如何使用Electron和Web技术为您的Python应用程序构建GUI

【方法】html调用本地python程序进行交互 前后端交互

Python与机器学习教程 机器学习算法课程-HTML网页版教程课件 可直接在浏览器运行 从入门到进阶教程，共3节，数十个章节

pytorch-lightning 1.7.0离线文献。 官方网站：https://www.pytorchlightning.ai/ Github地址：https://github.com/PyTorchLightning 这个文档是html格式的，下载后直接解压，双击index.html，然后就可以开始查阅了，非常方便。本地查询速度快，大大提高开发效率。 pytorch-lighting（简称pl），它其实就是一个轻量级的PyTorch库，用于高性能人工智能研究的轻量级PyTorch包装器。缩放你的模型，而不是样板。 它可以清晰地抽象和自动化ML模型所附带的所有日常样板代码，允许您专注于实际的ML部分（这些也往往是最有趣的部分）。除了自动化样板代码外，Lightning还可以作为一种样式指南，用于构建干净且可复制的ML系统。 Lightning makes coding complex networks simple.

python-pandas的一些小练习——东北大学大数据班数据挖掘实训Python基础二（2） 实训练习：练习使用pandas 包中的dataframe和方法。 1将数据读取为dataframe类型，命名为df 2查看数据的形状[了解数据有多少行、多少列] 3查看数据的最开始的7条数据和尾部的3条数据 4查看数据的各字段的类型 5查看数据是否有缺失值 6如果有缺失值，进行补0操作 7从df中按字段取出‘ date’’dist’和‘ flight’形成新的df1 8从df中按位置选取行为3和4，列为0,1的数据形成新的df2 9在df中添加一列‘ low_dest’，内容是‘ dest’这列的字符串的小写形式 10从df中选取‘ dist’大于1000并且小于1200的数据作为一个新的df3 11从df中选取‘ time’大于100的数据做为新的df4 12将df3和df4合并为一个dataframe，命名为df5 13取出df3中的‘ time’,‘dist’ 这两列做为df6， 求出df6中每列中最大值与最小值的差值（运用lambda函数的方式进行求解 ） 14将df根据“ dest”分组，统计各目的地，都有多少条数据，命名为“ dest_count”，然后将“ dest”和“ dest_count”组成新的dataframe命名为df7 15根据dep_delay不为0，统计df中有多少次航班起飞延误 16利用plane字段，统计df中不同航班的飞行次数，以plane和plane_cout格式保存为df8 17利用carrier字段，计算df中carrier字段不同属性数据的数据量的比值（如：XE的数据量与MQ的数据量的比值） 18分别将df7和 df8保存到本地文件，文件名分别为df7.csv和df8.csv

自己写了四天的时间，终于写出了一段使用python生成html报告的代码，这里不能上传图片，我就没办法细说了。

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批量执行cmd命令实现对.md文件转HTML

高中信息技术的一个微型信息系统项目，适合信息技术教师、web初学者、python、初学者以及前后端技术研究者。

官网：https://wkhtmltopdf.org/downloads.html 压缩包里有windows和centos版本