程序是由本人初学Python，而且编写windows桌面程序时使用Nuitka打包所用。刚开始接触Nuitka，被它打包的体积所感动了。但Nuitka的中文参数说明在网上寥寥可数（因为我的英文水平低的感人）。痛苦一次，痛苦无数次，那么我就痛苦一次吧，把这个打包过程用Python QT5 GUI写下来
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Spyder(Python)开发工具与Python3.9的下载和安装是开发者的重要步骤。首先，访问Spyder的官方网站或相关软件平台，找到最新版本的Spyder工具进行下载。确保你的系统上已经安装了Python3.9，如果没有，请先从Python官方网站下载并安装Python3.9。安装完成后，打
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利用 Python 3.9 开发程序，用于识别斗地主游戏中出现的顺子牌型，该程序可应用于华为OD面试场景。
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CPU 版的 TensorFlow 2.8.3，用来跑训练任务或者做模型推理都挺稳的，不用折腾 GPU 驱动，装上就能跑。 tensorflow_cpu-2.8.3-cp39-win_amd64.whl这个包，适配的是Python 3.9和Windows 64 位环境，挺适合平时在本地调试或者用 C
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grpc 的 Python 轮子grpcio-1.34.0-cp39-win_amd64.whl，是我最近装得比较顺的一个版本。是 Windows 平台用 Python 3.9 的朋友，装它几乎不会出错，省事儿不少。 gRPC的跨语言支持真心不错，适合微服务通信。用grpcio这个库，在 Pytho
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32 位系统下装scipy其实有点麻烦，尤其是用的是 Python 3.9 的话，更要注意兼容性。scipy-1.9.0-cp39-win32.whl 这个包就挺适合的，直接用 pip install 安装就行，不用自己折腾编译环境，省事多了。 跟 numpy 打交道比较多的项目，比如做点数值计算、
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Windows 平台用 Python 搞 gRPC？用grpcio-1.54.0-cp39-win32.whl就挺顺的。grpcio是 gRPC 官方出的 Python 实现，和 C 库打得比较紧，性能也不错，尤其适合需要双向流、低延迟场景。这个版本是针对Python 3.9和32 位 Window
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CUDA 加速的cupy版本，用起来是真香，是你手头有 NVIDIA 显卡时，速度飙升不是吹的。cupy_cuda111-11.2.0-cp39-win_amd64.whl这个轮子是专门给 Python 3.9 和 CUDA 11.1 配的，兼容性还挺稳。如果你用numpy做科学计算，那cupy就是
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