1,首先当然是安装LAMP环境了。

atom加速

Kivy中文编程指南：更好用 Android 打包虚拟机

##解决Mac系统上Kivy-Desinger因Garden安装位置不匹配导致的filebrowser无法导入的问题

Kivy中文编程指南：授权协议

Kivy中文编程指南：打包为 iOS 系统可执行文件

Kivy中文编程指南：打包为 Mac 系统可执行文件

Kivy中文编程指南：Kivy 虚拟机

Kivy中文编程指南：打包为 Android 系统可执行文件

Kivy中文编程指南：KV Android 详细指南

Kivy中文编程指南：打包为 Windows 系统可执行文件

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Kivy中文编程指南：整合其他框架

Kivy中文编程指南：KV 语言

Kivy中文编程指南：图形

Kivy中文编程指南：控件

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Kivy中文编程指南：事件和属性

Kivy中文编程指南：架构概览

Kivy中文编程指南：配置修改

Kivy中文编程指南：环境变量

Kivy中文编程指南：基础知识

Kivy 中文安装指南

1.安装 Buildozer

是时候给你的android来一发Linux了

简单的配置 samba 共享

###docker最基本的使用方法

anaconda基本命令

Sqlite3学习笔记

Scrapy爬虫入门教程十二 Link Extractors（链接提取器）

Scrapy爬虫入门教程十一 Request和Response（请求和响应）

Scrapy爬虫入门教程十 Feed exports（导出文件）

Scrapy爬虫入门教程九 Item Pipeline（项目管道）

Scrapy爬虫入门教程八 交互式 shell 方便调试

Scrapy爬虫入门教程七 Item Loaders（项目加载器）

Scrapy爬虫入门教程六 Items（项目）

Scrapy爬虫入门教程五 Selectors（选择器）

Scrapy爬虫入门教程四 Spider（爬虫）

Scrapy爬虫入门教程三 命令行工具介绍和示例

Scrapy爬虫入门教程二 官方提供Demo

Scrapy爬虫入门教程一 安装和基本使用

python写脚本

利用proxychains在终端使用socks5代理

Ubuntu常用命令整理

下载YouTube视频

一、快捷键

如何自动生成和安装requirements.txt依赖

更换内核

动态基于用户的内容Flask教程

Flask装饰器 - Login_Required页面Flask教程

Flask用户登录系统教程

Flask教程的密码哈希

完成用户注册Flask教程

Flask Registration Code Tutorial

User Registration Form Flask Tutorial

使用MySQLdb连接到MySQL数据库

创建MySQL数据库和表Flask教程

shadowsocks一键配置脚本

默认配置： 服务器端口：自己设定（如不设定，默认为6565） 客户端端口：1080 密码：自己设定（如不设定，默认为zhuio） 备注：脚本默认创建单用户配置文件，如需配置多用户，安装完毕后参照下面的教程 sample 手动修改配置文件后重启即可。

Kcptun给Shadowsocks加速！

使用国内镜像加速 pip

添加更好的导航

在这个视频中,我们添加了另一个按钮,将使我们从我们的图画应用回“主要”屏幕。

屏幕绘图应用程序管理器

多屏幕的屏幕管理器

在这个Kivy教程中,我们将介绍Kivy屏幕经理。 任何中型到大型应用程序有多个窗口。 即使是一些简单的登录屏幕,导致主屏幕允许您访问设置屏幕,你会需要一种方法来移动的屏幕。

构建器加载.kv文件

简单的绘图应用程序

获取鼠标/按/触摸输入

布局:浮动布局

在这个Kivy基础教程中,我们将讨论另一种类型的布局:浮动布局。

动态可调整大小的位置

Kivy.kv语言content

Kivy kv语言

Kivy部件和标签

在这个Kivy教程中,我们将讨论的概念“标签”和“小部件。 “小部件的想法是有一些不同类型的元素,然后我们可以为一个应用程序把它们放在一起。 想到一个主页登录。 你可能有一个主页,有一些文本说类似“用户名”和“密码。 “那你还需要输入一些文本字段。 与Kivy要做到这一点,我们将使用标签的文本,然后我们将使用一个文本输入小部件为让用户实际类型。

Kivy与Python教程第1部分为移动应用程序开发

欢迎来到的第5部分 机器学习与Python教程系列 ,目前负责的回归。 这一点,我们已经收集的数据,修改一下,训练一个分类器甚至测试分类器。 在本部分中,我们将使用我们的分类器来为我们做一些预测! 这一点,我们将使用代码:

欢迎来到四个部分 机器学习与Python教程系列 。 在前面的教程中,我们得到了我们的初始数据,我们转换和操作有点喜欢,然后我们开始定义我们的特性。 Scikit-Learn并不从根本上需要使用熊猫和dataframes,我只是喜欢做数据处理,因为它是快速和有效的。 相反,Scikit-learn实际上从根本上需要numpy数组。 熊猫dataframes可以很容易地转换成NumPy数组,所以它只是发生在为我们工作!

建立在前面 机器学习回归 教程中,我们将对我们的股票价格数据进行回归。 这一点的代码:

配置

回归——介绍和数据

相关的库

安装jekyll总出错

pyenv 安装

pygame lts

Flask 的使用方法

sqlite3使用

ubuntu安装的软件

tensorflow资源

node.js实践

朱智博的BLOG上线了，随便写点什么，做个测试

Just about everything you'll need to style in the theme: headings, paragraphs, blockquotes, tables, code blocks, and more.