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内容概要：本文详细介绍了基于Transformer的轴承故障诊断项目的实现过程。首先，使用凯斯西储大学提供的经典轴承数据集进行预处理，将振动信号转换为适用于模型的numpy格式。接着，构建了一个轻量级的Transformer模型，通过卷积层提取局部特征并利用Transformer捕捉长距离依赖。训练过程中采用了动态学习率调整、梯度裁剪等技术确保模型稳定收敛。最终，模型在测试集上达到了98%以上的准确率，并展示了详细的混淆矩阵和损失曲线。此外，还提供了多种优化建议，如数据增强、频谱增强以及使用Focal Loss处理类别不平衡等问题。 适合人群：具备一定机器学习基础，特别是对深度学习和时间序列分析感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：①用于工业设备维护中的轴承故障预测；②研究如何应用Transformer模型解决非自然语言处理领域的任务；③探索振动信号处理的新方法。 其他说明：附带完整的代码实现和实验结果图表，便于读者快速上手并进行进一步的研究和优化。

Flask-HTTPAuth 简单扩展，为Flask路由提供基本和摘要HTTP身份验证。 安装 安装它的最简单方法是通过pip。 pip install Flask-HTTPAuth 基本身份验证示例 from flask import Flask from flask_httpauth import HTTPBasicAuth from werkzeug . security import generate_password_hash , check_password_hash app = Flask ( __name__ ) auth = HTTPBasicAuth () users

数据集-目标检测系列- 沙发 检测数据集 sofa ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

【Pytest+requests+allure+excel+log+mail+配置文件接口自动化测试框架】是一个综合性的自动化测试解决方案，主要用于接口测试。这个框架利用了Python的Pytest库作为测试框架，requests库进行HTTP请求，Allure用于生成详细的测试报告，Excel用于数据驱动，log模块处理日志记录，mail模块发送测试结果邮件，以及配置文件来灵活管理测试环境和参数。下面将详细介绍这些组件在测试中的作用和应用。 1. Pytest：Pytest是Python中最流行的测试框架之一，它提供了一种简洁且可扩展的方式来编写测试用例。Pytest支持参数化、 fixture（测试固定装置）和插件机制，使得测试更加灵活和高效。通过定义`pytest.mark.parametrize`可以实现数据驱动测试，而fixture可以创建测试环境并确保测试前后的资源清理。 2. requests：requests库是Python中广泛使用的HTTP客户端库，用于发送HTTP请求。在接口测试中，我们可以通过requests库的`get`、`post`等方法模拟客户端行为，与服务器进行交互，获取响应数据，并进行断言验证。 3. Allure：Allure是一个强大的测试报告工具，它可以为Pytest生成美观、详细的测试报告。Allure报告不仅包含测试结果，还有步骤、日志、附件和元数据等，帮助团队更好地理解和分析测试情况。 4. Excel：在接口自动化测试中，Excel常被用来作为数据源，通过读取Excel文件中的数据驱动测试用例。例如，我们可以使用pandas或openpyxl库读取Excel数据，将其作为请求参数，实现针对不同输入的多场景测试。 5. log：日志模块如Python内置的logging库，用于记录测试过程中的信息。这有助于调试和排查问题，特别是在测试过程中遇到异常时，查看日志可以帮助定位错误发生的原因。 6. mail：测试完成后，通常会通过邮件通知相关人员测试结果。Python的smtplib和email库可以用来发送邮件，包括测试报告和异常信息，确保团队成员能够及时了解到测试状态。 7. 配置文件：配置文件（如.ini或.yml文件）用于存储测试环境相关的参数，如API的基础URL、认证信息、邮件服务器设置等。这样可以方便地切换不同环境，避免硬编码，提高代码的可维护性。 综上，这个测试框架结合了Python的多种工具和库，形成了一套完整的自动化测试流程，从测试编写到执行，再到结果展示和通知，实现了接口测试的全自动化，大大提高了测试效率和质量。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

【Python-基于Python实现的Linux后台日志监控小项目】 在IT运维中，实时监控Linux系统的后台日志是一项至关重要的任务。它可以帮助我们快速发现系统异常、错误信息以及潜在的安全问题。本项目“Python-基于Python实现的Linux后台日志监控小项目”提供了一个用Python语言编写的工具，用于实现这一功能。下面我们将详细探讨该项目的核心知识点。 1. **Python编程基础**：项目的基础是Python编程，因此熟悉Python语法、数据结构（如列表、字典）以及文件操作至关重要。Python以其简洁明了的语法和丰富的库支持，成为了编写此类工具的理想选择。 2. **文件I/O操作**：监控日志意味着需要读取和解析日志文件。在Python中，可以使用内置的`open()`函数打开文件，`readline()`或`readlines()`读取内容，然后通过字符串处理方法如`split()`进行解析。 3. **正则表达式**：日志通常包含结构化的文本，正则表达式（re模块）是Python中强大的文本匹配工具，可以用来筛选特定的日志条目，例如查找特定错误代码或关键字。 4. **实时监控**：项目需要实时跟踪日志文件的变化。Python的`watchdog`库可以帮助我们实现这一点，它提供了文件系统事件监听的功能，当日志文件有新增内容时，程序能立即得到通知并处理。 5. **线程与并发**：为了确保监控的实时性和系统的响应速度，项目可能使用多线程或多进程来处理不同的任务，如读取日志、解析日志和发送通知等。Python的`threading`或`multiprocessing`模块可以实现这些功能。 6. **日志分析**：对收集到的日志信息进行分析，可以找出频繁出现的错误、统计错误发生的频率，或者识别出可能的问题模式。这可能涉及到数据分析和数据可视化，可以利用`pandas`库进行数据处理，`matplotlib`或`seaborn`库进行可视化。 7. **报警与通知**：当发现重要日志条目或异常情况时，系统应能及时向运维人员发送通知。Python可以使用邮件库如`smtplib`发送电子邮件，或者使用`requests`库调用第三方API（如Slack、钉钉等）发送消息。 8. **命令行参数处理**：为了提高项目的灵活性，可以使用`argparse`库处理命令行参数，使用户可以根据需要指定待监控的日志文件、报警阈值等。 9. **配置文件管理**：将监控设置如日志路径、报警规则等存储在配置文件中，可以使用`configparser`库读取和管理配置文件，使得配置更加方便和可维护。 10. **代码测试**：良好的测试确保了代码的稳定性和可靠性。Python的`unittest`或`pytest`库可以用于编写单元测试，覆盖项目中的关键功能。 以上就是“Python-基于Python实现的Linux后台日志监控小项目”的核心知识点。通过这个项目，开发者不仅可以学习到Python编程的实际应用，还能深入理解日志监控的原理和实践，提升DevOps能力。在实际操作中，可以根据需求扩展功能，如添加日志清洗、日志归档等，使其成为一个更完善的日志管理系统。

主要将AzureKinect相机的python-SDK进行了重写，添加了一个capture类，使得其调用后能够提取两台相机的视频流，根据此原理，只要主机算力足够，理论上可以实现三相机、四相机的图像采集

本文介绍了一款python截图工具的源码，它能够帮助用户快速、方便地截取屏幕上的图片。 该工具的源码主要由Python和Tkinter库组成，可以以GUI的形式运行，提供了友好的界面，让用户更容易上手。首先，它会生成一个默认的窗口，用户可以根据自己的需要调整窗口的宽度、高度和位置，点击“开始”按钮即可抓取屏幕截图，而点击“取消”则可以取消抓取。 此外，该工具还支持多种输出格式，可以让用户在保存截图时选择合适的格式，比如PNG、JPEG等，并且可以指定图片的质量，以便在保持图片质量的情况下最大限度地减少文件大小。此外，该工具还支持自定义快捷键，用户可以根据自己的习惯设置快捷键，更加方便快捷地抓取屏幕截图。 总的来说，这款python截图工具的源码可以满足用户在抓取屏幕截图时的各种需求，让用户更容易获取高质量的图片，更方便快捷的抓取屏幕截图，从而提高工作效率。

人脸识别技术在智能化小区门禁管理系统的应用，利用Python编程语言作为开发工具，结合现代数据库技术，构建了一个集成了人脸检测、识别、信息管理与权限控制等功能的高效小区安全系统。本系统通过管理员和用户两个角色的交互，实现了对小区出入权限的精准管理。 在管理员端，首先提供了一个简洁易用的注册登录界面，保障了系统的安全性和权限的分配。成功登录后，管理员可以进行账号管理操作，包括添加新管理员账号和删除不再需要的账号。系统确保已删除的账号不能重复使用，从而维护了账号管理的严密性。管理员还可以管理用户数据，查看用户进出小区的时间、采集的人脸数据以及其他基本信息。对于用户数据，管理员可进行单条的增加和删除操作，也可以执行批量的增加和删除，大大提高了数据管理的效率。此外，管理员能够执行用户数据的采集功能，通过输入用户基本信息并调用摄像头自动采集人脸图片，方便快捷地为用户建立人脸档案。 对于用户而言，系统提供了直观的人脸识别界面。用户到达门禁时，系统会通过摄像头实时识别其面部特征，如果识别成功，系统会以红框标出并显示用户的名字缩写；未录入系统的用户则显示为“unknow”，并且不允许同时识别多个用户，确保了识别过程的准确性和顺序性。如果被系统标记为拉黑的用户尝试进入，门禁会发出响铃警报，并记录下这次事件的数据。用户通过认证后，系统会显示窗口信息和语音提示告知“门已开”，五秒后窗口信息自动消失，同时系统记录用户的进入数据。若未录入信息的用户尝试进行识别，系统同样会弹出提示该用户未在系统内，并发出响铃，五秒后窗口信息消失。 整个系统运用了人脸检测和识别算法，将识别结果与数据库中存储的人脸模板进行比对，判断用户的合法性。系统采用的数据库技术能够高效地存储、管理和检索大量的用户数据。管理员可以对这些数据进行操作，而系统会自动记录每一次用户的进出数据，为小区的安全管理提供了详细的信息支持。 此外，系统还具备良好的用户体验设计，包括对不同情况的用户提供了清晰的界面提示和声音反馈，确保用户能够快速理解当前的门禁状态，提升进出效率。系统的设计考虑到了实际运行中可能遇到的各种情况，比如在高峰时段如何处理多用户连续识别、异常情况下如何快速响应等问题，系统均提供了相应的解决方案。 在技术实现方面，本系统主要依赖于Python语言的易用性和强大的社区支持，使用了如OpenCV库进行图像处理，利用了scikit-learn或TensorFlow等机器学习库构建和优化人脸识别模型。数据库方面，可以使用SQLite、MySQL、MongoDB等不同类型的数据库来满足不同的数据存储需求。整个系统的开发流程遵循软件工程的原则，保证了代码的可读性、可维护性和扩展性。 该基于Python的人脸识别智能化小区门禁管理系统，不仅提高了小区的安全管理水平，而且通过高效的人脸数据处理和用户友好的交互设计，提升了用户体验，为现代智能小区的安全管理提供了创新的解决方案。