改名后python3.9 3.8 3.6 均可用，实测解决import bz2或 import pandas时的ModuleNotFoundError: No module named ‘_bz2‘问题

jieba_fast 使用cpython重写了jieba分词库中计算DAG和HMM中的vitrebi函数，速度得到大幅提升

毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。

实现决策树可视化的库，下载后放在Python根目录，在实现可视化时用import导入后直接调用即可。

TinyBER TinyBER是一种非常小的，有限的ASN.1 BER编解码器和代码生成器，旨在用于嵌入式设备（或任何受代码大小限制的地方）。 生成的代码使用固定大小的结构，并且不调用malloc或free。 安装 $ sudo python setup.py install 用法 TinyBER可以用于数据的临时编码和解码，但是它还带有有限的代码生成器。 缓冲液 一个简单的buf_t结构用于输入和输出： typedef struct { uint8_t * buffer; unsigned int pos; unsigned int size; } buf_t ; 编码方式 编码有点不寻常。 为了提高效率，可以将数据直接向后编码到输出缓冲区中。 由于asn.1结构倾向于反向积累（类型和长度在流中的值之前），因此对其进行编码的最有效方

fast-rcnn在python3.7 ubuntu16 cuda10.1环境下可以使用的cython_mask.so文件

脚本 bin 头hex hex to bin

发生以下错误： 从_bz2导入BZ2Compressor，BZ2Decompressor ImportError：没有名为“ _bz2”的模块 复制到/lib/python3.8/lib-dynload

文件包含tensorflow1.14模型文件(VGG16)，pb格式的，C++调用python脚本程序代码，代码中包含向python文件中传值，并从python文件中取值。系统：ubuntu系统，编译器：qt5。更新版

Python官方的解释器是CPython，执行速度较慢，网上目前有许多PyPy和CPython的性能对比，PyPy比CPython快近25倍。原因是PyPy采用了先进的JIT编译器优化。        官网上的对比图：        先不扯淡了，知道你们可能听不懂。拐入正题。        官网:https://www.pypy.org/        最新版本的下载地址:http://buildbot.pypy.org/mirror/pypy3.6-v7.3.0rc3-win32.zip ,建议使用迅雷等下载工具下载。        下载完了直接解压，然后开始配置。        1.最起码