1.Python起源与定义 Python 是由荷兰人吉多·罗萨姆于 1989 年发布的。Python 的第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 的官方定义：Python 是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。通俗来讲，Python 是一种少有的、既简单又功能强大的编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。 2.Python的应用范围 Python 在通用应用程序、自动化插件、网站、网络爬虫、数值分析、科学计算、云计算、大数据和网络编程等领域有着极为广泛的应用，像 OpenStack 这样的云平台就是由 Python 实现的，许多平台即服务（PaaS）产品都支持 Python 作为开发语言。近年来，随着 AlphaGo 几番战胜人类顶级棋手，深度学习为人工智能指明了方向。Python 语言简单针对深度学习的算法，以及独特的深度学习框架，将在人工智能领域编程语言中占重要地位。 Python 是一种代表简单主义思想的语言。吉多·罗萨姆对 Python 的定位是“优雅，明确，简单”。Python 拒绝了“花俏”的语法，而选择明确。 可下载源

JavaWeb是IT行业中一个重要的开发领域，主要用于构建交互式的网页应用程序。这个教程——"尚硅谷全新JavaWeb教程，企业主流javaweb技术栈 html、css、js 代码"——显然是为了帮助开发者掌握企业级JavaWeb开发的核心技术。下面将详细阐述其中涉及的主要知识点。 1. **HTML（超文本标记语言）**：HTML是网页的基础，用于定义网页结构和内容。在本教程中，你将学习如何创建基本的HTML文档，包括头部、主体、段落、标题、链接、图像等元素的使用。同时，还将深入理解表格、表单、框架和多媒体元素的应用，以及HTML5的新特性，如离线存储、拖放功能和新的标签元素。 2. **CSS（层叠样式表）**：CSS用于控制网页的布局和外观。通过学习CSS，你可以理解选择器的概念，如何定义颜色、字体、边距、布局等样式，并实现响应式设计，使网页在不同设备上都能良好显示。此外，CSS3的新增功能，如动画、过渡、伪类和新的布局模型（如Flexbox和Grid），也是重点学习内容。 3. **JavaScript**：JavaScript是一种客户端脚本语言，用于增加网页的动态性和交互性。在这个教程中，你将学习变量、数据类型、控制流、函数等基础语法，以及DOM（文档对象模型）操作，用于动态修改网页内容。BOM（浏览器对象模型）的使用也很重要，它允许JavaScript访问浏览器的一些特性，如窗口、历史、位置等。 4. **DOM（文档对象模型）**：DOM是HTML和XML文档的标准表示，它将网页内容结构化为一个节点树。通过DOM，JavaScript可以查找、添加、删除和修改页面上的任何元素，实现丰富的交互效果。 5. **课程资源与商业资料**：这部分可能包含各种辅助学习材料，如课件、示例代码、练习项目等，以帮助深化理解和实践。商业资料可能涵盖了一些实际项目中的最佳实践和行业标准，这对于提升你的专业技能和适应企业需求非常有帮助。 通过这个全面的教程，你不仅会掌握JavaWeb开发的基础，还能了解到当前企业中广泛采用的技术栈。理论学习结合实践操作，将使你具备开发高效、用户体验良好的JavaWeb应用的能力。记得在学习过程中不断动手实践，遇到问题及时查阅资料和交流，以加深理解并提高解决问题的能力。

基于C++语言实现的职工资源管理系统是一款专为企事业单位设计的综合性管理软件，旨在提高职工信息管理的效率和准确性。该系统充分利用C++语言的强大功能和特性，结合企事业单位的实际需求，构建了一个高效、稳定且易于操作的职工信息管理平台。 职工资源管理系统的主要功能包括： 职工信息管理：管理员可以录入、编辑、删除职工的基本信息，如姓名、性别、年龄、职位、联系方式等，并支持批量导入和导出数据，方便数据迁移和备份。 部门管理：系统支持多部门设置，管理员可以添加、修改和删除部门信息，并为职工分配所属部门，实现职工信息的分类管理。 考勤管理：系统可以记录职工的考勤数据，包括上下班时间、请假、加班等信息，支持考勤数据的查询和统计，为企事业单位提供准确的考勤报表。 薪资管理：系统可以根据职工的薪资标准和考勤数据，自动计算职工的薪资，并支持薪资发放记录的管理和查询，确保薪资发放的准确无误。

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（1）本学期学习的图像处理和机器视觉课程内容主要有（请根据实际完成情况填写）： 第1章的主要内容是介绍计算机视觉就是要让机器像人一样具有视觉感知能力，如图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等 第2章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 第3章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 ### 图像处理和机器视觉课程设计报告知识点梳理 #### 第1章：计算机视觉概论 - **计算机视觉定义**：让机器具备人类视觉感知能力，理解图像内容。 - **核心任务**：包括图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等。 - **图像分类**：识别图像中的对象类别。 - **目标检测**：定位图像或视频中的对象，并进行分类。 - **图像分割**：将图像划分为多个部分，每个部分代表一个对象或区域。 - **三维视觉**：从二维图像中恢复三维结构。 - **目标跟踪**：跟踪视频序列中对象的位置变化。 #### 第2章：实时图像采集技术 - **实时图像采集**：获取连续的图像流，用于后续处理。 - **现代多媒体技术**：实时图像采集在视频监控、在线教育、虚拟现实等领域的重要性。 - **关键技术**：高速摄像头、图像传感器、数据传输协议等。 #### 第3章：实时图像采集的应用案例 - **应用场景**：进一步探讨实时图像采集在不同领域的应用实例。 - **挑战与解决方案**：针对实时性的需求，如何优化算法以提高效率。 #### 第4章：HaiShoKu—图像颜色板生成工具 - **HaiShoKu功能**：自动提取图像的主要颜色和配色方案。 - **应用场景**：网页设计、UI界面设计、艺术创作等。 - **操作流程**：导入图片，选择颜色提取模式，生成调色板。 #### 第5章：计算机图像学中的仿射变换 - **仿射变换定义**：一种保持平行线不变的几何变换。 - **应用场景**：图像缩放、旋转、倾斜等操作。 - **数学原理**：通过矩阵运算实现图像的变换。 - **代码实现**：使用Python的OpenCV库进行仿射变换操作。 #### 第6章：Python中的图像平滑方法 - **中值滤波**：去除椒盐噪声的有效方法。 - **双边滤波**：保留边缘的同时平滑图像，适用于模糊处理。 - **比较分析**：讨论两种方法的优缺点及适用场景。 #### 第7章：图像分割技术 - **图像分割意义**：将图像划分为有意义的区域，便于后续分析。 - **常用算法**：阈值分割、区域生长、分水岭算法等。 - **评估指标**：准确率、召回率、F1分数等。 #### 第8章：使用PIL进行基本图像操作 - **PIL简介**：Python Imaging Library，用于图像处理的库。 - **基本操作**：裁剪、缩放、旋转、颜色调整等。 - **代码示例**：展示如何使用PIL库对图像进行简单编辑。 #### 第9章：基于特征的图像配准方法 - **图像配准**：将多张图像对齐到同一坐标系下的过程。 - **特征提取**：SIFT、SURF、ORB等算法用于关键点检测和描述。 - **匹配与融合**：寻找最佳匹配点，将图像融合在一起。 #### 第10章：Python实现LBP纹理提取 - **LBP定义**：局部二值模式，用于纹理描述。 - **实现步骤**：计算像素周围邻域的二值模式，统计频率分布。 - **应用案例**：物体识别、纹理分类等。 通过以上章节的学习，我们可以深入了解图像处理和机器视觉的基础理论与实践技术，为今后的研究和开发工作打下坚实的基础。这些知识点不仅涵盖了理论层面的讲解，还提供了具体的编程实现案例，有助于学生全面掌握图像处理和机器视觉的相关技能。

2017年5月23日至27日，中国围棋九段棋手柯洁在乌镇与AlphaGo对弈三场，三场全负，AlphaGo也成为历史上第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。AlphaGo是怎么成长起来的呢？ 2022年8月8日，自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”的5辆自动驾驶车辆，正式在重庆市永川区开展车内无安全员的自动驾驶示范运营服务。截止目前，示范区已有L4级自动驾驶测试和示范运营车辆30辆，安全测试里程累计超过100万公里。自动驾驶的安全是如何得到保障的呢？ 2022年12月，人工智能聊天机器人ChatGPT刷爆网络，网友们争先恐后去领略它的超高情商和巨大威力。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。ChatGPT是如何炼成的呢？

“Simple Allow Copy”是一款可以帮助用户突破网页复制限制的浏览器扩展。它特别适用于那些禁止复制粘贴的网站，如百度文库、豆丁文库等。使用这款插件，用户可以轻松复制网页上的内容，无需手动输入或使用OCR工具。 使用教程在：https://blog.csdn.net/m0_62153576/article/details/139151863

资源包含文件：设计报告word+项目源码+项目截图 使用 VUE 框架 + Element UI 开发 Web 前端，使用 Node 的 Express 框架来模拟打印机后端，前端使用 axios 通信框架向 Express 发送请求，Express 接收到请求后，模拟打印机把设定的参数保存到文件中，把收到的打印文件数据保存到一个固定的目录中。如果目录中的文件可以完整的打开，就说明数据收到正确。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125474186

西门子200Smart系列PLC是一款广泛应用的微型控制器，尤其在自动化设备和工业生产线上，它提供了丰富的功能，包括处理模拟量输入/输出。本文将详细解析如何在200Smart PLC中添加和使用模拟量库scale+，以实现更精确的数据转换和控制。 模拟量库scale+在西门子200Smart系统中扮演着关键角色，它允许用户对采集到的模拟量数据进行标度转换，从而将其转换为实际的工程单位。例如，将0-10V电压信号转换为0-100℃的温度值。这个过程包括了数据的采集、线性化以及与实际物理量的映射。 添加库scale+的步骤如下： 1. **打开编程软件**：确保已经安装了西门子的Step 7 Micro/WIN SMART编程软件，并用它连接到你的200Smart PLC。 2. **创建新项目**：在软件中新建一个项目，选择对应的PLC型号，如CPU 224 SP SMART PN。 3. **导入库文件**：从"scale.smartlib"文件中，找到所需的模拟量库scale+。这个库文件通常包含了预定义的模拟量处理函数块。点击“插入”菜单，选择“库”，然后导入"scale.smartlib"。 4. **添加库到项目**：在弹出的库选择窗口中，找到并选中"scale+"库，点击“确定”将其添加到项目中。 5. **配置库**：在程序编辑器中，双击导入的"scale+"库，会打开配置界面。这里需要设置输入和输出参数，比如模拟量输入通道、模拟量输出通道、转换系数等。 6. **创建数据块**：为了存储转换参数，你需要创建一个新的DB（数据块）。在项目树中右键单击“DB”，选择“添加新块”，为模拟量库分配所需的存储空间。 7. **连接I/O**：在OB1（主程序）或适当的FB（功能块）中，将模拟量输入和输出的地址与"scale+"库连接。通过指令调用库中的函数块，并将DB块作为参数传递。 8. **编写程序逻辑**：根据实际需求，编写程序逻辑来读取模拟量输入，调用"scale+"库进行转换，然后将结果写入模拟量输出。 9. **测试与调试**：下载程序到PLC后，通过监控和调试功能验证模拟量库scale+是否按预期工作。确保输入和输出值正确无误。 10. **保存与备份**：记得保存项目，并将程序和配置文件备份，以便日后查阅或恢复。 以上就是西门子200Smart模拟量库scale+的添加及使用步骤。通过这个过程，用户可以轻松地处理模拟量信号，实现更复杂的控制策略。"添加库scale步骤.pdf"文档应该提供了详细的图文教程，如果在实践中遇到任何问题，可以参考该文档或者寻求相关技术论坛的帮助。在学习和应用过程中，不断实践和理解，将有助于提升你的200Smart PLC编程技能。