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Pillow版本为2.1.0,适用于Windows 64位系统,使用Python 2.7运行。

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简介:
该文件包含 Pillow 2.1.0 的 Windows 64 位安装包,针对 Python 2.7 版本。

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  • Dism++ 64Windows
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    Dism++ 是一款专为 Windows 系统设计的强大工具,其64位版本提供了高效管理和维护操作系统所需的全部功能。 用于对ISO文件添加文件的工具,例如在操作系统封装过程中加入3.0驱动程序等等。
  • Python 3.4Windows 64
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    简介:本资源提供Python 3.4在Windows 64位操作系统上的安装程序,帮助用户快速搭建开发环境,探索Python编程世界的无限可能。 Python 3.4是针对Windows 64位操作系统的特定版本的Python编程语言,在当时是一个流行的选择。尽管后来发布了更高版本如3.5,但一些用户或项目可能仍然依赖于这个特定版本及其库或功能。在升级到新版本时可能会遇到兼容性问题,因此保留旧版安装包对开发者来说很有帮助。 Python 3.4发布于2014年,并引入了许多重要的改进和特性: 1. **asyncio模块**:此版本正式加入了异步I/O支持,使编写高性能的网络服务与并发代码变得更为简便。基于协程的设计允许非阻塞IO操作,从而提高了效率。 2. **类型注解**:Python 3.4引入了静态类型检查的基础——类型注解。尽管Python是一种动态类型语言,但这种特性有助于提高代码可读性和工具集成度。 3. **生成器表达式**:在该版本中,允许将生成器表达式的计算结果赋值给变量,这在过去是不允许的。此功能使得数据处理更加便捷。 4. **PEP 479:StopIteration异常改变**:这一变更防止了意外捕获到`StopIteration`异常的情况发生,在保持生成器正常行为的同时增加了程序稳定性。 5. **增强元类(metaclass)支持**:Python 3.4简化了元类的使用,允许直接在类定义中通过`metaclass=`参数指定。 6. **新标准库模块引入**:包括但不限于`enum`, `pathlib`, 和对`shutil`进行改进的新功能。 7. **新的上下文管理协议**:现在可以直接为装饰器下的方法定义实现,简化了上下文管理器的创建过程。 8. **性能提升**:解释器层面进行了优化以提高运行速度和内存效率。 在安装Python 3.4时,请确保下载适用于64位Windows系统的版本。选择“Add Python to PATH”选项可以在命令行中直接使用`python`命令,同时注意检查是否正确配置了环境变量。如果遇到install failed的问题,则可能是因为系统不兼容、网络问题或权限不足等原因导致的安装失败。为解决这些问题,请尝试重新下载并以管理员身份运行安装程序。 Python 3.4在开发历史中占据了重要位置,它提供了许多便利和可能性给开发者使用。对于仍然依赖于该版本的应用或项目来说,正确配置环境是至关重要的。
  • Python 2.7 (Windows 64)
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    Python 2.7是Python编程语言的一个早期版本,适用于64位Windows系统。尽管已不推荐使用,但对于特定软件和遗留项目的开发仍具重要价值。 Python-2.7(Windows 64位)
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    本篇文章将介绍如何在拥有64位Windows系统的电脑上安装并配置PyCharm和TensorFlow环境,并通过实例演示其基本应用。适合初学者参考学习。 在Windows 64位系统下使用PyCharm运行TensorFlow。首先通过Anaconda安装TensorFlow,然后安装PyCharm。接着,在PyCharm的解释器中导入TensorFlow。
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    这款TensorFlow 1.4.0 GPU版软件专为Python 3.5及Windows 7 64位系统设计,能够有效利用GPU加速深度学习模型的训练与推理过程。 tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 适用于在Windows 7 或 Windows 10 上安装,并可以与 Python 3.5、CUDA 8.0 和 cuDNN 6.0 配合使用,亲测有效。
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    Dareblopy是一款专为CPython 2.7版本在Windows AMD64系统上运行设计的Python库,当前版本为0.0.5。 Python库文件:dareblopy-0.0.5-cp27-cp27m-win_amd64.whl,解压后即可使用。
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    本软件为JDK 1.7.0_79解压版,专为Windows 64位操作系统设计。无需安装程序,直接使用,方便快捷,适合开发人员和测试环境快速部署Java应用。 jdk1.7.0_79 解压版适用于Windows 64位系统。下载后双击即可解压使用,环境变量需要自行配置(可以参考百度上的教程)。亲测可用^_^。 在此提供的下载链接比官网速度快很多。
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    这段文件包含了gmp 6.1.1和mpfr 3.1.4两个数学库,专为64位Windows系统优化,提供高效的算术运算支持。 最新的GMP 6.1.1 和 MPFR 3.1.4 在 Windows 下使用 MinGW64 编译出的 64 位静态库和动态库,欢迎使用。
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    简介:GDAL 2.2.4提供了一套全面的文件格式访问库,适用于Python 2.7环境下的地理空间数据处理。此版本兼容64位与32位系统。 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源的地理空间数据处理库,支持多种格式的数据包括栅格、矢量以及光栅图像。它为开发者提供了一系列强大的工具来读取、转换及写入各种类型的地理信息。 本案例集中讨论的是GDAL 2.2.4版本,该版本专为Python 2.7环境编译,并有64位和32位两种不同格式的安装包可供选择。此稳定版发布于2017年,在错误修复、性能优化及支持新数据类型方面有所改进。 GDAL与Python结合使用时,能够极大地简化地理空间数据分析任务,例如读取、转换、分析以及可视化操作等。它为Python 2.7提供了特定的接口,并且在多线程环境下是安全可靠的(标记为cp27m)。 安装和使用方面,在大多数情况下可以通过pip命令来直接安装GDAL Python绑定库;但在这种特殊情形下,用户可能需要手动解压提供的压缩文件并将其添加到系统路径中或者通过虚拟环境进行安装配置。 该版本的GDAL支持多种地理空间数据格式,包括TIFF、JPEG和PNG(栅格)、ESRI Shapefile及GeoJSON等矢量类型。这使得处理各种类型的地理信息变得简单直接。 主要功能方面,它能够读取并解析元数据获取像元值和坐标系统信息;同样也具备将这些数据写入不同格式的能力,并支持多种转换与重投影操作。此外,还提供了一系列的数据处理工具如裁剪、重采样及镶嵌等服务;内置的大量坐标系定义则方便进行各种类型的地理坐标变换。 对于矢量数据而言,GDAL能够创建和修改几何对象并执行一系列分析任务;而影像方面,则支持统计计算、分类以及辐射校正等功能。 在GIS应用领域中,由于其广泛的应用基础包括QGIS及ArcGIS等软件平台或rasterio与geopandas这样的数据分析库,因此它被广泛应用在地图绘制、空间数据挖掘和遥感图像处理等方面。活跃的开发者社区提供了详尽的技术文档和支持资源帮助用户更好地理解和解决问题。 作为持续发展的开源项目,GDAL定期推出新版本以修复现有问题并增加新的功能特性来保持对最新地理信息格式和技术的支持。因此对于GIS专业人员或数据分析专家来说,掌握和使用这个强大的工具库是十分必要的。
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    本文提供了一份详细的教程,介绍如何在64位Windows系统上为Python 2.7版本安装pywin32库。 Python 2.7版本的pywin32安装程序有64位版本的,我之前使用过,按照步骤一步步安装就可以完成。此外还有适用于Python 3.2版本的pywin32。