发布时间:2023-03-17 12:30
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本文转自|视觉算法
我们从近 10000 个 Python 开源框架中评价整理的 34 个最为好用的开源框架,它们细分可以分为 Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8 类,分布情况如下图:
Pipenv - 人类的 Python 开发工作流程
Pyxel - 一个复古的 Python 游戏开发环境
PyTest v3.5 - Python 框架,可以轻松编写小型测试,然后进行扩展以支持复杂的功能测试
Poetry - Python 依赖和包管理框架
Loguru - Python 日志框架
Faust - Python 流应用开发库
Pampy - Python 的模式匹配框架
Pyre-check - Python 高性能的类型检查框架
Delorean,Time Travel Made Easy - Python 时间处理库
Cirq - 用于创建、编辑和调用 Noisy Intermediate Scale QuanTum (NISQ)电路的python框架
Python-nubia - Python 命令行和交互式 Shell 框架
Request-HTML - Python 的 HTML 解析库
Bokeh - Python 的可视化库,可以在 Web 浏览器上优美地展示数据
Vibora - 快速且异步的 Python Web 框架
Pywebview - 围绕 Webview 组件的轻量级跨平台本机包装器,允许在其专用窗口中显示 HTML 内容
WhatWaf - 检测并且绕过 Web 应用程序防火墙和保护系统
Molten - 一个轻量级的、可扩展的、高效且快速的构建 HTTP API 的 Python 框架
Termtosvg - Python 实现,可将终端会话记录为 SVG 动画
Asciinema v2.0 - 终端会话记录库
TermGraph - 可以在终端中绘制基本的图
Black - 优秀的 Python 代码格式化库
Algojammer - 使用 Python 实现算法时,用户实验和验证算法概念的代码编辑器
Bowler - 用于在语法树级别操作 Python 的重构工具。它可以实现安全,大规模的代码修改,同时保证生成的代码可以编译和运行
Py-spy - Python 程序的采样分析器。它允许您可视化 Python 程序花费的时间,而无需重新启动程序或以任何方式修改代码
Birdseye - 基于语法树的快速、方便、表达式为中心的图形化代码调试器
Icecream - 友好的代码调试器
Transcrypt - Python 实现的 JS 编译器
Pyodide - 编译成 WebAssembly 的 Python 科学堆栈库
Voluptuous - Python 实现的数据验证库
Botflow - Python 实现的用于数据 Pipline 的数据驱动编程框架
Fast-Pandas - 针对不同的 dataframe 大小,为 pandas 的数据操作设置不同的操作基准
A Tour in the Wonderland of Math with Python - 一组 Python 脚本,用于绘制美丽的数字和动画有趣的数学算法
Chartify - 高效的数据表格绘制 Python 库
Hypertools v0.5 - 用于获取高维数据几何含义的 Python 工具库
https://medium.mybridge.co/34-amazing-python-open-source-libraries-for-the-past-year-v-2019-93d6ee11aceb
https://github.com/Mybridge/amazing-python-2019
下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
下载2:Python视觉实战项目52讲
在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。
下载3:OpenCV实战项目20讲
在「小白学视觉」公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲,即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。
交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~
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2-4 经典机器学习算法-K近邻算法KNN,KNN与K-means之间的区别和联系,KNN平衡方差和偏差,Python实现KNN