• 一、现实中的组件与接口； • 二、把现实中的思想融入到软件中； • 三、C++程序中的组件与接口； • 四、COM组件与COM接口； • 五、QueryInterface函数，HRESULT类型，IID类型， 数据类型转换。

【JavaScript】 JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，主要负责网页的动态效果和交互。它基于ECMAScript规范，通常与HTML和CSS一起使用，构建富互联网应用程序（RIA）。JavaScript可以改变DOM（文档对象模型）以实现动态更新内容，通过AJAX实现异步数据交换，提供更流畅的用户体验。在前端，JavaScript可以处理用户输入、控制多媒体、动画等；在后端，Node.js框架使得JavaScript也能用于服务器端编程。 【Python】 Python是一种高级、通用的编程语言，以其简洁明了的语法和强大的标准库著称。它支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python是动态类型的，有着丰富的数据结构，并且支持模块化设计，方便代码重用。其广泛应用于网络爬虫、数据分析、人工智能、Web开发等领域。Python还有许多流行的库，如NumPy用于科学计算，Pandas用于数据处理，Django和Flask作为Web框架。 【Git】 Git是一款分布式版本控制系统，由Linus Torvalds为Linux内核开发而创建。Git的强大之处在于它能够高效地追踪文件的修改历史，支持分支和合并，使得多人协作变得简单。开发者可以通过Git进行版本管理，回滚到任何历史状态，查看提交记录，解决冲突。GitHub和GitLab等平台进一步扩展了Git的功能，提供了代码托管、项目管理、问题跟踪和社交编码等服务。学会使用Git对于软件开发团队来说至关重要，它能确保代码的安全性和一致性。 【教程内容概览】 这个压缩包包含了廖雪峰老师的JavaScript、Python和Git教程的电子版。JavaScript教程将涵盖基础语法、对象、函数、闭包、异步操作等内容，帮助初学者掌握JavaScript的核心概念。Python教程会讲解变量、数据类型、控制流、函数、类等基础知识，以及进阶话题如装饰器、生成器和元类。Git教程则会介绍Git的基本操作，如克隆、添加、提交、分支管理和合并，以及更复杂的操作如rebase和cherry-pick。 学习这些教程，无论是对于前端开发人员提升JavaScript技能，还是对后端开发者深入理解Python语言，或是想要掌握版本控制工具Git的使用，都将大有裨益。通过阅读和实践，你可以系统地了解这三种技术，提升自己的编程能力，为未来的项目开发打下坚实的基础。

大家在没有阅读本文之前先看下python的基本概念， Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 本文是小兵使用万能的Python写一个量化股票系统！下面是一个小马的迷你量化系统。   这个小迷小量化系统，麻雀虽小但是五脏俱全，我们今天先从实时提醒这个模块做起，提醒系统分下面几个部分： 实时获取股票数据 连接邮件服务器 预警配置管

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在本项目中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库在Python环境下进行人脸识别。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉工具，广泛应用于各种领域，包括人脸识别。在这个项目中，我们将涵盖以下几个关键知识点： 1. **基础人脸检测**： - Haar级联分类器：OpenCV中用于人脸检测的默认方法是基于Haar特征的级联分类器，这是一种机器学习算法，通过训练大量正面和非正面人脸样本来识别人脸。 - XML文件：级联分类器的参数存储在XML文件中，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，它包含了一系列特征级联规则。 - `cv2.CascadeClassifier()`函数：使用该函数加载级联分类器，并在图像上检测人脸。 2. **动态人脸识别**： - 实时视频流处理：利用`cv2.VideoCapture()`函数获取摄像头视频流，然后逐帧处理以实现动态人脸识别。 - 帧处理：每帧图像经过灰度化、缩放等预处理步骤，然后应用级联分类器进行人脸检测。 - 人脸框标记：检测到的人脸位置用矩形框标出，通常使用`cv2.rectangle()`函数实现。 3. **人脸对齐与特征提取**： - 人脸对齐：为了进行更高级的操作，如人脸识别或表情分析，可能需要将人脸对齐到标准位置，这通常涉及旋转和平移操作。 - 特征提取：如使用Local Binary Patterns (LBP) 或 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 算法提取人脸特征，为后续的识别阶段提供数据。 4. **人脸识别**： - 人脸验证与识别的区别：人脸验证是判断两张人脸是否属于同一人，而人脸识别是识别出某张人脸属于哪个人。 - 人脸识别算法：可以使用Eigenfaces、Fisherfaces或最近邻算法等。这些算法将人脸特征向量与预先构建的模型进行比较，以识别身份。 - OpenCV的`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()`、`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`或`cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()`函数用于创建相应的识别器模型。 5. **人脸勾画**： - 局部特征：通过检测眼睛、鼻子和嘴巴等局部特征，可以进一步增强人脸的表现力。OpenCV提供了`cv2.findContours()`和`cv2.drawContours()`函数来检测和绘制这些特征。 - 人脸属性检测：除了基本的人脸框，还可以检测眼神、笑容、性别等属性，这需要更复杂的模型，如深度学习模型Dlib或MTCNN。 6. **深度学习方法**： - 近年来，基于深度学习的人脸识别模型如VGGFace、FaceNet和ArcFace等，已经取得了显著的性能提升。这些模型通常需要大量的标注数据进行训练，并且可以实现更复杂的身份识别任务。 7. **项目实现**： - 代码结构：项目通常包含预处理模块、人脸检测模块、特征提取模块（如果适用）、识别模块以及可视化模块。 - 数据集：可能需要准备一个包含多个人的面部图像的数据集，用于训练和测试识别模型。 - 结果展示：最终结果可以通过显示带有识别信息的图像或输出识别结果到控制台来呈现。 通过本项目，你可以掌握OpenCV在Python中的基本用法，理解人脸识别的工作流程，并了解如何结合深度学习技术进行更高级的应用。实践中遇到的问题和解决策略也将加深你对计算机视觉的理解。

基于EfficientViT（Efficient Vision Transformer）优化yolov8的实现，这是一种改进的视觉变换器网络，专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制，实现了高效的图像特征提取和表示。 提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。 对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释，包括卷积层、注意力机制、残差连接等。 融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。 对代码中每个关键模块（如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用）进行详细注释和解释。 结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构，特别是在特征提取和注意力机制方面。 讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。 模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。

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PyTorch视频压缩 PyTorch实施和视频压缩基准 更新 2020.08.02：HEVC，UVG，MCL-JCV，VTL数据集的上载基准。 2020.08.01：上载PyTorch实施 基准 HEVC A类数据集 HEVC B类数据集 HEVC C类数据集 HEVC D类数据集 HEVC E类数据集 UVG数据集 MCL-JCV数据集 VTL数据集 接触 如果您想添加论文结果或有任何疑问，请提出问题或联系： Zhihao Hu: huzhihao@buaa.edu.cn