python基础语法总结（超详细） ⽬录 1、环境搭建 2、标识符 3、python保留字 4、注释和空⾏ 5、⾏与缩进 6、多⾏语句 7、声明变量 8、标准数据类型 8.1 Number（数字） 8.2 字符串(String) 8.3 List（列表） 8.4 Tuple（元组） 8.5 Set（集合） 8.6 Dictionary（字典） 8.7 数据类型转换 9、输⼊ 10、输出 11、import 12、运算符 13、控制结构 14、迭代器与⽣成器 14.1 迭代器 14.2 ⽣成器 15、函数 16、⽂件（File） 17、错误与异常 18、⾯向对象 19、标准库 如果嫌弃社区版⾮的安装专业版的话，就看看这个破解教程吧，⽩嫖使我快乐。亲测有效（理论上谴责这种⾏为！） 2、标识符 第⼀个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对⼤⼩写敏感。 3、python保留字 保留字即关键字，我们不能把它们⽤作任何标识符名称。Python 的标准库提供了⼀个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字： import keywor

enshu JE60S 培训资料,讲解设备运行中各种故障的修复

可穿戴设备；智能充电桩；蓝牙打印机；门禁系统；语音模拟驾校系统；智能环境自动化监测系统；GY-30；

卷积码在CDMA系统中的应用对于提高通信质量和抗干扰能力具有重要意义。CDMA（码分多址）技术因其大容量特性在无线多媒体系统中占据重要地位，但无线信道的多径传播和随机衰落可能导致通信错误。为了解决这些问题，引入了卷积编码作为提高服务质量（QoS）的有效手段。 卷积码是一种特殊的前向纠错编码，它通过连续的输入比特生成较长的编码序列，从而增加信息的冗余度，提高抗噪声能力。在IS-95 CDMA系统中，前向链路数据信道采用码率为1/2，约束长度为9的卷积码，而反向链路业务信道则使用码率为1/3，同样约束长度为9的卷积码。这种编码方式可以显著改善信道条件差时的通信性能。 维特比译码算法是卷积码常用的高效解码方法。它基于网格图，通过最大似然准则寻找最有可能的码字路径。在算法中，每个节点分配一个状态值，通过比较不同路径的可能性来确定最佳路径。维特比译码分为硬判决和软判决两种方式。硬判决仅根据信号幅度的两个可能状态（通常为二进制0和1）进行判决，而软判决则利用多电平信号，包含更多关于信号强度的信息，因此通常表现出更好的性能。 误码率是衡量编码性能的关键指标。在硬判决情况下，误码率由传输函数和二元对称信道出错概率决定。而在软判决中，误码率表达式考虑了信噪比（Eb/N0）的影响，通常表现为较低的误码率。通过模拟程序和理论分析，可以得到误比特率与信噪比的关系曲线，进一步评估卷积码在硬判决和软判决下的性能差异。研究表明，软判决通常比硬判决提供2~3dB的增益，尤其是在AWGN（加性高斯白噪声）信道中，卷积码的优势更为明显。 当AWGN信道的信噪比超过-1dB时，使用卷积码并采用硬判决译码的系统性能优于未使用卷积码的情况。然而，在存在多径效应的环境中，接收信号受到多个路径的延迟和衰减，导致总的信噪比受到影响，这时计算系统的误比特率需要考虑多径因素。 综上所述，CDMA系统中的卷积码通过提供纠错能力，提升了在恶劣信道条件下的通信可靠性。维特比译码算法，特别是软判决方式，为改善误码率提供了有效手段。结合模拟仿真和理论分析，我们可以深入理解卷积码在实际系统中的性能表现，并据此优化通信设计。

超宽带 (UWB) 是一种通过无线电波运行的短距离无线通信协议，可实现安全可靠的测距和精确传感，为无线设备创造空间环境的新维度。 基于IC DecaWave DW1000的Makerfabs ESP32 UWB模组受到众多创客的青睐和喜爱。还与DWM1000相比，DWM3000具有以下优势： 最重要的：与苹果U1芯片互通，与苹果系统协同工作成为可能； 与FiRa PHY、MAC、认证开发完全对接，更适合进一步应用； 功耗更低，几乎是DWM1000的1/3； 支持UWB频道5（6.5GHz）和9（8GHz），而DWM1000不支持频道9； 特征 集成 ESP32 2.4G WiFi 和蓝牙。 DW3000 超宽带模块。

设计一个数显频率计 步骤十分详细，包含有电路图，仿真步骤等 参数计算，可供参考 使用Multisim仿真实现

乐山师范学院数据库编程期末答疑，卷子讲解，SQL server相关 如下是一个简化的员工考勤应用E-R图，请在SQL Server中创建名为YQKG的数据库，包括两个数据文件，一个日志文件，文件名按SQL Server对象命名规范定义，数据文件按10%的比例增长，数据库定义完成后输入如下样本数据。完成后请将新定义的对象及数据生成到脚本文件3_1.sql，并分离数据库。（数据表标识说明：BMXX 部门信息，QQLX 考勤类型， JBXX 基本信息，各字段定义请根据实际语义自行定义）。 2. 运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，完成如下安全定义。每小题2分，共6分。 (1) 创建名为L+考生学号的登录名，密码为考生学号。完成后请将定义程序代码保存到脚本文件3_2_1.sql。 (2) 为tempdb数据库创建名为U+考生学号的带登录名的用户名，使用本题(1)中创建的登录名。完成后请将定义程序代码保存到脚本文件3_2_2.sql。 (3) 为学生表Student、课程表Course、教师表Teacher分配只读权限，成绩表分配读写权限。完成后请将程序代码保存到脚本文件3_2_3.sql。 3．运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，完成如下完整性定义。每小题4分，共12分 (1) 在SC与Teacher之间定义参照完整性，外码名为FK_SC_Teacher_Tno，并定义违约处理规则：修改规则为 Cascade，删除规则为 No Action。完成后请将本操作的程序保存到脚本文件3_3_1.sql。 (2) 学生表Student中学生姓名不允许重复，将此规则保存为UQ_Sname。完成后请将本操作的程序保存到脚本文件3_3_2.sql。 (3) 在学生表上规定学生的性别只能是“男”、“女”，将此规则保存为CK_Student_Ssex。完成后请将本操作的程序保存到脚本文件3_3_3.sql。 4. 运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，在SSMS中查询分析器中设计并调试如下查询，把SQL脚本代码分别保存到指定的SQL程序文件中。每小题3分，共15分 (1) 新增一位同学：200215129，王大鹏，男，23，CS，新增该生一条选课数据：该生选了数据库课程，该课主教教师未知，还未考试。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_1.sql。 (2) 修改少数民族学生李勇所有选修课成绩，都加5分。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_2.sql。 (3) 因为考试事故，删除计科系的所有选课信息。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_3.sql。 (4) 查询与“刘晨”同一个院系的其他同学的所有信息。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_4.sql。 (5) 生成选修课为达标的学生的信息，包括学号、姓名、院系、总学分，达标条件：选修课门数达到6门。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_5.sql。 5. 运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，为计科系生成如下选修课综合信息视图（仅包括计科系学生的选课信息，未选课的计科系学生也包括在视图的数据集中，如果未选课则课程等相关字段记为NULL，选了课但未考试则成绩等相关字段记为NULL，如果考试成绩未及格学分记为0，否则得到课程学分）。完成后请将本视图定义的程序保存到脚本文件3_5.sql。7分 6. SQL 程序设计：运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，完成如下对象定义，把相应的SQL程序分别保存到指定的SQL文件中。每小题7分，共21分 (1) 为教师表定义一个名为Tr_Insert_Or_Update_Sal触发器，实现如下完整性规则：“教授的工资不得低于4000元，如果低于4000元，自动改为4000元”。请完成触发体设计，完成后请将本定义的程序保存到脚本文件3_6_1.sql。 Create Trigger Insert_Or_Update_Sal On Teacher After INSERT, UPDATE AS (2) 利用ROW_NUMBER() OVER设计一分页查询存储过程DividePage，每次调用返回指定数据表中指定页大小及页码的满足条件的记录结果集，其参数设计如下，请完成过程体设计，完成后请将本定义的程序保存到脚本文件3_6_2.sql。 Create Procedure DividePage ( @tblName varchar(255), -- 表名,不允许为空 @strOrder varchar(255), -- 排序的字段名,不允许为空 @PageSize int = 6, -- 页尺寸 @PageIndex int, -- 页码 @OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非0 值则降序 @strWhere varchar(1500)='' -- 查询条件(注意: 不要加where) ) AS (3) 定义一用户函数Get_birthday，根据身份证得到生日。（提醒，身份证可能有15、18位的情况）, 其参数设计如下，请完成函数体设计，完成后请将本定义的程序保存到脚本文件3_6_3.sql。 Create Function Get_birthday ( @idcardno nvarchar(50) ) returns varchar(10) As

基于stm32的秒表计时器设计系统Proteus仿真（源码+仿真+全套资料）

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YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。