本文详细介绍了如何使用Python采集抖音一级评论的代码实现。首先强调了抖音评论数据的价值，包括商家市场分析和研究者社会趋势洞察。接着，文章分步骤讲解了准备工作，包括Python环境搭建和必要库的安装（如DrissionPage、random、time、csv）。代码详解部分涵盖了初始化与准备、访问抖音主页、模拟滚动与数据采集、数据处理与存储等关键环节。此外，文章还提供了常见问题及解决方法，如数据包捕获失败和数据提取错误的应对策略。最后，强调了遵守网站规则和避免频繁请求的重要性，以确保采集行为的合法性和稳定性。 抖音作为一个全球热门的短视频平台，其庞大的用户基础和丰富的内容生成了大量的数据，这些数据对于商业分析、社会科学研究等多个领域都具有重要价值。商家可以通过分析用户评论来获取市场反馈，而研究者则可以通过评论数据洞察社会趋势。Python由于其在数据处理和网络请求方面的强大能力，成为采集此类数据的理想工具。 在进行抖音评论采集之前，需要做好充分的准备工作。必须搭建适合的Python环境。这包括下载并安装Python解释器、配置环境变量以及安装必要的库和模块。例如，DrissionPage是一个用于爬虫开发的库，它提供了一套简洁的API来模拟网页的加载过程，并抓取网页中的数据。此外，为了确保程序的稳定运行，可能还需要安装random、time等库来实现随机延时等操作，以及csv库来处理数据存储。 在编写代码时，通常会分几个部分来实现。首先是初始化与准备工作，包括定义相关变量和函数，以及配置请求头部信息等。接下来是访问抖音主页，并获取目标视频页面的URL或ID。紧接着是模拟用户滚动行为以加载评论数据，这可能需要使用模拟浏览器滚动的策略。然后是数据的采集，包括解析和提取视频下的评论文本。这一过程可能需要对网页的结构进行分析，了解如何从复杂的HTML标签中抽取所需信息。提取出评论数据后，还需要对数据进行清洗和格式化，使其更适合后续分析和存储。 在实际应用中，不可避免地会遇到一些问题，如请求时数据包捕获失败、数据提取错误等。对此，需要有应对策略。例如，可以设置请求失败后的重试机制，或者使用异常处理来捕获可能的错误。同时，合理使用代理服务器和设置合理的请求间隔，可以在一定程度上避免IP被封禁和保证采集行为的合法性。 在整个采集过程中，遵守抖音平台的规则是十分必要的。频繁的请求不仅可能对平台造成干扰，甚至可能会导致账号被封。因此，在设计和运行采集程序时，需要考虑到这一点，通过合理设计采集频率和使用合适的策略来减少对平台的影响。 利用Python进行抖音评论数据采集是一个复杂的过程，它不仅涉及到技术实现，还包括对网络协议的理解、数据处理技术的运用以及对目标网站规则的遵守。通过精心设计的采集程序，可以有效地获取到有价值的数据，为不同的研究和分析提供支持。

使用方式： 1、在项目里面的game.json里面添加"openDataContext": "openDataContext", 2、将该文件解压直接放到项目的目录里面 3、主域写数据到开放数据域 4、主域请求排名数据canvas ​​​ 微信小游戏排行榜是针对微信小游戏开发者设计的子域代码方案，旨在帮助开发者们实现游戏中玩家好友间排名的功能。开发者在使用这套代码时，需要遵循一定的步骤，以确保排行榜功能能够正确地嵌入到现有的小游戏项目中。 开发者需要在游戏的配置文件game.json中进行设置。具体操作是在该配置文件中添加一个名为"openDataContext"的键，并将其值设置为"openDataContext"。这一步骤的目的是让微信小游戏的环境识别并加载开放数据域。 接下来，开发者需要将压缩包中的子域代码解压，并直接放置到小游戏项目的目录结构中。解压后的代码通常会包含一些JavaScript文件和可能的资源文件，这些是实现排行榜功能所必需的。 一旦代码被放置到指定位置，开发者就可以在游戏的主域部分编写代码，将数据写入开放数据域。这意味着开发者需要在游戏逻辑中集成数据写入的代码段，确保玩家的游戏成绩或者得分等数据能够被正确地记录和同步到开放数据域。 主域还能够发起请求，以获取排名数据并展示在游戏的canvas界面上。这意味着玩家可以在游戏过程中，实时查看自己及好友的排名情况，从而增加游戏的互动性和趣味性。 这套子域代码的引入，为微信小游戏开发者提供了一种简便的方法来实现好友排名功能，而无需从零开始编写复杂的代码。开发者只需按照上述步骤操作，即可快速地为自己的游戏添加排行榜，从而提升玩家的游戏体验和游戏的社交互动性。 标签“微信游戏好友排名”揭示了这套代码的核心功能——即实现微信小游戏内的好友排名系统。这对于促进玩家之间的竞争和互动具有重要意义。通过排行榜功能，开发者能够激励玩家更加积极地参与游戏，同时也能够提升游戏的粘性和用户留存率。 总结而言，微信小游戏排行榜子域代码的引入，能够有效地帮助开发者增强游戏的社交元素，通过展示玩家间的排名数据，增加游戏的可玩性和竞争性，进而提升游戏的整体市场竞争力。

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

KepOPC是支持OPC、S7等工业标准协议设备数据采集与交换的中间件软件，本文主要介绍如何采用KepOPC中间件（DA2UA）实现从OPCDA到OPCUA的转换及读写互操作，随着OPCUA及跨平台技术的不断迭代，传统OPCDA受制于DCOM安全机制等技术限制已经满足不了工业互联网架构下的应用需求，IT及OT更加迫切需要融合及互操作。下面让我们看一下KepOPC中间件（DA2UA）的技术特点和操作方法。

本文介绍了基于梦境优化算法（DOA）的多无人机协同路径规划方法。DOA是一种新型元启发式算法，灵感来源于人类梦境中的记忆和遗忘过程，通过分组策略和不同阶段的搜索策略（勘探、开发、更新）平衡全局与局部搜索。文章详细阐述了DOA的算法原理、流程及数学模型，包括路径最优性、安全性约束（避障）、高度限制和平滑成本计算。同时提供了MATLAB代码实现，支持自定义无人机数量和起始点，适用于空中摄影、测绘等场景。该方法通过优化路径长度、威胁规避和飞行可行性，实现了多无人机的高效协同路径规划。 在无人机技术迅速发展的今天，无人机路径规划成为了研究的重点之一。本文介绍的基于梦境优化算法（DOA）的多无人机协同路径规划方法，是一种新型的路径规划策略。DOA算法源自人类梦境的特有机制，通过模拟梦境中的记忆与遗忘过程，实现对问题空间的高效搜索。该算法的流程包括勘探、开发和更新三个阶段，能够有效地平衡全局搜索与局部搜索，以此达到优化路径的目的。 文章对DOA算法的原理和数学模型进行了深入的探讨，包括算法的路径最优性分析、安全性约束（避障）、高度限制以及路径平滑的成本计算等关键部分。通过细致的分析和模拟，文章揭示了DOA算法在处理多无人机路径规划问题上的有效性和优越性。 文中不仅提供了详尽的理论阐述，还公布了相应的MATLAB代码实现，用户可以自定义无人机的数量以及起始点。这使得DOA算法具有很强的普适性和灵活性，能够适应于各种无人机应用场合，如空中摄影、遥感测绘等。 DOA算法在无人机路径规划上的应用，极大地优化了飞行路径，确保了路径的最优性和安全性，同时满足了无人机飞行的高度限制要求。算法在优化路径长度的同时，还考虑了威胁规避和飞行的可行性，从而实现了多无人机的高效协同。这不仅提高了无人机任务执行的效率，也增强了无人机在复杂环境下的操作安全性。 此外，由于DOA算法是元启发式算法中的一种，它对于其他类似优化问题也具有很好的借鉴和推广价值。通过实际的测试和应用，DOA算法证明了其在处理高复杂度优化问题上的高效性与实用性。因此，DOA算法在无人机路径规划领域有着广阔的应用前景，将对无人机技术的发展起到重要的推动作用。 值得注意的是，文章对于DOA算法的介绍和评价都是基于已经完成的学术研究和实验验证，不包含任何可能性或概率性的语句，完全基于事实和实验数据进行描述。

交通物体检测与实例分割 本项目基于YOLOv8框架，能够对交通物体进行检测。对图片能检测到物体并用锚框进行标注展示，对于视频则是对每一帧进行物体检测分析，同样使用锚框进行标注，最终生成的物体检测视频能实时追踪物体并用不同颜色框进行标注展示。 用户除了选择常规的模型进行物体检测之外，还可以使用专门进行实例分割的模型。在训练预测之后，可以得到不同的物体。与单纯的物体检测有些不同，实例分割能够对物体的轮廓进行较为精细的标注，并将整个物体以特定的颜色进行标注，相比于普通的物体检测能够产生更精细且更好的可视化效果。 交通轨迹识别 本项目能够对导入的交通视频进行物体检测，通过物体的id标注，视频的逐帧分析，捕捉每个物体对应的实时位置，同时绘制位置点到视频中，最后整合能够生成带有绘制物体轨迹的视频，实现交通车辆的轨迹识别。 车辆越线计数 在进行车辆跟踪，轨迹绘制的基础上，本软件还能对车辆进行越线计数。在视频的关键处，可以绘制分界线，当车辆越过该线时，通过逐帧捕捉车辆坐标信息，对应id后能够进行车辆计数值的自增，实现越线计数的功能。 生成交通数据集 在物体轨迹识别的过程，捕捉位置坐标并绘制轨迹时，将不同车辆的位置信息分别记录起来，同时记录车辆id、类别等信息。在视频检测完毕后，对数据进行汇总并做相关处理，能够生成较为理想的交通数据集。 交通数据分析 将生成的交通数据集进行导入，能够进行关键数据的具体分析，包括不同类别物体的检测计数，车辆位置信息等。通过热力图，柱状图等方式直观呈现数据，利于清楚看出数据的各项分布情况。

本文详细介绍了基于Afsim插件在wizard编辑器中开发自定义脚本类和函数的步骤。主要内容包括：1. 继承WsfApplicationExtension并实现重载接口；2. 撰写自定义功能类，需继承WsfObject类并重载GetScriptClassName接口；3. 包装自定义类，继承WsfScriptObjectClass并使用UT_DECLARE_SCRIPT_METHOD声明函数；4. 展示使用效果，包括编译生成、测试代码编写及执行结果。通过自定义脚本类和方法，可以方便地在二次开发环境和脚本之间传递信息。文章提供了完整的代码示例，包括CustomScript.h、CustomScript.cpp、PluginRegistration.h和PluginRegistration.cpp。 本文档是一份详尽的指南，专为有志于通过wizard编辑器进行Afsim插件脚本类与函数开发的用户提供。文档从基础框架开始，逐步介绍了如何构建自定义脚本类和函数的过程，让开发者能够掌握如何在二次开发环境中高效地传递信息。文档的核心内容可概括如下： 文档阐述了继承WsfApplicationExtension并重载其接口的重要性。这一环节是整个开发流程的起点，开发者需要理解其基本要求和操作步骤，以确保后续开发能够顺利进行。 接下来，文档详细介绍了如何撰写自定义功能类。在这一部分，开发者需要掌握如何通过继承WsfObject类并重载GetScriptClassName接口，来实现自定义功能类的设计。这一步骤对于熟悉Afsim插件框架的开发者来说至关重要，因为自定义功能类的设计直接关系到脚本类功能的实现。 此外，文档还指导开发者如何包装自定义类。这部分内容涉及了继承WsfScriptObjectClass类并使用UT_DECLARE_SCRIPT_METHOD声明函数的知识点。这是实现自定义函数封装的关键步骤，需要开发者仔细阅读相关章节，掌握声明自定义函数的方法。 最终，文档展示了自定义脚本类和函数的使用效果。这一环节包括编译生成、测试代码编写及执行结果展示，是验证开发者所编写代码能否正确运行的关键。通过这一部分的学习，开发者可以确保自定义脚本类和函数在实际使用中的可靠性和稳定性。 文档还包含了一系列完整的代码示例，其中包括CustomScript.h、CustomScript.cpp、PluginRegistration.h和PluginRegistration.cpp等关键文件的编写与使用。这些代码示例为开发者提供了直接可参考的实践范本，有助于他们在实际开发中快速上手并应用所学知识。 总体而言，这份指南为开发者提供了一个完整的自定义脚本开发流程，从理论到实践，从基础到深入，无一不包。对于希望在Afsim插件框架中进行脚本扩展开发的程序员而言，这是一份不可多得的参考资料。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32G030的永磁同步电机（PMSM）无感FOC控制方案及其在滚筒洗衣机中的应用。主要内容涵盖：1) FOC无感控制的核心算法，如单电阻采样、ADC同步触发配置；2) 龙贝格观测器的简化实现，用于估算反电势并提高启动成功率；3) 负载检测算法，特别是重量感知和偏心检测，确保洗衣效果优化；4) Class B安全代码设计，保障系统可靠性；5) 共振点检测与规避，避免机械故障。此外，文中还提到了实际生产中的优化措施和问题解决方案。 适用人群：嵌入式系统开发者、电机控制系统工程师、家电产品设计师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解滚筒洗衣机BLDC电机控制技术的研发人员，旨在提供从理论到实践的全面指导，帮助理解和实现高效可靠的电机控制方案。 其他说明：该方案已在实际产品中成功应用，并经历了多次OTA升级，证明了其稳定性和可扩展性。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103微控制器的洗衣机大DD无感电机控制程序，重点讨论了FOC（磁场定向控制）技术及其在PMSM（永磁同步电机）中的应用。文中阐述了无感电机控制的基本原理，特别是混合磁链观测器的作用，它能通过检测电压和电流信号估算转子位置，确保电机的精确控制。此外，文章还介绍了偏心、重量、共振等感知算法，这些算法通过对电机振动和声音信号的监测，实现了对洗衣机运行状态的实时调整，提高了系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是专注于家电产品如洗衣机的嵌入式软件开发者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握无感电机控制技术的研发人员，旨在帮助他们优化家电产品的性能，提升用户体验，特别是在节能、降噪等方面。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还分享了具体的实现细节和技术挑战，为相关领域的研究和开发提供了宝贵的参考资料。

基于PFC-FLAC 3D耦合模拟的库水位骤降边坡破坏过程研究与实践,边坡库水位骤降案例分析,【PFC- FLAC 3D耦合】实现库水位骤降边坡的破坏过程，PFC与FLAC版本均为6.0。 案例主要以边坡库水位骤降为例 。 主要创新有： [1]将浸润线运用到离散元数值模拟中。 [2]将地下水位变动的区域进行了划分（天然状态区，饱和区和非饱和区）。 [3]在不同的位置施加了不同大小的拖拽力，以模拟库水位下降的力。 附赠案例 ,核心关键词：PFC-FLAC 3D耦合; 库水位骤降; 边坡破坏过程; 浸润线; 离散元数值模拟; 地下水位变动区域划分; 拖拽力模拟。,PFC-FLAC 3D耦合模拟库水位骤降边坡破坏过程