用python开发界面软件
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基于python开发的航迹规划系统软件+源码+项目文档+UI界面(毕业设计&课程设计&项目开发)
基于python开发的航迹规划系统软件+源码+项目文档+UI界面,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 航迹规划系统软件 1代码说明 该系统源代码分为算法和系统设计两部分。以下将对两部分进行分别介绍。 1.1航迹规划算法 该毕设采用的是基于深度强化学习的无人机航迹规划算法。数据集存储在Qlocal.pth和Qtarget.pth两个文件中,env.py是对环境进行三维构建与模拟,利用立方体描述建筑环境。UAV.py是对无人机的状态参数进行初始化包括坐标、方向、环境等。Replay.buffer.py中存储经验回放记忆数据。DQN神经网络模型的训练参数设置以及训练是在DQN.py中进行的。然后将以上文件全部导入DQN神经网络模型,该模型的训练参数设置以及训练是在DQN.py中进行的。最后在watch_env.py中将训练好的DQN模型放入仿真模拟环境中进行测试。 1.2系统设计 将航迹规划算法的各个文件导入test.py中,系统设计是在test.py中完成的。首先主窗口界面通过Ui_Form类中完成设计;环境配置功能在子函数function1中完成;无人机配置在子函数function4中完成;任务点配置在子函数function2中完成;航迹规划在子函数function3中完成。将四个子功能函数分别绑定在对应的主界面的功能按钮上。最后通过mian.py启动该系统界面。 2使用说明 运行该系统需要安装3.9.13版本的python,4.7.0版本的OpenCV,以及1.13.1版本的PyTorch,并在编译软件(如pycharm)中导入文件中引入的包和模块,然后编译mian.py文件启动该系统。
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基于python开发的离散元数值模拟软件ZDEM的后处理程序+UI界面+源码+项目文档(毕业设计&课程设计&项目开发)
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基于Python开发的专业液冷机通信控制软件,采用 Python 开发,提供直观的图形用户界面,支持通过串口与各种液冷机设备进行通信,支持多种打包方式,适用于不同操作系统平台。(源码+教程) 功能特性 串口通信管理:自动检测和配置串口设备 协议解析:支持多种液冷机通信协议(TCL、TF等) 数据记录:实时数据记录和日志管理 图形界面:基于Tkinter的现代化用户界面 配置管理:灵活的配置文件系统 跨平台支持:Windows、macOS、Linux全平台兼容 开发环境 系统要求 Python 3.8+ Windows 10+/macOS 10.14+/Linux (Ubuntu 18.04+) 安装依赖 # 创建虚拟环境 python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # venv\Scripts\activate # Windows # 安装依赖 pip install -r requirements.txt 开发运行 python main.py 打包配置 打包配置位于 script/build_config.json,支持以下选项: 应用名称和版本:可自定义应用名称和版本号 图标文件:支持平台特定图标格式 控制台选项:可选择是否显示控制台窗口 数据文件:自动包含配置文件和资源 模块包含:智能检测项目模块依赖
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1、本地存储,本地内存卡;2、设备上传到云服务器,手机和电脑端从服务器上获取数据;3、电脑端可以自动保存历史数据。4、浓度-时间变化曲线;实时浓度数值;单次测试中浓度最大值;超过某一浓度时长统计(浓度可设置)。显示传感器类型,测量范围,传感器状态(原始软件显示的Paramete参数列)。做好后需要提供详细一点的制作说明,例如编程代码,手机电脑端app制作过程等。
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一个用Python编写的带图形界面的学生信息管理系统,包含管理员端和学生端两个登录入口。管理员账号为000,初始密码000,可添加、分配学号、修改学生信息;学生使用本人学号作为账号,初始密码111111,登录后可查看和修改个人信息。系统所有数据保存在本地文本文件中,如学生信息.txt,操作完成后必须点击‘退出系统’才能保存更改,否则数据不会写入文件。未分配学号的学生无法登录,需先由管理员在管理端完成学号分配。程序基于面向对象设计,核心类包括Student(学生)、Person(人员基类),主程序入口为main.py,支持Python 3.5和3.7版本,已编译部分.pyc文件便于快速运行。附带使用须知.txt和系统信息.txt说明文档,方便教学演示或课程设计参考。
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介绍 针对常见的双向六车道四相位单交叉口,使用深度强化学习研究自适应交通信号控制,只考虑直行和左转车道。本文与一般的DRL控制方法不同。状态为目前实际检测器能够获取的每周期的车流量、平均车速、排队长度数据,动作为适合有倒计时显示器的固定周期下的不同绿信比。基于Vissim交通仿真软件,使用Python完成COM接口开发,封装为Gym环境,设计PyQt界面,完成PyTorch框架的DQN算法。(源码+说明文档) 安装教程 安装依赖包 pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ PyQt5 numpy matplotlib pandas pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pywin32 gym psutil 安装Pytorch 安装cpu版本命令如下: pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ torch torchvision torchaudio
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Python 和 Qt 图形界面快速开发英文版
Python 和 Qt 图形界面快速开发英文版,用pyqt开发应用程序,非常实用的指导书。 对pytho,pyqt某些工作机制,原理解释透彻。 非常不错。不过是英文版的。
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