该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

基于遗传算法的编码序列优化：实现超表面RCS缩减的MATLAB与Python双代码解决方案,基于遗传算法优化的编码序列实现超表面RCS缩减与天线隐身技术探究,遗传算法优化编码序列，实现编码超表面rcs缩减。 使用MATLAB或者Python软件，两个代码都有。 能够实现最佳的漫反射效果。 可用于天线，雷达隐身。 三维仿真结果和二维能量图的代码，以及在 cst里面如何看超表面的rcs缩减效果。 直接就可以看到结果。 使用遗传算法，快速出结果，得到最佳编码序列。 无论是1bit还是2bit还是3bit等等都可以出结果。 可以优化6*6，8*8等等的编码序列。 编码单元相位可以和实际相位有一定偏差，有一定的容差性。 优化后的编码序列使用叠加公式能够自动计算远场效果，观察远场波形。 ,核心关键词： 遗传算法; 优化编码序列; RCS缩减; MATLAB; Python; 漫反射效果; 天线; 雷达隐身; 三维仿真; 二维能量图; CST; 最佳编码序列; 相位容差性; 远场效果。,遗传算法优化编码序列：超表面RCS缩减的MATLAB与Python实现

LangChain技术是一种基于大语言模型开发AI应用的框架，提供了丰富的工具和生态，使得AI应用的开发变得更加高效。本书《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》由王浩帆编著，全面介绍了LangChain的开发环境搭建、模型、提示、数据连接、链、记忆、代理、回调及周边生态等核心内容。 书中特别强调了模型的输入与输出（Model I/O）、检索增强生成（RAG）技术、代理（Agent）技术等关键知识点。并且，为了使读者能够更好地理解和运用LangChain技术，作者还设计了三个实践案例：基于Streamlit实现聊天机器人、基于Chainlit实现PDF问答机器人以及零代码AI应用构建平台Flowise。这些案例可以帮助读者将理论知识应用于实践，从而提升解决实际问题的能力。 本书不仅适用于刚入门的AI技术从业者、产品经理、计算机相关专业的学生，还包括AI爱好者和自学者。它旨在帮助读者提升技术素养，深入理解LangChain技术的原理，并通过详尽的开发指南和基础知识讲解，使读者不仅能理解技术的表象，更能洞察其背后的深层逻辑。 本书分为10个章节，涵盖了从LangChain的基础知识到应用开发的完整流程。其中，第1章介绍了大语言模型的发展趋势以及LangChain的全面解读；第2章则详细讲解了进行LangChain开发前的准备工作，如安装库、获取API Key等；第3章和第4章分别对模型的输入输出进行了深入分析；而第5到第7章则着重讲解了LangChain的核心技术点。整本书的结构旨在引导读者逐步深入，由浅入深地掌握LangChain技术。 另外，本书内容包括了对大语言模型技术的全面介绍，强调了其在各种应用场景中的重要作用，例如在AI绘图领域的Stable Diffusion与Midjourney等。这些技术正迅速成为技术发展和应用的焦点，而LangChain作为基于大语言模型的框架，为AI应用开发提供了新的可能。 本书是AI编程领域的一份宝贵资料，不仅为读者提供了丰富的知识，也为AI应用开发提供了一套完整的方法论。通过学习和实践本书内容，读者将能够更好地理解并运用LangChain技术，进而在AI行业的浪潮中乘风破浪。

内容概要：本文详细介绍了使用Python 3.7和卷积神经网络(CNN)模型实现MNIST手写数字识别的图形用户界面(GUI)。首先简述了MNIST数据集的特点及其在机器学习领域的地位，接着重点讲解了Python环境配置、CNN模型的选择与应用以及GUI的开发实现。文中强调了数据预处理、超参数调整、模型训练与部署的关键步骤和技术细节。最后，总结了项目的成果并展望了未来的发展方向。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的开发者，特别是希望了解如何构建和部署手写数字识别系统的初学者。 使用场景及目标：适用于想要深入理解CNN模型的工作机制及其在图像分类任务中的应用的研究人员或学生；同时也为那些计划开发类似GUI应用的人士提供了实用指导。 其他说明：文中提到的技术栈包括但不限于Python 3.7、TensorFlow/PyTorch、Tkinter、PyQt/wxPython等，这些都是当前流行的工具和技术，能够帮助读者更好地掌握相关技能。

基于Python的网站漏洞扫描系统是一个自动化的安全工具，旨在帮助用户发现网站中存在的潜在安全漏洞。以下是该系统的功能描述： 自动化扫描：系统能够自动对目标网站进行深度扫描，无需用户手动操作，大大提高了扫描效率。 漏洞检测：系统内置多种漏洞检测模块，能够识别SQL注入、跨站脚本（XSS）、文件包含等常见Web安全漏洞。 报告生成：扫描完成后，系统会自动生成详细的漏洞报告，包括漏洞类型、位置、风险等级以及修复建议。 自定义扫描：用户可以根据需要自定义扫描参数，如扫描深度、目标URL列表等，以满足不同的安全检测需求。 多协议支持：系统支持HTTP和HTTPS等多种协议，确保能够全面覆盖目标网站的安全检测范围。 持续更新：随着Web安全漏洞的不断涌现，系统能够定期更新漏洞库和检测算法，保持对最新漏洞的敏感性。 易于使用：系统采用图形化界面设计，操作简单直观，用户无需具备专业的安全知识也能轻松上手。 该网站漏洞扫描系统通过自动化和智能化的方式，帮助用户快速发现网站中的安全漏洞，提高网站的安全性和稳定性。

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

在当今数据驱动的商业环境中，了解公司失败的原因至关重要。这份“Python源码-数据分析-被淘汰的6271家公司的特点分析.zip”文件提供了一个深入的视角，通过运用Python编程语言结合人工智能和数据分析技术，对过去一段时间内被淘汰的6271家公司进行了系统的分析。本分析不仅有助于投资者和企业主避免相似的命运，也有助于政策制定者了解市场动态，为促进更加健康的商业环境提供依据。 文件的主体内容很可能涉及了对这些公司进行多维度的数据挖掘，包括但不限于公司的财务状况、市场定位、产品服务、管理团队、创新能力和外部环境等。这些数据通过Python编程语言处理，运用诸如NumPy、Pandas等数据分析库进行数据清洗、整合和探索性数据分析。进一步地，可能使用了机器学习库如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch来进行更高级的数据分析，包括特征提取、模式识别和预测模型构建。 这些被淘汰的公司的特点可能通过聚类分析、分类分析等方式进行归纳和总结。例如，聚类分析可能揭示了不同失败模式的公司群体，而分类分析可能帮助识别导致公司倒闭的共同因素，比如过度依赖单一市场、高杠杆率、缺乏有效的财务管理和风险控制体系、创新能力不足、管理团队决策失误等。 在人工智能领域，自然语言处理（NLP）技术可能也被应用于分析公司的年报、新闻报道以及社交媒体上的言论，以了解公众对这些公司的看法和评价，以及这些观点是否影响了公司的声誉和市场表现。 Web自动化技术可能被用来搜集网络上的相关信息，包括行业报告、市场研究以及竞争对手分析等，为深入理解被淘汰公司的业务环境提供了数据支持。通过对这些数据的分析，可以帮助企业识别出行业趋势和潜在的市场机会，同时避免陷入相同的困境。 整体而言，这份分析报告对于任何希望了解企业失败教训的人来说，都是一份宝贵的资料。它不仅揭示了失败公司的特点，而且提供了具体的数据支持，可以为企业制定战略提供参考。对投资者而言，这份报告有助于评估投资风险；对政策制定者而言，有助于理解市场动态并制定相应政策；对学术界而言，提供了丰富的研究素材和案例研究。 这份文件的分析过程及其结果，不仅展示了一种通过现代技术手段进行企业失败原因分析的案例，也凸显了数据科学在商业决策中的重要性。通过深入挖掘和分析被淘汰公司的特点，这份文件不仅有助于相关利益方做出更加明智的决策，也为未来的商业实践和学术研究提供了重要的参考价值。

内容概要： 本文介绍了基于OpenCV的目标识别技术，这是一种计算机视觉技术，用于从图像或视频流中识别和定位特定目标。文章首先概述了目标识别的基本原理，包括图像预处理、特征提取、目标检测和分类。接着，详细阐述了如何利用OpenCV库中的各种工具和算法，如Haar级联分类器、HOG+SVM、深度学习等，来实现目标识别。文章还提供了一个简单的目标识别系统的实现步骤，包括数据集准备、模型训练和测试评估，并解释了代码的关键部分，如如何使用OpenCV进行图像读取、处理和显示，以及如何应用机器学习模型进行目标识别。 使用场景和目标： 目标识别技术在多个领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、工业自动化、医疗影像分析等。在安防监控领域，目标识别可以用于实时监测特定区域，识别可疑行为或人员。在自动驾驶中，该技术能够帮助车辆识别行人、车辆和交通标志，提高行车安全。在工业自动化中，目标识别可以用于产品质量检测，自动识别和分类产品。在医疗影像分析中，该技术可以辅助医生识别病变区域，提高诊断的准确性。本文的目标是提供一个基于OpenCV的目标识别框架，使开发者能够快速构建和部署目标识别系统，以满足不同场

Web自动化测试是软件测试的重要组成部分，其主要目的是通过编写自动化测试脚本，模拟人工操作，来验证Web应用的功能是否符合预期。Python语言因其简洁和强大的库支持，成为了自动化测试领域的热门选择。而Selenium框架，作为一个开源的自动化测试工具，能够支持多种浏览器，并允许测试工程师编写可复用的测试脚本，对Web应用进行自动化测试。 本教程主要介绍了如何利用Python语言结合Selenium框架来搭建一个高效的Web自动化测试环境。教程会带领学习者了解Web自动化测试的基本概念、工作原理以及它在软件开发周期中的重要性。接着，深入探讨Selenium工具的基础知识，包括它的安装、配置以及基本API的使用方法。 在此基础上，教程将重点解析Selenium的三大核心组件：Selenium IDE、Selenium WebDriver和Selenium Grid。Selenium IDE是一个浏览器插件，可以录制和回放用户的操作，适合快速生成测试脚本。Selenium WebDriver是一个更为强大的API，它提供了与浏览器驱动程序交互的接口，能够模拟用户在浏览器中的所有动作。Selenium Grid则允许同时在多个浏览器和操作系统上运行测试，极大地提高了测试的效率。 接下来，教程将通过实例演示如何用Python编写Selenium脚本，包括页面元素的定位、表单的提交、等待条件的处理、异常的捕获和日志记录等。此外，还会介绍如何使用单元测试框架unittest或者pytest与Selenium结合，进行结构化的测试。 教程将分享一些高级技巧，例如页面对象模式的应用、并行测试的实施、测试数据的管理等，帮助学习者构建一个稳固且可扩展的自动化测试框架。 整个教程的亮点在于提供了丰富的源代码示例，这些示例覆盖了从简单的页面访问到复杂的业务流程测试的各个方面。学习者可以将这些源代码作为起点，根据自己的测试需求进行修改和扩展。 对于希望掌握Web自动化测试技能的初学者和中级测试工程师来说，这个教程不仅提供了实用的测试工具，还传授了构建自动化测试框架的最佳实践。通过跟随教程的一步步指引，学习者将能够高效地搭建起自己的Web自动化测试环境，并运用所学知识解决实际工作中的问题。

PDF电子发票数据提取至Excel： 采用python正则表达式提取 支持电子发票和数电发票，不支持图片和图片形式的PDF，不支持OFD 更新3.5版本： 一直在悄悄修改，3.4终版后本不打算更新了，强迫症还是最后更新了一下 1、可移动字段顺序和隐藏字段，需重新保存为excel副本。 2、文件夹拖入