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。

1. 数据文件 train.csv 和 test.csv 包含手绘数字的灰度图像，从0到9 2.train.csv 有 label， test.csv 没有 3.每幅图像高28像素，宽28像素，总共784像素 4.每个像素都有一个与之关联的像素值，表示该像素的亮度或暗度，数字越大表示越暗 5.该像素值是0到255之间的整数，包括0和255

vbo工具 RaceLogic VBO文件的简单实用程序。 csv2vbo.py 转换由各种数据记录软件产生的.csv文件，由RaceLogic数据记录器产生并由CircuitTools软件理解的.vbo文件。 该脚本需要Python 3，并且当前支持以下.csv变体： 赛车计时 G-Tech狂热者 跟踪大师 QStarz LT6000 可以通过手动导出.xls文件（仅概述和单页纸）来获取TrackMaster .csv。 csv2vbo.py在标准输入上需要一个.csv文件，并将.vbo文件写入标准输出。 它会自动检测输入的.csv文件的变体，否则将失败并退出。 例如，要将“ log.csv”转换为“ log.vbo”，需要发出以下命令： $ ./csv2vbo.py log.vbo 该脚本对输入的.csv文件没有过于严格的要求。 它必须包含带有列名的标题

VBOX实验 vboxread脚本可以读取RaceLogic VBOX生成的.VBO格式文件，并对数据执行一些操作。 它将对数据执行几次转换： VBOX文件中的时间为HHMMSS.SSS，该时间将转换为两个额外的字段： time_of_day：午夜以来的时间（以秒为单位） 时间戳：自该纪元以来的绝对秒数，假设该时间与文件中记录的创建时间在同一天。 只要连接了GPS，就可以做到这一点。 datetime：时间戳记（人类可读的字符串） 纬度和经度在VBOX文件中以分钟为单位，西为正。 此脚本将它们转换为度数，以East为正： lat_deg long_deg 最初，人们希望vboxread能够完成各种各样的任务，但是现在我们主要使用它来转换为CSV，然后使用其他工具来处理CSV文件。 基本用途 跑步 vboxread --help 对于选项。 如果要使用stdin / std

**Python实现的LDPC编译码仿真** 在通信领域，LDPC（Low-Density Parity Check）码是一种高效纠错编码技术，广泛应用于卫星通信、无线网络等场景。它通过构建稀疏的校验矩阵，利用迭代译码算法来提高信息传输的可靠性。本项目提供了Python语言实现的LDPC比特翻转译码和和积译码算法，能够快速地进行仿真，以验证这两种译码策略的效果。 我们来了解下**比特翻转译码算法**。该算法基于Belief Propagation（信念传播），通过迭代更新校验节点和变量节点的信息，找出最有可能的错误比特并进行纠正。在Python实现中，主要涉及以下几个步骤： 1. 初始化：设置初始的错误比特估计值。 2. 消息传递：校验节点向变量节点发送消息，然后变量节点向校验节点返回消息，这个过程会反复进行多次。 3. 比特翻转：根据收到的消息，判断并翻转可能错误的比特位。 4. 终止条件：当满足一定条件（如达到最大迭代次数或信噪比阈值）时停止迭代。 **和积译码算法**，又称Sum-Product Algorithm，也是基于信念传播的一种译码策略。和积算法在处理非对称信道时表现更优，计算复杂度稍高，但解码性能通常优于比特翻转。其主要步骤包括： 1. 初始化：和积算法同样需要初始化，但这里会涉及到先验概率的计算。 2. 消息传递：与比特翻转类似，也是进行校验节点和变量节点间的消息传递。 3. 更新概率：根据接收到的消息，更新每个比特为0和1的概率。 4. 译码决策：根据概率选择最可能的状态，即比特值。 5. 终止条件：同比特翻转译码，根据预设条件决定是否结束迭代。 Python实现的LDPC编译码仿真项目，可以方便地调整参数，如码率、信噪比、迭代次数等，从而观察不同条件下的误码率性能。通过对比两种译码算法的仿真结果，我们可以分析它们在不同情况下的优势和局限性，为实际应用提供参考。 在具体操作上，项目中的代码可能包含以下部分： - **LDPC码生成器**：生成具有特定结构的LDPC码，如随机生成或采用已知的构造方法。 - **信道模型**：模拟不同类型的信道，如AWGN（Additive White Gaussian Noise）白高斯噪声信道。 - **译码模块**：实现比特翻转和和积译码算法，包括消息传递、决策等核心功能。 - **仿真循环**：设置参数，运行译码过程，并记录误码率等性能指标。 - **结果展示**：以图形化方式展示误码率曲线，便于分析比较。 这个Python项目为学习和研究LDPC编译码提供了一个实用的工具，通过直观的仿真结果，用户可以深入理解这两种译码算法的工作原理，并探索如何优化它们的性能。无论是通信工程的学生还是研究人员，都能从中受益匪浅。

实现了通过在图像上增加或者减少控制点，通过鼠标调整控制点，可以对图像进行微变形，如果图像是人脸，如眼睛的增大或减小的调整，相当于对人脸进行了整形。算法原理见配套博客《python+opencv实现人脸微整形》

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【安装部署】-linux安装python3.10教程 默认linux 系统上就有python2 存在，我们不要去删除他，否则yum 和防火墙等无法使用，可以通过如下命令查看 python -V 一、安装依赖包 yum install -y gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel 二、下载python3.10安装包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.5/Python-3.10.5.tgz 在Linux系统中，Python是一种广泛使用的编程语言，用于各种任务，包括系统管理、网络编程、Web开发等。在默认情况下，许多Linux发行版都预装了Python 2，但随着Python 3的发展，尤其是版本3.10的发布，用户可能会需要安装这个更新的版本以利用其新特性和性能改进。以下是一个详细的步骤来在Linux上安装Python 3.10： 1. **检查现有Python版本**： 在进行安装之前，先确认系统中已经存在的Python版本。通过运行`python -V`或`python3 -V`命令来查看当前的Python版本。 2. **安装依赖包**： 在安装Python 3.10之前，需要确保系统中有一些必要的开发库和工具。在Red Hat或CentOS系统中，可以使用`yum`命令来安装这些依赖包： ``` yum install -y gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel ``` 这些包包括了编译Python所需的各种库和开发工具，如GCC（GNU编译器集合），libffi（用于动态调用库函数），以及SQLite、readline和openssl等的开发头文件。 3. **下载Python 3.10安装包**： 可以从Python官方网站下载最新版本的源码包，例如： ``` wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.5/Python-3.10.5.tgz ``` 这将下载Python 3.10.5的源代码压缩包。 4. **编译和安装**： 解压下载的文件，进入解压后的目录，并运行配置脚本来指定安装路径，然后编译和安装： ``` tar -zxf Python-3.10.5.tgz cd Python-3.10.5 ./configure --with-ssl --prefix=/usr/local/python3 make && make install ``` 这里的`--with-ssl`选项用于启用SSL支持。 5. **设置环境变量**： 为了能够方便地访问新安装的Python 3.10，需要将其添加到系统的PATH环境变量中： ``` PATH=/usr/local/python3/bin:$PATH ``` 将这个命令添加到`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件中，以使设置永久生效。 6. **创建软链接**： 为了让全局命令行能够识别Python 3.10，需要创建一个指向新安装的Python的软链接： ``` mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip ``` 7. **处理依赖问题**： 由于某些系统工具（如`yum`和防火墙）依赖于Python 2，因此需要保留并调整这些工具的配置。例如，将`yum`、`urlgrabber-ext-down`、`firewall-cmd`和`firewalld`的Python解释器路径更改为Python 2.7： ``` vi /usr/bin/yum vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down vi /usr/bin/firewall-cmd vi /usr/sbin/firewalld ``` 在每个文件中，将第一行的“#!/usr/bin/python”替换为“#!/usr/bin/python2.7”。 完成以上步骤后，您已经在Linux系统上成功安装了Python 3.10，并且保留了对系统工具的兼容性。现在，您可以使用`python`命令来运行Python 3.10，而不会影响系统中的其他依赖。同时，`pip`命令也可以用来安装和管理Python的第三方库。记得每次系统升级或安装新软件时检查这些配置，以确保它们仍然正确无误。