例过程中,深入理解python的基础理论知识... 详细信息

针对python语言学习过程中,学生的自主能动性以及计算逻辑思维能力较低,提出了大数据技术协同优化python课程教学模式。通过将大数据以及人工智能技术融入python教学过程中,使得学生在学习相应案例过程中,深入理解python的基础理论知识,不仅能够培养学生的逻辑思维能力,同时也能够激发学生的创新能力,进一步提升了课程的整体教学效果,达到预期python课程教学目标。

关键词： python语言大数据主体思维计算思维

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基于python的开采沉陷预计算法

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北京测绘 2021年第3期35卷 376-380页

作者：刘吉波王志红任传建贵州工程应用技术学院矿业工程学院贵州贵阳551700

开采沉陷预计在矿山资源开发利用中具有重要作用。利用python的scipy科学计算模块实现了开采造成的地表任意点移动变形预计,从概率积分函数构造、影响圆、数组通用函数、坐标系选择和预计点密度设计等技术途径研究了程序优化的方法,从... 详细信息

开采沉陷预计在矿山资源开发利用中具有重要作用。利用python的scipy科学计算模块实现了开采造成的地表任意点移动变形预计,从概率积分函数构造、影响圆、数组通用函数、坐标系选择和预计点密度设计等技术途径研究了程序优化的方法,从而达到提高预计效率的目的,并采用matplotlib绘图模块实现了变形等值线图、等值线云图和三维曲面图的绘制。研究结果对采用VC++等其他平台进行沉陷预计程序开发有一定参考价值。

关键词：沉陷预计概率积分 python语言算法优化

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基于卷积神经网络的场景分类预测模型应用

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电脑编程技巧与维护 2021年第5期 142-144页

作者：涂蓝仙尾职业技术学院信息工程学院广东汕尾516600

传统的场景分类技术对场景数据的采集、特征提取和预测模型复杂,且识别度及识别结果不高,卷积神经网络技术的优化升级,给场景分类模型提供了坚实的基础,为了提高场景图像特有的特征属性和场景分类的可辨别性,提出了卷积神经网络(CNN)的... 详细信息

传统的场景分类技术对场景数据的采集、特征提取和预测模型复杂,且识别度及识别结果不高,卷积神经网络技术的优化升级,给场景分类模型提供了坚实的基础,为了提高场景图像特有的特征属性和场景分类的可辨别性,提出了卷积神经网络(CNN)的场景分类模型。此模型建构方法:(1)应用卷积神经网络的机器学习算法和递归神经网络,分别对数据库中的10种场景(每种场景有上百幅图片)做加权和特征提取;(2)用python语言编程对训练的场景进行模型的建立;(3)用百幅图片数据集之外的10个图片投入模型中,读取结果,测试结果表明,这10个新的数据集能够被模型识别出相应的场景,并且准确度达到百分之九十六以上。

关键词：卷积神经网络场景分类教学应用 python语言

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