本程序使用python进行编译，实现了高校二手闲置品交易平台的设计。程序包含如下内容： 用户注册登录：平台应该支持用户注册和登录功能，以便用户可以创建个人账户并上传自己的闲置品。 闲置品上传：用户应该能够上传自己的闲置品，包括物品的图片、描述、价格等信息。 闲置品搜索与浏览：平台应该提供搜索和浏览功能，以便用户可以方便地找到自己需要的物品。 闲置品交流与交易：平台应该支持用户之间的交流和交易功能，例如私信、议价、下单等。 数据分析与统计：平台应该能够进行数据分析和统计，以便了解用户的交易行为和需求，为平台的优化提供依据。

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。

3.6 高级功能 3.6.1 QOS优先级支持 KSZ8795CLX为VoIP和视频会议等应用提供服务质量（QoS）优先级功能。KSZ8795CLX通过设置端口控制9寄存器 bit[1]和端口控制0寄存器bit[0]为每个端口提供1个、2个或4个优先级队列，1/2/4个队列划分如下： • [端口控制9寄存器bit[1]，控制0 bit[0]] = 00：单一输出队列（默认）。 • [端口控制9寄存器bit[1]，控制0 bit[0]] = 01：可将传出端口划分为2个优先级发送队列。 • [端口控制9寄存器bit[1]，控制0 bit[0]] = 10：可将传出端口划分为4个优先级发送队列。 4个优先级发送队列是KSZ8795CLX中的新功能。队列3为 高优先级队列，队列0为 低优先级队列。端口控制9寄存 器bit[1]和端口控制0寄存器bit[0]分别用于使能端口1、2、3、4和5的划分发送队列。如果某个端口的发送队列未划分， 则高优先级和低优先级数据包在发送队列中具有相同的优先级。 此外，还有一个附加选项，或者始终首先发送高优先级数据包，或者通过端口控制14、15、16和17寄存器（按照 bit[6:0]，默认值为8、4、2和1）针对4个优先级队列比例使用可编程加权公平队列。 选择2队列配置时，将使用寄存器130 bit[7:6] Prio_2Q[1:0]。这些位用于将 IEEE 802.1p的2位结果从寄存器128和129 或者TOS/DiffServ的2位结果从寄存器144-159（对于4个队列）映射到具有高优先级或低优先级的2队列模式中。 有关详细信息，请参见寄存器130 bit[7:6]的说明。 3.6.1.1 基于端口的优先级 对于基于端口的优先级，每个传入端口分别归类为优先级0-3的接收端口。优先级3接收端口接收的所有数据包标记为高 优先级，并将被发送到高优先级发送队列（如果已划分相应的发送队列）。端口控制0寄存器bit[4:3]用于分别使能端口 1、2、3、4和5的基于端口的优先级。 表3-12： 端口5 SW5-RMII连接 SW5-RMII MAC到MAC连接 （PHY模式） 说明 SW5-RMII MAC到PHY连接 （MAC模式） 外部MAC KSZ8795CLX SW5-RMII信号 类型 外部PHY KSZ8795CLX SW5-RMII信号 类型 REF_CLKI RXC5 时钟模式下 输出50 MHz 参考时钟 50 MHz REFCLKI5 正常模式下 输入50 MHz CRS_DV RXDV5/ CRSDV5 输出 载波监听 / 接收数据有效 CRS_DV TXEN5 输入 — — — 接收错误 RXER TXER5 输入 RXD[1:0] RXD5[1:0] 输出 接收数据位 [1:0] RXD[1:0] TXD5[1:0] 输入 TX_EN TXEN5 输入 发送数据使能 TX_EN RXDV5/ CRSDV5 输出 TXD[1:0] TXD5[1:0] 输入 发送数据位 [1:0] TXD[1:0] RXD[1:0] 输出 50 MHz REFCLKI5 正常模式下 输入50 MHz 参考时钟 REF_CLKI RXC5 时钟模式下 输出50 MHz 2016 Microchip Technology Inc. DS00002112A_CN 第33页

CCF推荐列表的363个会议信息

python版本ass字幕转srt自动转换批量转换, 将ass文件与python脚本放在同一目录下即可

使用Python实现的生辰八字计算和纳音五行计算类，支持实现以下功能： 1.支持公历和农历直接的相互转换； 2.支持生辰八字的计算，即年柱、月柱、日柱和时柱； 3.支持生辰八字对应五行的输出； 4.支持公历和农历两种输入参数。 当前版本:V1.3.20231020140529 有任何bug和建议欢迎大家积极评论，将尽快修复和完善

Python-3.11.9.tar离线安装包、centos7.x环境上安装ok

数据库课程设计通常涉及到数据库设计、表的创建、数据的插入、查询、更新和删除等操作。附件是一个简单的示例，展示如何使用Python和SQLite数据库实现一个简单的出入库系统。这个系统将包含两个主要功能：入库和出库。 这个示例首先创建了一个名为inventory.db的SQLite数据库，并在其中创建了一个名为inventory的表，包含id、item_name和quantity三个字段。然后定义了三个函数：add_item用于添加新的物品和数量到库存中，remove_item用于从库存中减少指定物品的数量，query_inventory用于查询当前库存的所有物品和数量。 请注意，这个示例是非常基础的，实际的出入库系统可能需要更复杂的功能，如错误处理、事务管理、多用户支持等。此外，对于更大规模的系统，可能需要使用更强大的数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等。

支付宝或者微信支付导出的收款二维码，除了二维码部分，还有很大一块背景图案，例如下面就是微信支付的收款二维码： 有时候我们仅仅只想要图片中间的方形二维码部分，为了提取出中间部分，我们可以使用图片处理软件，但图片处理软件不利于批处理，且学习也需要一定成本。本文将教你使用 Python 的图像处理库 pillow，轻松批量提取图片中间的方形二维码部分。 提取思路 以微信支付收款码图片为例： 分析图片我们可以看到，二维码位于白色背景中，而白色背景又位于绿色背景上。我们以图片左上角为坐标原点，横向为 x 轴（向右为正方向），纵向为 y 轴（向下为正方向）。我们的目标是需要确定白色背景部分 4 个角的坐

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它被广泛应用于图像处理和计算机视觉相关的项目中。这个教程是由段力辉编译的OpenCV官方教程的中文版本，特别针对Python编程语言，使得中国开发者能更方便地学习和理解OpenCV的功能和用法。 在Python中使用OpenCV，你可以实现以下主要知识点： 1. 图像读取与显示：使用`cv2.imread()`函数读取图像，`cv2.imshow()`创建窗口并显示图像，`cv2.waitKey()`控制程序暂停等待用户操作。 2. 图像基本操作：包括图像的拷贝、裁剪、缩放、旋转等，通过`copy()`、`crop()`、`resize()`、`rotate()`等函数完成。 3. 图像颜色空间转换：如从BGR到灰度、HSV等颜色空间，使用`cv2.cvtColor()`函数进行转换。 4. 图像滤波：包括平滑滤波（均值、高斯滤波）和边缘检测（Sobel、Canny），使用`cv2.filter2D()`和相应的边缘检测函数。 5. 特征检测：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、关键点检测（SIFT、SURF、ORB），这些是物体识别和追踪的基础。 6. 图像形态学操作：如腐蚀、膨胀、开闭运算，用于消除噪声、连接断开的线条或填充小孔洞。 7. 目标检测：使用Haar级联分类器或HOG+SVM进行人脸、行人等目标检测。 8. 机器学习与深度学习：OpenCV支持多种机器学习算法（如SVM、KNN），并集成了深度学习模块(DNN)来加载预训练的模型，如TensorFlow、Caffe等框架的模型。 9. 视频处理：读取、写入视频文件，帧处理，以及基于帧的图像操作。 10. 图像和视频流的实时处理：结合OpenCV与Python的多媒体库，可以实现摄像头的实时图像处理。 11. 图像拼接和全景图创建：通过匹配特征点和计算变换矩阵实现。 12. 三维重建：通过多视图几何，如立体匹配和结构从运动(SFM)技术，构建3D模型。 13. 文本检测与识别：利用OCR（光学字符识别）技术，提取和识别图像中的文本。 在段力辉的这个中文教程中，你将系统地学习到上述所有知识点，并通过实例代码加深理解和应用。通过阅读和实践，你不仅能掌握OpenCV的基本功能，还能了解到如何将其应用于实际项目中，提升你在计算机视觉领域的技能。