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最新推荐文章于 2025-08-29 11:19:36 发布
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本文旨在分享作者的学习心得，通过记录遇到的问题及其解决方案，避免重复劳动，并利用优快云博客平台进行知识沉淀。从今天起，每解决一个问题都会详细记录，包括所涉及的技术点、具体步骤及心得感悟，希望未来能在此基础上实现自我提升。


一直来 遇到问题 解决 再遇到问题再解决，没来没有记录下来，有时候 同样的问题又来了 悔恨当初没有用烂笔头记点关键词什么的，所以从今天起，把学习到的只是，碰到的问题，以及如何解决的统统记在优快云博客上，也许将来会再用到！

pip-autoremove, 删除包及其未使用的依赖项.zip
09-18
pip-autoremove, 删除包及其未使用的依赖项 autoremove 删除包及其未使用的依赖项。快速入门首先，安装 pip-autoremove:$ pip install pip-autoremove安装具有依赖项的软件包 比如 Flask:
卸载wrapt_python - `pip3 list`显示已卸载的包 - SO中文参考 - www.soinside.com
weixin_36469247的博客
01-17 253
上周我用pip3安装了awscli，今天我决定卸载它。卸载成功，但pip3 list给了我以下输出：~❯ pip3 listPackage Version----------------- ----------- scli-wscli 1.16.137astroid 2.0.4botocore ...
分析 Python 项目中未使用的依赖并清理本地无用的依赖
破烂PAN 的博客
08-29 553
本文介绍了清理Python项目中未使用依赖的方法。首先使用vulture检测未使用的代码和导入，接着通过pipreqs生成项目依赖列表并保存为requirements.txt。最后提供了两种清理方式：使用pip-autoremove工具或运行Python脚本自动卸载不在requirements.txt中的依赖包。文中包含详细的安装和使用命令，并提醒操作前需确认安全性。这些方法能有效管理项目依赖，保持环境整洁。
如何检测Python项目哪些依赖库没有使用
C'mon的博客
04-24 818
要检测Python项目中哪些依赖库未被使用，可以采用以下方法
如何检查python是否安装了pip_如何检测和删除通过pip安装的Python包？
weixin_39998881的博客
11-23 602
问题描述我使用pip而不是apt-get意外地将Python软件包安装到我的系统中。我这样做有两种方式：使用较旧版本的virtualenv，我忘记在创建virtualenv时附加--no-site-packages – 之后我调用pip install时，Python软件包安装到系统而不是virtualenv在正确设置virtualenv中，我键入了sudo pip install somepa...
一分钟学会Python中pip的安装与使用
热门推荐
振华OPPO的博客世界
06-14 39万+
pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装和卸载的功能，现在大家用到的所有包不是自带的就是通过pip安装的。Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。如果有同学没有安装Python，可以点击直达安装教程。
python删除pip安装的包_Python pip 安装与使用(安装、更新、删除)
weixin_39842617的博客
11-30 1016
Python pip 安装与使用(安装、更新、删除)
python删除pip安装的包_Python: 删除已安装的模块或包 及 python工具pip的安装和使用
weixin_39641103的博客
11-30 2273
Python: 删除已安装的模块或包 及 python工具pip的安装和使用
【Python】 如何使用Python移除所有通过pip安装的包？
PythonWeb实践
05-23 2380
这个包管理器来安装和管理第三方库。随着项目的进行，可能会安装许多不再需要的包。有时，为了保持环境的清洁，或者在开始一个新项目之前，我们可能需要移除所有通过。安装的包是一个简单的过程，但需要谨慎操作，以避免破坏项目依赖或系统稳定性。在进行此类操作之前，确保你了解所有潜在的影响，并采取适当的预防措施。> 【痕迹】QQ+微信朋友圈和聊天记录分析工具1.0.4 （1）纯Python语言实现，使用Flask后端，本地分析，不上传个人数据。> （2）内含QQ、微信聊天记录保存到本地的方法，真正实现自己数据自己管理。
python不用pip安装库_python安装pip和使用pip安装Python库类比如pip安装beautifulsoup4
weixin_39834488的博客
12-03 3249
初学Python时，看到很多不懂得东西，比如pip, 是python 包管理工具，pip是easy_install的取代。Distribute是对标准库disutils模块的增强，我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包，特别是对其他的包有依赖的包。Distribute被创建是因为Setuptools包不再维护了。 distribute是setuptools的取代。安装Di...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案
01-03
内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员； 使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
01-03
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
Python中使用pip_install_en进行快速包安装
标题“pip_install_en_python_PIP_”明确指向了使用pip在Python环境中进行包安装的相关操作，结合描述“快速调用pip安装等功能”，可以推断出该文件的核心功能是通过编程方式或脚本化手段实现对pip安装命令的自动化...
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