使用Python request库查询新能源汽车充电桩数据。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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python爬虫抓取易车网汽车品牌,基于python3,使用urllib.request库,支持抓取json和xml,json支持模拟http头部,xml需要转为“utf-8”。抓取信息后,解析json,并保存。
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汽车目录应用 Python 3.8 Django 3.1.7
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基于YOLOV5的遥感影像车辆识别。毕设而已,别当真。用QT设计了简单的交互界面。代码核心为YOLOV5,在此基础上,修改了部分代码,提取了最终识别结果的像素位置,能够根据输入的tif文件获取识别到的车辆地理坐标位置,输出为xlxs文件,可以导入arcgis等软件做后续分析
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第十七届全国大学生智能汽车竞赛讯飞创意组场地仿真赛项
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/032795b7064d 重要更新:models 已更新为由主办方提供图片制作的图像识别板。若使用过旧版本 ucar_sim 包的仿真,需重新执行使用方法中的步骤 3。world 文件夹下的 arena-1、arena-2、arena-3 分别对应三套仿真比赛场景,图像识别板位置参考赛前会议抽取的三套摆放位置,但图像内容组合未参考比赛题库组合(详见抽取结果.pdf 及 img-folder)。 图像使用说明:仿真场地中,采用与终点地块相同图样的地块标记随机图像板和固定图像板位置,详细坐标区域信息需参考抽取结果.pdf 和 img-folder/map.png。 使用方法:将 ucar_sim 包复制到工作空间 src 目录;先执行 catkin_make 编译,再运行 source ~/.bashrc 或 devel/setup.bash;为防止启动时编码报错,需修改 python2 默认编码,解决方案:打开终端输入指令(使用 anaconda 需定位虚拟环境),找到 setencoding () 函数,将第一个 encoding 改为 "utf-8",重启电脑;将 ucar_sim 包中 models 文件夹内所有内容复制到.gazebo/models 下(.gazebo 为隐藏文件,若无 models 文件夹需自行创建),前提:未打开过 gazebo 的用户需先在终端输入 gazebo 运行一次。 运行比赛仿真时,若终端出现 “Gazebo [Err] [REST.cc:205] Error in REST request”,解决方法:打开终端,用 url: https://api.ignitionrobotics.org替换原 url: https://api.ignitionfuel.org 。 Pac
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