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阿里云文档 2025-03-26

在DataWorks使用Python3代码编写MaxCompute任务，并周期性调度运行。

DataWorks为您提供PyODPS 3节点，您可以在该节点中直接使用Python代码编写MaxCompute作业，并进行作业的周期性调度。本文为您介绍如何通过DataWorks实现Python任务的配置与调度。

问答 2024-07-22 来自：开发者社区

由于楼层自动化系统的复杂性和多样性，很难给出一个通用的Python代码示例，因为每个系统可能使用不同的硬件、通信协议和软件接口。

系统工程是一个广泛的领域，其中楼层自动化系统工程是建筑智能化的一部分，它通常涉及楼宇管理系统（BMS）、照明控制、HVAC（供暖、通风和空调）控制、安全系统、电梯控制等多个子系统的集成。由于楼层自动化系统的复杂性和多样性，很难给出一个通用的Python代码示例，因为每个系统可能使用不同...

文章 2024-07-15 来自：开发者社区

以下是一个简化的车库管理系统工程概述，并附带Python代码示例和详解。

系统工程在车库管理系统中的应用涉及多个方面，包括需求分析、系统设计、数据库设计、编码实现、测试以及后期维护等。以下是一个简化的车库管理系统工程概述，并附带Python代码示例和详解。一、系统需求分析车库管理系统应满足以下基本需求：车位管理：能够实时显示车位状态（空闲或占用），并支持车位状态的更...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪

基本功能演示摘要：车辆行人多目标检测与追踪系统结合了先进的YOLOv8目标检测技术与ByteTrack多目标跟踪算法，能够在实时视频画面中准确地检测并跟踪行人与车辆。这一系统对于改善交通安全、提高城市监控效率以...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测

基本功能演示摘要：PCB板缺陷检测在电子制造行业中具有重要的意义。随着电子产品的普及和需求的不断增长，对PCB板的质量和可靠性要求也越来越高。PCB板作为电子产品的核心组件，其质量直接影响到整个产品的性能和稳定...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测

前言跌倒是一种常见的意外事件，尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说，跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此，及时准确地检测跌倒事件，对于保护人们的生命安全，提供紧急救助，减少伤害程度至关重要。因此，跌倒检测在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高人们的生活质量和安全保障具有重要意义。跌倒检测的典型应用场景如下：智能家居安全系统：在家...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8深度学习的无人机视角高精度太阳能电池板检测与分析系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割

基本功能演示无人机视角高精度太阳能电池板检测与分析系统【python源码+YOLOv8+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割摘要：无人机视角的高精度太阳能电池板检测与分析系统，通过深度学习技术，能够实时对画面中的太阳能电池板进行精确分割，并提供面积比例及尺寸信息，从而掌握电池板的准确分布情况，这对于确保安装精度、评估电池板布局以及监测覆盖面积等...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

实战 | 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能

基本功能演示基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能摘要：反光衣检测与预警系统对于确保工作人员的安全至关重要，尤其是在视线受限或光线不足的工作环境中。反光衣可以显著提高工作人员的可见性，降低事故风险。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过1073张人员穿戴反光衣及其他衣服照...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8深度学习的高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测

前言高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统对于维护电力输送的可靠性和安全性至关重要。绝缘子是高压输电系统中防止电流泄露的关键部件，一旦发生缺失，可能导致输电效率降低或电力系统故障，严重时还可能引发安全事故，如电弧事故或火灾。利用YOLOv8深度学习框架开发的智能检测系统可以快速准确地识别绝缘子缺失情况，及时发出预警，从而确保输电线路的稳定运行和安全。其主要应用场景包括：...

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更新时间 2024-07-27 07:24:57

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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可以提供完整的外呼系统python的调用代码吗？

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