在本文中,我们将了解一些使用Python完成的大型项目。
Python目前是最受欢迎的编程语言之一。这一趋势似乎将在2022年及以后继续。因此,如果你刚开始学习Python,最好的事情就是着手做一些真实世界的Python项目。
Python是一种广泛用于网页开发、游戏开发、数据分析和机器学习的编程语言。
以下是一些使用 Python 构建的大型项目 -
人脸识别员工考勤系统
实时口罩检测系统
下一个单词预测模型
天气预报模型
花卉识别模型
构建新的聊天机器人
人脸检测
音乐播放器
面部识别员工考勤系统
“基于面部识别的考勤系统”是您应该在计算机视觉和多个支持库的帮助下创建的第一个 Python 项目。
已在该系统注册的员工将通过面部识别完成考勤,系统将通知您该员工是否出勤。
但是,您可以用其他方式对该系统进行编程。但是,对于此项目,您需要一个准确的数据库,其中包含设备将扫描其面部的人员。
使用人脸识别库,您的代码在识别人脸时会更简单、更准确。
这是源代码的链接:Facial-Recognition-Based-Attendance-System
实时口罩检测系统
这是目前最令人难以置信和必不可少的项目。这是covid时期最受欢迎的项目。因为它可以实时检测人们是否戴着口罩。
这就是实时口罩检测系统的工作原理。如果一个人正确地戴上口罩,他的脸上会出现一个绿色的矩形符号,表示他戴口罩的情况良好。
如果口罩没有正确佩戴在脸上,将会出现一个红色的矩形标志作为警告,表示佩戴者没有正确佩戴口罩,应该进行正确佩戴。
借助计算机视觉和一些关键库(如TensorFlow和Keras),即使只有很少的代码行数,您也能够开发出一个准确的人脸口罩检测系统。
这里是源代码链接:面罩检测
下一个词预测模型
这是一个令人难以置信的项目,如果您以前没有做过,您应该至少构建一次它(语言建模)。
在不知不觉中,我们在智能手机的键盘上发送短信时都采用了这种方法。大多数键盘会自动预测我们即将输入的下一个文本,并且我们只需要复制粘贴它。
Google 在其 Gboard 键盘中也使用了这种方法,根据您的冲浪历史记录或预加载的数据猜测下一个单词。
这是源代码的链接:下一个词预测模型
天气预报模型
在所有项目中,这个项目可能是开发起来最复杂的,因为它将为您提供准确的天气预报。
要开发这个模型,您需要准确的数据进行数据分析、绘图和数学计算。
这里是源代码的链接:天气预报模型
花卉识别模型
世界上的花种类繁多,很难知道每种花的名字。我们记不起所有花的名称或颜色。
如果您训练一个机器学习模型来检测花朵,它将区分颜色属性以及花的名称,即使它们具有相同的设计。
你所需要做的就是创建一个庞大而准确的花卉数据集。扫描完成后,你编写的识别花卉的程序将会完成剩下的工作。
这里是源代码链接:花卉识别模型
构建新的聊天机器人
聊天机器人程序在近年来越来越受欢迎,尤其是在技术、商业和电子商务领域。
另一方面,聊天机器人是一种基于人工智能的程序,模仿自然人类语言与人类交流以解决问题。当您打开这样的网站时,您可能会注意到底部出现了一个自动通知。这是一个聊天机器人,它会询问您是否需要解决一个问题。
您可以使用自然语言处理在 Python 中创建聊天机器人。您还需要一些库,例如 chatterbot、chatterbot_corpus 和 nltk
这是源代码的链接:构建新的聊天机器人
人脸检测
人脸检测是一种检测人物照片或视频中人脸的技术。这是OpenCV库最本质的职责,它使用计算机视觉来搜索人脸。
如果您想从事计算机视觉领域的职业,这个项目是一个很好的起点。
在从图像中检测人脸时,您只需选择任何图像来测试代码。您编写的程序将在您选择图像后执行其余的操作。然后,代码将在图像中看到脸部的区域绘制一个矩形。
这里是源代码链接:人脸检测
音乐播放器
制作你的音乐播放器怎么样?这看起来很令人兴奋,对吧?
对我来说,这似乎非常令人兴奋。不仅仅是创建一个普通的音乐应用程序,而是一个可以搜索文件并在程序目录中探索音乐的应用程序。开发一个其他用户也可以使用的交互界面。
考虑添加功能,如浏览曲目、音量控制、歌曲/艺术家/专辑/电影显示、数据库管理、算法开发和数据处理,以创建一个功能齐全的应用程序。
注意
GitHub 上还有许多带有源代码的 Python 高级项目。 GitHub 是一个网站,众多开发人员在此发布项目描述以及源代码文件。
结论
这篇文章教会了我们如何使用Python构建八个不同的大型项目。在这篇文章中,我们提供了这些项目的源代码。
以上是有哪些用Python完成的大型项目?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

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