某红书x-s算法纯js补环境版本。 使用python execjs调用js实现，内含完整接口调用Demo。 zip包内是某红书的补环境版本x-s参数的加密生成算法，独立JS文件，提供完整可用的调用测试示例，有问题可以联系作者。

### Python练习集100题知识点汇总 #### 程序1：生成不同的三位数 - **题目描述**：利用1、2、3、4这四个数字，编写一个程序来计算能够组成的没有重复数字的不同三位数的数量，并列出这些数字。 - **核心知识点**： - 字典推导式或循环来生成所有可能的组合。 - 利用列表或其他数据结构存储结果。 - 数字转换为字符串进行比较。 - **实现思路**： 1. 使用三层循环分别代表百位、十位和个位。 2. 在每层循环中确保数字不重复。 3. 将符合条件的数字添加到列表中。 #### 程序2：利润提成计算 - **题目描述**：编写一个程序，根据输入的企业利润计算并输出应该发放的奖金总额。 - **核心知识点**： - 分段计算逻辑。 - 条件分支结构。 - 变量的赋值与更新。 - **实现思路**： 1. 使用if-elif-else结构根据不同的利润区间计算提成比例。 2. 计算每个区间的提成金额，并累加得到总奖金数。 3. 输出最终的奖金总额。 #### 程序3：寻找特定整数 - **题目描述**：编写程序找到一个整数，当它加上100后是一个完全平方数，再加168后又是另一个完全平方数。 - **核心知识点**： - 循环结构。 - 完全平方数的判断。 - 数学运算。 - **实现思路**： 1. 通过循环遍历可能的整数值。 2. 对每个数检查加100和加268的结果是否为完全平方数。 3. 找到满足条件的整数。 #### 程序4：计算一年中的第几天 - **题目描述**：编写程序，输入年月日后输出这一天是一年中的第几天。 - **核心知识点**： - 日期计算。 - 判断闰年。 - 月份对应的天数。 - **实现思路**： 1. 根据年份判断是否为闰年。 2. 根据月份计算前几个月的总天数。 3. 加上当前月份的天数得到结果。 #### 程序5：三数排序 - **题目描述**：输入三个整数，将它们从小到大排序输出。 - **核心知识点**： - 排序算法的基础。 - 条件判断。 - **实现思路**： 1. 使用if语句比较三个数的大小关系。 2. 根据大小关系调整顺序。 3. 输出排序后的结果。 #### 程序6：输出字母C - **题目描述**：使用星号(*)输出字母C的图案。 - **核心知识点**： - 循环结构。 - 基本图形绘制。 - **实现思路**： 1. 使用双重循环，外层循环控制行，内层循环控制列。 2. 根据行和列的位置决定是否打印星号。 #### 程序7：输出特殊图案 - **题目描述**：输出一个特殊的图案。 - **核心知识点**： - 循环结构。 - 字符串拼接。 - **实现思路**： 1. 设计图案的规则。 2. 使用循环结构按照规则输出每一行。 3. 调整字符串拼接的方式。 #### 程序8：九九乘法表 - **题目描述**：输出完整的九九乘法表。 - **核心知识点**： - 嵌套循环。 - 字符串格式化。 - **实现思路**： 1. 使用双重循环，外层循环控制行，内层循环控制列。 2. 按照乘法规则输出每行的乘积。 3. 使用字符串格式化保持输出整洁。 #### 程序9：国际象棋棋盘 - **题目描述**：输出一个国际象棋棋盘。 - **核心知识点**： - 嵌套循环。 - 字符打印。 - **实现思路**： 1. 使用双重循环，外层循环控制行，内层循环控制列。 2. 根据行列位置交替打印黑色和白色方块。 #### 程序10：打印楼梯和笑脸 - **题目描述**：打印一个楼梯形状，并在楼梯上方打印两个笑脸。 - **核心知识点**： - 字符打印。 - 图形绘制。 - **实现思路**： 1. 使用循环结构输出楼梯形状。 2. 在楼梯顶部适当位置打印两个笑脸。 #### 程序11：兔子繁殖问题 - **题目描述**：解决经典的兔子繁殖问题，计算每个月的兔子总数。 - **核心知识点**： - 递归或迭代。 - 序列计算。 - **实现思路**： 1. 定义一个函数，用于计算每个月的兔子数量。 2. 使用递归或迭代方法实现兔子数量的增长规则。 3. 输出每个月的兔子总数。 #### 素数判断 - **题目描述**：判断101到200之间的所有素数，并输出。 - **核心知识点**： - 素数判断算法。 - 循环与条件判断。 - **实现思路**： 1. 遍历指定范围内的每一个数。 2. 对每个数使用素数判断算法。 3. 输出所有的素数。 #### 水仙花数 - **题目描述**：输出所有的“水仙花数”，即一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。 - **核心知识点**： - 数字处理。 - 循环结构。 - **实现思路**： 1. 遍历100到999之间的所有数。 2. 对每个数计算各位数字的立方和。 3. 如果立方和等于该数，则输出。 #### 正整数分解质因数 - **题目描述**：将一个正整数分解为质因数。 - **核心知识点**： - 质数判断。 - 循环结构。 - **实现思路**： 1. 使用循环结构，从最小的质数2开始尝试分解。 2. 不断除以质数，直到不能再被整除。 3. 输出分解得到的所有质因数。 #### 成绩等级划分 - **题目描述**：根据成绩划分等级，90分以上为A，60-89分为B，60分以下为C。 - **核心知识点**： - 条件判断。 - 字符串操作。 - **实现思路**： 1. 输入学生的成绩。 2. 使用条件判断划分等级。 3. 输出对应的成绩等级。 #### 字符统计 - **题目描述**：输入一行字符，统计其中英文字母、空格、数字和其他字符的数量。 - **核心知识点**： - 字符分类。 - 循环与条件判断。 - **实现思路**： 1. 使用循环遍历每个字符。 2. 根据字符类别进行计数。 3. 输出统计结果。 #### 数字序列求和 - **题目描述**：给出一个数字序列2/1，3/2，5/3，…，求出这个数列的前20项之和。 - **核心知识点**： - 数列计算。 - 循环结构。 - **实现思路**： 1. 定义变量存储当前项和总和。 2. 使用循环结构计算每一项，并累加到总和中。 3. 输出总和。 #### 阶乘计算 - **题目描述**：计算1+2!+3!+...+20!的和。 - **核心知识点**： - 阶乘计算。 - 循环结构。 - **实现思路**： 1. 使用循环结构计算每一项阶乘。 2. 将每一项累加到总和中。 3. 输出最终结果。 #### 递归阶乘 - **题目描述**：使用递归方法计算5的阶乘。 - **核心知识点**： - 递归函数。 - **实现思路**： 1. 定义递归函数，参数为需要计算阶乘的数。 2. 使用递归调用计算结果。 3. 返回最终的阶乘值。 #### 字符反转输出 - **题目描述**：输入5个字符，使用递归函数以相反顺序打印出来。 - **核心知识点**： - 递归函数。 - 字符处理。 - **实现思路**： 1. 定义递归函数，参数为需要反转打印的字符数组。 2. 使用递归调用打印每个字符。 3. 从最后一个字符开始打印。 #### 年龄计算 - **题目描述**：计算第五个人的年龄，已知第五个人比第四个人大2岁，以此类推。 - **核心知识点**： - 递归或迭代。 - **实现思路**： 1. 定义变量存储每个人的年龄。 2. 使用递归或迭代的方法计算每个人的实际年龄。 3. 输出第五个人的年龄。 #### 数字位数和逆序 - **题目描述**：输入一个不超过5位的正整数，输出它的位数以及逆序后的数字。 - **核心知识点**： - 字符串操作。 - 循环结构。 - **实现思路**： 1. 将数字转换为字符串，便于处理。 2. 计算字符串长度得到位数。 3. 使用字符串操作逆序数字。 #### 回文数判断 - **题目描述**：判断一个五位数是否为回文数。 - **核心知识点**： - 数字处理。 - 条件判断。 - **实现思路**： 1. 将数字转换为字符串。 2. 比较字符串与其逆序是否相同。 3. 输出判断结果。 #### 星期几判断 - **题目描述**：输入星期几的第一个字母来判断是星期几。 - **核心知识点**： - 字符串匹配。 - 条件判断。 - **实现思路**： 1. 使用条件判断匹配输入的字母。 2. 如果出现多个匹配，则进一步输入第二个字母进行判断。 3. 输出相应的星期名称。 #### 键盘输入检测 - **题目描述**：检测用户按键。 - **核心知识点**： - 键盘事件处理。 - **实现思路**： 1. 使用Python库如`msvcrt`等来检测键盘输入。 2. 输出提示信息等待用户按键。 3. 根据用户按键执行相应操作。

本资源是一个针对南京大学实验室安全教育与考试系统的Python爬虫项目，旨在帮助用户轻松获取所有考试题目并构建自己的题库，以辅助学习和备考。在这个压缩包中，包含了一个名为"ahao4"的文件，这很可能是爬取程序的源代码或者爬取结果的数据文件。下面将详细探讨Python爬虫技术、实验室安全教育、考试系统以及如何利用Python进行数据处理和建立题库。 Python爬虫是数据抓取的一种常用方法，尤其适用于网页内容的自动化提取。Python的requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或lxml库则用于解析HTML或XML文档结构，找到所需的信息。在本项目中，开发者可能使用了这些工具来遍历南京大学实验室安全教育与考试系统的网页，提取每个题目的内容、选项以及答案等关键信息。 实验室安全教育是高等教育中不可或缺的一部分，尤其对于理工科学生而言。它涵盖了化学、生物、物理等各种实验室的安全规定、操作规程以及应对紧急情况的措施。通过这个爬虫项目，用户可以获取大量的实验室安全题目，系统地学习相关知识，提高实验操作的安全意识。 考试系统通常包含题库管理、在线答题、自动评分等功能。在这个案例中，开发者可能首先分析了南京大学考试系统的网页结构，然后编写代码模拟用户行为，如登录、浏览题目等，以实现数据的抓取。值得注意的是，合法和道德的网络爬虫行为应该尊重网站的robots.txt文件，避免对服务器造成过大的负担，同时也不能侵犯用户的隐私。 爬取到的数据通常需要进一步处理，例如清洗、去重、整理格式，才能形成有用的题库。Python的pandas库是一个强大的数据分析工具，可用于处理这样的任务。开发者可能将爬取到的题目信息存储为CSV或JSON文件，然后使用pandas读取、处理，最后可能生成Markdown、Excel或数据库格式的题库文件，便于用户查阅和练习。 为了使用这个题库，用户可以将其导入到学习管理系统或者自行开发的答题应用中。例如，可以利用Python的random模块随机选取题目进行模拟测试，或者结合数据分析，根据个人的学习进度和正确率智能推荐练习题目。 这个项目展示了Python在数据获取和处理上的强大能力，同时强调了实验室安全教育的重要性。通过学习和利用这个资源，用户不仅可以提升编程技能，还能深入理解实验室安全知识，为实际的实验操作提供保障。

Python 3.8.8 和 Visual Studio Code (Vscode) 是两种非常重要的工具，对于进行高效、便捷的编程工作尤其关键。在这个“python 3.8.8和Vscode安装包”中，我们重点关注如何安装和配置这两个工具，以及如何在Vscode中有效地使用Python进行开发，特别是针对Yolo（You Only Look Once）这种流行的计算机视觉应用。 Python 3.8.8 是Python编程语言的一个稳定版本，它引入了许多改进和新特性。例如，增加了赋值表达式（walrus operator `:=`），使得代码更简洁；改进了类型注解，增强了静态类型检查的支持。安装Python时，你需要确保选择适合你操作系统的版本，并且在安装过程中勾选“将Python添加到系统路径”选项，以便在命令行中直接使用。 Visual Studio Code，简称Vscode，是一个强大的源代码编辑器，由微软开发并开源。它支持多种编程语言，包括Python，且具有丰富的扩展功能。安装Vscode后，为了更好地开发Python项目，你需要安装一些关键的插件，如“Python”插件（由Microsoft提供）和“Pylance”（提供了智能感知和代码补全功能）。此外，“Code Runner”插件可以帮助你快速运行代码片段。 在Vscode中配置Python环境，你可以选择使用全局Python解释器，或者创建虚拟环境（venv或conda），以保持项目的独立性和依赖性管理。通过“终端”面板，你可以激活虚拟环境并安装必要的库，例如TensorFlow和OpenCV，这些是进行Yolo应用的基础。 Yolo是一种实时目标检测系统，因其高效性和准确性而受到广泛欢迎。它能够同时识别图像中的多个对象，且速度极快。要使用Yolo进行视觉应用，你需要首先安装Darknet框架，它是Yolo的核心实现。然后，你可以训练自己的模型或者使用预训练模型。在Vscode中，你可以编写Python脚本来调用Yolo模型，并利用OpenCV显示和处理检测结果。 在Vscode中调试Python代码也相当方便，你可以设置断点，查看变量值，甚至单步执行代码来理解程序运行过程。结合Git集成，Vscode还能帮助你进行版本控制，协同开发。 通过正确安装和配置Python 3.8.8和Vscode，开发者可以享受到高效、智能化的开发体验。尤其对于Yolo这样的计算机视觉应用，这种强大而灵活的开发环境能极大地提升工作效率和代码质量。记得定期更新Python和Vscode，以获取最新的功能和安全修复。

在本项目中，我们主要探讨如何使用OpenCV和TensorFlow这两个强大的工具来实现实时的人脸检测。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法，而TensorFlow则是一个广泛用于机器学习和深度学习的框架。通过结合这两者，我们可以构建一个系统，实时捕获摄像头中的画面并检测其中的人脸。 我们需要了解OpenCV的人脸检测模块。OpenCV自带了一个预训练的Haar级联分类器，这是一个基于特征级联结构的分类模型，专门用于人脸检测。这个模型可以在不同的光照、角度和遮挡条件下识别出人脸。在项目中，我们将加载这个模型，并使用它来分析摄像头的每一帧图像，找出可能包含人脸的区域。 接着，进入TensorFlow部分。虽然OpenCV的人脸检测已经很有效，但如果我们想要进行更高级的任务，比如人脸识别或表情识别，我们可以利用TensorFlow构建深度学习模型。例如，我们可以训练一个卷积神经网络（CNN）来识别不同的人脸或表情。TensorFlow提供了一种灵活的方式来定义和训练这些模型，并可以轻松地将它们部署到实际应用中。 在"camera_face_check-master"文件夹中，我们可以找到项目的源代码。这些代码可能包括设置摄像头、初始化OpenCV的人脸检测器、实时显示检测结果以及（如果有的话）使用TensorFlow模型进行进一步处理的部分。通常，代码会包含以下几个步骤： 1. 导入必要的库，如OpenCV和TensorFlow。 2. 加载预训练的Haar级联分类器。 3. 设置摄像头，开始捕获视频流。 4. 对每一帧图像进行处理，使用Haar级联分类器检测人脸。 5. 可选：如果使用了TensorFlow模型，将检测到的人脸作为输入，进行人脸识别或其他深度学习任务。 6. 在画布上绘制检测框，展示结果。 7. 循环执行以上步骤，直到用户停止程序。 在深度学习部分，你可能会遇到模型训练、验证和优化的相关概念，如损失函数、反向传播、优化器选择（如Adam、SGD等）、数据增强等。此外，模型的保存和加载也是关键，以便在后续运行中能快速使用训练好的模型。 这个项目为我们提供了一个将理论知识应用于实践的好例子，它展示了如何将传统的计算机视觉方法与现代深度学习技术相结合，以实现更高效、更智能的视觉应用。无论是对OpenCV的熟悉，还是对TensorFlow的理解，都能在这个过程中得到提升。通过这个项目，你可以深入理解人工智能和深度学习在人脸检测领域的应用，并为其他类似的计算机视觉任务打下坚实的基础。

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 完整参考论文

包含Anaconda2的Linux和Windows版本 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。

博客地址: https://blog.csdn.net/muyashui/article/details/118406612?spm=1001.2014.3001.5502

python_geohash-0.8.5-cp38-cp38-win_amd64

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）与Qt框架的结合是常见的开发选择，尤其是在构建C++应用时。本资源提供了关于如何利用这两者进行视觉识别软件框架开发的基础知识。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理、特征检测、图像识别、机器学习等功能的算法。OpenCV支持多种编程语言，包括C++，使得开发者可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务的实现。在"6.16.opencv案例教程"中，你可能会找到如图像读取、基本操作（如缩放、旋转、颜色空间转换）、滤波、边缘检测、特征匹配等经典示例，这些都是计算机视觉中的基础操作。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，适用于桌面、移动和嵌入式设备。它提供了丰富的UI设计工具和组件，使得开发者能够创建美观且功能丰富的用户界面。当OpenCV用于处理图像和视频数据时，Qt可以用于构建用户交互界面，将处理结果展示出来。在"6.17.框架搭建"中，可能讲解了如何在Qt环境中集成OpenCV，创建窗口，将OpenCV处理的图像显示到界面上，以及如何响应用户输入来控制OpenCV的处理流程。 虽然资源提到代码不完善且存在bug，但它们仍能作为一个起点，帮助初学者理解如何将OpenCV和Qt结合使用。你可以从中学习到以下几点： 1. **集成OpenCV与Qt**：这通常涉及到配置项目的编译设置，确保OpenCV库被正确链接，并在Qt代码中引入必要的头文件。 2. **创建图像显示窗口**：在Qt中，你可以使用`QLabel`或者`QImage`来显示OpenCV处理后的图像。 3. **事件处理**：学习如何捕获用户事件，如按键或鼠标点击，然后根据这些事件调用OpenCV的相应处理函数。 4. **线程管理**：由于图像处理通常较耗时，可能需要在后台线程进行，以避免阻塞UI。这涉及到Qt的多线程知识和OpenCV的异步处理。 5. **错误调试**：资源中提到的bug是学习过程的一部分，通过调试和修复错误，你能更深入地理解代码的工作原理。 6. **持续学习与改进**：这个资源只是一个基础框架，意味着你还有很大的发展空间。你可以逐步完善代码，增加更多功能，如对象检测、人脸识别，甚至深度学习模型的集成。 通过研究这些材料，你不仅可以掌握OpenCV和Qt的基本用法，还能了解到如何将两者结合起来，创建一个功能性的计算机视觉应用。尽管代码可能需要调整和完善，但这个过程本身就是学习和提升技能的好机会。