今天就给大家推荐这款开源的网盘程序：
dzzoffice
个人或公司除了购买别人已经搭建好的企业网盘，还可以自己动手搭建！
在github上有好些开源网盘程序，功能可能比你购买的网盘功能都多。
企业，团队多人使用，就用dzzoffice的网盘应用,灵活并功能强大。
github
https://github.com/zyx0814/dzzoffice
官网地址
http://dzzoffice.com/
演示地址
http://demo.dzzoffice.com/
Dzzoffice是一套开源办公套件，适用于企业、团队搭建自己的 类似“Google企业应用套件”、“微软Office365”的企业协同办公平台，套件由多个工具组成。
最近的一些更新：
除了以上自己开发了一些工具，套件里还集成了大量的其他开源工具，如网盘里用到的在线压缩、解压，各类媒体文件预览，各类文档预览与编辑的支持，是各类开源程序的综合利用。
如果你也有好的开源项目，欢迎推荐！
微信号联系：
westbrook12000(p
注“开源”)
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【关闭】
学关闭微信朋友圈广告
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【实战】
获取20套实战源码
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【福利】
获取最新微信支付有奖励
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【被删】
学查看你哪个好友删除了你巧
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【访客】
学微信查看朋友圈访客记录
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【python】
学微获取全套0基础Python知识手册
又一网盘倒闭了！
微信消息防撤回，推荐这款开源神器，文字、图片、语音都支持！
之前在v2ex 看到有人提问有哪些好用的开源网盘？今天就给大家推荐这款开源的网盘程序：dzzoffice个人或公司除了购买别人已经搭建好的企业网盘，还可以自己动手搭建！在github上有好些开源网盘程序，功能可能比你购买的网盘功能都多。企业，团队多人使用，就用dzzoffice的网盘应用,灵活并功能强大。githubhttps://github.com/zyx0814/dzzoffice...
1、计算器
1. 案
例
介绍
本
例
利用
Python
开发
一个
可以进行简单的四则运算的图形化计算器，会用到 Tkinter 图形组件进行开发。主要知识点：
Python
Tkinter 界面
编程
；计算器逻辑运算实现。本
例
难度为初级，适合具有
Python
基础和 Tkinter 组件
编程
知识的用户学习。
2. 设计原理
要制作
一个
计算器，首先需要知道它由哪些部分组成。示意如下图所示。
PHP云盘
网盘
系统
源码
快速对接多家云存储 带视频搭建教程
快速对接多家云存储，支持七牛、又拍云、阿里云OSS、AWS S3、Onedrive、自建远程服务器，当然，还有本地存储。
自定义主题配色。
图片、音频、视频、文本、Markdown、Ofiice文档
在线
预览。
移动端全站响应式布局。
文件、目录分享系统，可创建私有分享或公开分享链接。
用户个人主页，可查看用户所有分享。
多用户系统、用户组支持。
初步完善的后台，方便管理。
拖拽上传、分片上传、断点续传、下载限速(*实验性功能)。
多上传策略，可为不同用户组分配不同策略。
用户组基础权限设置、二步验证。
WebDAV协议支持。
演示地址 https://cloudself.net/页面展示 本地运行 1、安装依赖pipinstall-rrequirements.txt2、检查配置文件，修改数据库配置#mycloud/settings.py
DATABASES={
'default':{
'ENGINE':'django.db.backends.mysql',
'N...
告别枯燥，60秒学会
一个
小
例
子，系统学习
Python
，从入门到大师。
Python
之路已有190个
例
子：
第零章：感受
Python
之美
第一章：
Python
基础
第二章：
Python
之坑
第三章：
Python
字符串和正则
第四章：
Python
文件
第五章：
Python
日期
第六章：
Python
利器
第七章：
Python
画图
第八章：
Python
实战
第九章：
Python
基础算法
第十章：
Python
机器学习
后续章节：
不断丰富原有1~7章节；
Python
基础算法；
python
机器学习，包括机
在这里提供
一个
使用 YOLO 识别人体摔倒的
Python
程序
的框架。这个
程序
使用的是 OpenCV 库，可以从摄像头获取实时视频流，并在摔倒事件发生时进行检测和警告。
首先，你需要安装 OpenCV 库和 YOLO 模型。你可以使用以下代码安装这些库：
pip install opencv-
python
pip install opencv-contrib-
python
pip install numpy
pip install imutils
pip install tensorflow
pip install keras
然后，使用以下代码导入所需的库：
```
python
import cv2
import numpy as np
import imutils
import tensorflow as tf
import keras.backend as K
from keras.layers import Input
from keras.models import load_model
from imutils.video import VideoStream
from imutils.video import FPS
接下来，你需要加载 YOLO 模型，并使用 OpenCV 函数来获取视频流：
```
python
# Load YOLO model
model_path = 'path/to/your/yolo/model.h5'
yolo_model = load_model(model_path)
# Get video stream
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)
fps = FPS().start()
接下来，你需要在循环中不断检测视频流中是否有人摔倒。你可以使用 OpenCV 函数将视频帧转换为灰度图像，并使用 YOLO 模型进行人体检测。如果检测到人体摔倒，你可以使用 OpenCV 函数在视频帧中绘制矩形，并发出警告。
```
python
while True:
# Get frame from video stream
frame = vs.read()
frame = imutils.resize(frame, width=400)
