VB检测获取网卡MAC地址，没有什么可介绍的了，得到网卡的MAC地址，出厂时候厂家设置的MAC，比较底层的硬件信息。

取外部树型框节点文本系统结构:TreeView_GetSelection,TreeView_GetNextItem,GetTVItemText,TreeView_GetItem,SendMessage,SendMessageTV,======程序集1||||------TreeView_GetSelection||||------TreeView_GetNextItem||||======窗口程序

MAC地址基本唯一，其用途，地球人都知道。 最近有幸分析了一下取MAC地址的大量代码，提炼总结了一下，编了个小工具（为封装测试过程的衍生品），可用。并附有关键源码(试着点击对话框，会显示)。 VB API 调用可以解决取 MAC 地址。需要知道MAC数据块的偏移地址。数据块640字节，重要字段的偏移： dwNext As Long 'MAC数据块的首地址，偏移 0字节，L=4 dwAddressLength As Long '【偏移400字节，L=4 ；MAC地址段数，总==6】 sMACAddress(0 To 7) As Byte '【偏移404，L=8；MAC地址段列表, A(0)--A(N-1),N=6】。 还有一个笨办法:Ipconfig /All >>Text.txt /nul,读衍生数据文件，并非不可取，只是慢一些。

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。

微信小程序借书小程序（附效果截图和源码及使用教程） 以大学生为主要适用对象，专注于大学生而设计的一款小程序，鼓励当代大学生阅读

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1、包含编译好的qwindowkit库； 2、包含可运行exe文件； 3、可编译通过的源码； 4、Windows编译环境： MSVC 2019, 2022 + Qt 5.12 or higher 5、详情参考博客：https://blog.csdn.net/m0_37251750/article/details/136909882

博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

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问题背景： 假期到了，你打算制定一个假期旅行计划，连续游玩若干个城市，假设旅行中的交通成本与城市间的旅行距离成正比。同时，你需要携带一定的出游物品，这些物品有不同的体积和重要度，但是你的行李箱有一定的容量限制。为了使你的旅行更加愉快，你希望：  选择最佳的旅游路线，使得总旅行中的交通成本最低。  选择最佳的物品，使得在满足背包容量限制的情况下，重要度最大。 问题 1：旅游路线优化 任务描述：  设定若干个旅游城市（至少 10 个），并给出每个城市位置坐标。  建立旅行商问题（TSP）的数学模型，目标是找到一条路径，每个城市只访问一次，最终回到起点城市，并且使得总旅行交通成本最低。  采用遗传算法，使用 MATLAB 编程实现 TSP 的求解。 给出结果分析。 具体要求：  描述 TSP 的背景和重要性。  提供目标旅游城市的坐标位置，和单位距离的旅行交通成本，并解释数据来源（可以是虚拟数据，言之成理即可），以坐标值计算城市间的平面直线距离作为旅行距离。  建立 TSP 的数学模型，包括目标函数和约束条件。  编写 MATLAB 代码求解 TSP 问题（要求附上主要代