内容概要：该开源代码实现了一个基于Python的自动化工具，用于与“豆包”AI平台进行交互，支持文生图和图生图两大功能。程序通过Selenium控制Chrome浏览器模拟用户操作，在豆包聊天界面中自动输入提示词、上传参考图像、触发AI绘图并下载生成的图片。系统具备图形化界面（GUI），允许用户配置生成参数如图片数量、循环次数、超时时间、图片比例及固定后缀等，并支持多轮批量处理和断点续传。代码还集成了错误重试机制、日志记录、文件管理及浏览器驱动自动控制等功能，提升了稳定性和易用性。; 适合人群：具备一定Python编程基础，熟悉GUI开发、自动化脚本及网络爬虫技术的开发者或AI绘画爱好者；适合希望深入理解Selenium自动化与AI接口集成的技术人员。; 使用场景及目标：①实现对豆包AI文生图/图生图功能的批量自动化调用；②研究如何通过Selenium模拟复杂网页交互流程；③构建可扩展的AI绘图自动化框架，支持任务持久化与异常恢复； 阅读建议：此资源以实际项目形式展示了自动化工具的完整架构设计，建议结合代码运行环境进行调试分析，重点关注多线程控制、元素定位策略、下载文件监控及状态恢复机制的实现细节。 selenium结合chromedriver实现豆包批量自动化AI文生图和图生图并自动保存功能， 图片保存到image目录下，参考图可选单文件或文件夹批量图生图。 提示词一行一个，可批量循环。 python源码如下，分享给大家。请自行打包成exe， 注意对应版本的chromedriver.exe放到chromedriver目录下，谷歌浏览器自行下载安装。 不足之处请各位前辈多多指正。【转载请注明出处】

基于李特文《齿轮几何学与啮合理论》的齿轮技术matlab程序实现与传动特性解析,齿轮、行星齿轮、端面齿轮、斜齿轮、非圆齿轮、圆弧齿轮……啮合理论、啮合原理、齿面求解、传动特性、接触分析tca、传动误差等技术matlab程序实现。 参照李特文《齿轮几何学与啮合理论》 ,核心关键词：齿轮; 行星齿轮; 端面齿轮; 斜齿轮; 非圆齿轮; 圆弧齿轮; 啮合理论; 啮合原理; 齿面求解; 传动特性; 接触分析TCA; 传动误差; 技术; MATLAB程序实现; 李特文《齿轮几何学与啮合理论》。,基于齿轮技术的啮合原理与传动特性Matlab实现研究

知识点： Linux系统架构：完整的嵌入式Linux系统由bootloader、Linux内核、rootfs根文件系统和应用APP程序组成。Linux的复杂性远超单片机，它能同时运行成百上千个task，拥有完备的内存管理和进程调度机制。作为开发者，需要全面考虑如何降低代码耦合度、分层以及多平台移植性等问题。 零基础学习嵌入式Linux：首先需要掌握C语言，因为这是嵌入式编程的主要语言。推荐入门教材如《C语言程序设计》和进阶书籍《C和指针》、《C专家编程》、《C缺陷与陷阱》。了解Linux下的C编程是必需的，相关书籍如《Linux C编程一站式学习》会非常有帮助。此外，有单片机和RTOS的经验会有所帮助，但如果之前没有相关经验，直接学习Linux也是可行的，只是难度会更大一些。 Linux学习路径：分为几个关键步骤，包括学习Linux基础命令，掌握Linux应用开发，深入学习Linux驱动开发，以及研究Linux内核。基础命令方面，推荐《鸟哥的Linux私房菜-基础篇》。应用开发方面，可以参考《嵌入式Linux应用开发完全手册》和《I.MX6U嵌入式Linux C应用编程指南》。驱动开发方面，推荐《Linux设备驱动开发详解》和《Linux设备驱动程序》。对于内核的学习，可以阅读《Linux内核设计与实现》和《深入理解Linux内核》。 与Android开发的关联：Android系统基于Linux内核，因此Linux驱动开发的知识在Android驱动开发中同样适用，只不过Android开发还涉及到HAL（硬件抽象层）相关的操作。 开发工具：嵌入式开发需要熟悉多种软件工具，例如版本控制系统Git、代码编辑器Notepad++、远程终端仿真软件Xshell、安全CRT、文件比较工具Beyond Compare、远程桌面工具MobaXterm等。 Linux发展方向与技术栈：嵌入式Linux领域有两个主要发展方向，分别是嵌入式应用开发和嵌入式驱动开发。应用开发可以进一步细分为C++的QT界面开发和音视频流媒体开发等方向。驱动开发更偏向于底层技术，对平台切换的适应能力较强。不同的技术栈有不同的适用领域，如RK平台、飞思卡尔平台、海思平台、联发科平台和高通平台等。 展望未来，嵌入式Linux开发将是一个持续发展的领域，随着技术的不断进步，对于嵌入式工程师的需求将保持增长。对于初学者而言，选择合适的方向并持续学习新技术是十分必要的。希望以上内容能为对嵌入式Linux感兴趣的人提供一个清晰的学习路线图。

打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/annns ### 知识点总结#### 一、文法类型与语言定义1. **上下文有关文法（1型文法）** - 定义：上下文有关文法是一种形式文法，在乔姆斯基分层中属于第1级。这种文法允许产生规则中的非终结符可以被任何字符串替换，只要该字符串符合特定条件即可。 - 示例：给定文法 `G` 产生语言 `L(G) = {a^n b^n c^n | n ≥ 1}`。这表示所有形如 `abc`, `aabbc`, `aaabbbccc`, ... 的字符串都属于这个语言。2. **3型文法** - 定义：3型文法也称为正规文法，包括右线性文法和左线性文法两种类型。这类文法通常用于描述正则语言。 - 示例：给定文法 `G` 产生语言 `L(G) = {a^n | n ≥ 1且n为奇数}`。这表示所有形如 `a`, `aaa`, `aaaaa`, ... 的字符串都属于这个语言。3. **2型文法** - 定义：2型文法即上下文无关文法，这类文法在乔姆斯基分层中属于第2级，可以用来描述上下文无关语言。 - 示例：给定文法 `G` 产生语言 `L(G) = {a^n b^n | n ≥ 1}`。这表示所有形如 `ab`, `aabb`, `aaabbb`, ... 的字符串都属于这个语言。4. **1型文法** - 本例中提到的1型文法与前面的1型文法相同，此处不再赘述。#### 二、文法的推导与语法树- **最左推导与最右推导** - 最左推导是指在每一步推导中总是选择当前串中最左边的非终结符进行展开。 - 最右推导则是指在每一步推导中总是选择当前串中最右边的非终结符进行展开。 - 示例：对于给定文法 `S → ((A))`，我们可以看到最左推导和最右推导的步骤略有不同。- **语法树** - 语法树是一种图

SSH 原理之图文详解 SSH（Secure Shell）是一种安全的远程连接协议，它可以替代传统的 Telnet 协议，提供了更加安全的远程连接方式。下面我们来详细解释 SSH 的原理和配置选项。 Telnet 和 SSH 的比较 Telnet 是一个远程连接服务，具有 Server 端和 Client 端，Client 通过 Telnet 协议连接到服务器端。这是一种早期常用的远程连接方法，但是这种方法进行连接的过程中使用的都是明文进行传输，在同一网络中的其他用户很容易通过网络工具捕捉到该数据包进行分析进而获取到密码。这是一个很不安全的连接方法。Telnet 协议使用的是 23 号端口，是基于 TCP 的链接。 SSH 则不同，它可以把所有传输的数据进行加密，这样“中间人”这种攻击方式就不可能实现了，而且也能够防止 DNS 和 IP 欺骗。还有一个额外的好处就是传输的数据是经过压缩的，所以可以加快传输的速度。 SSH 的验证原理 SSH 验证方式主要有以下两种： 1. 基于口令的验证：这种方式是最简单的验证方式，客户端发送用户名和密码到服务器端，服务器端验证用户名和密码是否正确，如果正确则允许连接。 2. 基于密钥的验证：这种方式是更加安全的验证方式，客户端和服务器端都需要生成一对密钥，客户端将公钥发送到服务器端，服务器端验证公钥是否正确，如果正确则允许连接。 SSH 的配置选项 SSH 的配置文件主要分为服务器端和客户端： 服务器端：/etc/ssh/sshd_config 客户端：/etc/ssh/ssh_config 以下是一些常用的配置选项： 1. 限制 root 用户远程登录：可以在服务器端的配置文件中添加 `PermitRootLogin no` 语句来限制 root 用户远程登录。 2. 通过控制用户访问限制 SSH 访问：可以在服务器端的配置文件中添加 `AllowUsers` 和 `DenyUsers` 语句来控制用户访问限制 SSH 访问。 3. 指定协议版本：可以在服务器端的配置文件中添加 `Protocol 2` 语句来指定协议版本为 2.x。 4. 不要支持闲置会话，并配置 Idle Log Out Timeout 间隔：可以在服务器端的配置文件中添加 `ClientAliveInterval` 和 `ClientAliveCountMax` 语句来不要支持闲置会话，并配置 Idle Log Out Timeout 间隔。 5. 禁用基于主机的身份验证：可以在服务器端的配置文件中添加 `HostbasedAuthentication no` 语句来禁用基于主机的身份验证。 6. 使用 Chroot SSHD 将 SFTP 用户局限于其自己的主目录：可以在服务器端的配置文件中添加 `ChrootDirectory /home/%u` 语句来使用 Chroot SSHD 将 SFTP 用户局限于其自己的主目录。 7. 禁用空密码：可以在服务器端的配置文件中添加 `PermitEmptyPasswords no` 语句来禁用空密码。 8. 指令压缩：可以在服务器端的配置文件中添加 `Compression yes` 语句来启用压缩。 9. 设置日志级别：可以在服务器端的配置文件中添加 `LogLevel INFO` 语句来设置日志级别为 INFO 级别。 10. 支持图形界面操作：可以在服务器端的配置文件中添加 `X11Forwarding yes` 语句来支持图形界面操作。 这些配置选项可以帮助您更好地管理您的 SSH 服务器，提高安全性和性能。

CIFAR-100分类实战项目是一个深度学习领域的实战项目，主要通过ResNet和Wide-ResNet两种流行的卷积神经网络架构，实现对CIFAR-100数据集的分类任务。该项目不仅提供了完整的代码资源，而且还是开源的，这使得广大学习者和研究者能够直接访问并研究代码，从而深入理解模型的调优方法和实验操作流程。 CIFAR-100数据集是由100个小类构成的，每个小类包含600张32x32彩色图像，共有60,000张图像。这个数据集相比CIFAR-10更加具有挑战性，因为包含的类别更多，数据量也更大。在机器学习和计算机视觉领域，它被广泛用作算法性能的测试标准。 ResNet（残差网络）是深度学习中一种重要的神经网络结构，它通过引入“跳跃”连接，解决了网络深度增加时容易出现的梯度消失问题，使得网络可以训练更深。ResNet的设计理念是即使网络很深，也能够保持信息流的畅通无阻，从而使得网络的性能得到显著提升。 Wide-ResNet是ResNet的变种之一，它通过增加网络的宽度来提升性能，即在保持网络深度不变的同时，增加每一层的卷积核数量。这种方法可以有效地提升模型的表达能力，并且通常比增加网络深度的方法更为计算高效。 本项目的开源代码提供了对CIFAR-100数据集的处理和加载流程、数据增强策略、模型搭建、训练与测试的整个流程。使用本项目代码，可以帮助学习者和研究者在实践中学习如何进行模型的设计、调整和优化。这对于理解深度学习模型的内在机制和提高图像分类任务的性能具有很大的帮助。 在项目代码中，会详细展示如何使用Python语言和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）搭建网络模型，以及如何运用诸如学习率调整、权重初始化、正则化等技术手段进行模型的训练。此外，还会涉及到如何评估模型的性能，比如准确率、损失值等指标的监控和分析。 这个项目对于那些希望提高机器学习技能，尤其是对图像分类有兴趣的研究者和开发者来说，是一个宝贵的资源。通过这个项目，学习者不仅能够学习到构建高性能图像分类模型的技巧，也能够加深对深度学习模型调优过程的理解。

VC++（Visual C++）是由微软公司开发的一个集成开发环境（IDE），它允许开发者利用C++编写应用程序。在文档“图文手把手教你一步步用VC++6.0编写大智慧365插件”中，作者将指导初学者通过VC++6.0创建一个插件，该插件将用于大智慧365软件，后者是一个股票分析软件。 文档的开始部分提到了创建一个Win32动态链接库（DLL）工程的过程。在这个过程中，我们首先要打开VC++6.0，然后选择新建工程，并在弹出的窗口中选择“Win32Dynamic-LinkLibrary”，输入工程名称，例如“MyDzhDll”。这个步骤是建立一个新的工程的基本过程。 接着，文档建议继续点击“OK”按钮，然后选择创建一个“simple DLL project”。这样，就成功创建了一个基础的程序框架。在创建DLL的过程中，你需要有一个头文件（DzhFunc.h），该文件定义了大智慧软件需要的接口。根据文档提供的代码，这些接口应该符合大智慧扩展函数规范V1.10。 这个规范指出扩展函数适用于大智慧1.10标准版和专业版公式系统，并且扩展函数主要用于实现那些系统函数无法完成的特殊算法。这种扩展函数通过Windows 32位动态链接库实现，而VC++6.0被推荐作为开发环境。 在文档中还提到了如何通过公式编辑器调用这些扩展函数，即将动态库名称和函数名称按“动态库名称@函数名称”的格式书写，然后在相应的参数表中添加。文档强调了创建的动态链接库可以在大智慧软件目录下使用。 在大智慧扩展函数规范V1.10中，定义了一些特定的数据类型和枚举类型，比如分析周期的枚举DATA_TYPE，以及基础数据结构STKDATA和扩展数据结构STKDATAEx。STKDATA结构包含了一系列与股票交易相关的基本数据，比如开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额等。STKDATAEx联合体则包含了一系列买卖盘的数据。 文档还提到了如何定义财务数据，比如总股本、国家股、发起人法人股、法人股等，以及它们在结构体中的对应项。这些数据为股票分析提供了更深层次的财务视角。 文档最后提到了一个扫描错误的问题，指出文档是通过OCR技术扫描并生成的，因此可能会有字词识别错误，需要读者自行理解并修正。这是在处理文档扫描和OCR转换时常见的问题，它提醒我们在学习和应用这些信息时需要具备一定的判断力和理解能力。 总结起来，这个文档主要讲述了如何利用VC++6.0编写一个特定于大智慧365软件的插件，涉及到了创建Win32动态链接库工程、接口定义、使用规范以及数据结构的应用等多个方面的内容。该插件的设计目的是为了增强大智慧软件在股票交易分析上的功能。

软件测试基础教程是关于软件测试领域中的初级知识和技能的教学内容，它是软件工程中的一个重要组成部分。本教程通常会包括软件测试的基本概念、测试流程、测试方法、测试工具的应用，以及如何编写和执行测试用例等内容。 在软件测试基础教程中，首先会介绍软件测试的基本理论和概念，包括测试的定义、目的和原则。测试的目的是为了确保软件产品的质量，发现并修正软件中的错误。测试的基本原则涉及了测试的各个方面，比如测试应该尽早开始、穷举测试是不现实的、错误的出现是成群结队的等。 接着，教程会进一步讲解软件测试的流程，这包括需求分析、测试计划制定、测试设计、测试执行、测试结果评估和报告编写等阶段。每个阶段都有其特定的任务和输出结果，而且在流程中也会强调与软件开发过程中的其他角色（比如项目经理、开发人员等）的协调合作。 在测试方法方面，教程会覆盖不同类型的测试方法，例如静态测试与动态测试、黑盒测试与白盒测试、功能测试与非功能测试等。每种测试方法都有其适用的场景和优缺点，学习这些方法能够帮助测试人员根据不同的项目需求选择合适的测试策略。 测试工具的应用也是软件测试基础教程中不可或缺的一部分。随着技术的发展，现有很多自动化测试工具和框架，它们能够帮助测试人员提高测试效率、保证测试质量。教程会介绍一些常见的测试工具和框架，比如Selenium、QTP、JUnit等，并指导如何使用它们来编写测试脚本和管理测试过程。 此外，编写和执行测试用例是软件测试中的核心活动。测试用例需要根据软件需求和功能点来设计，并且要有清晰的测试目的、测试步骤、预期结果和实际结果记录。教程会教授如何从不同的角度去设计测试用例，以及如何根据实际测试结果来判定软件的功能是否符合预期。 报告编写是测试过程的总结和记录，一份好的测试报告应该能够清晰反映测试活动的执行情况和软件产品的质量状态。这包括了测试活动的详细描述、发现的问题、问题的严重程度、影响范围以及可能的建议等。这不仅对于开发团队和项目管理人员十分重要，对于产品的最终用户来说，一份准确的测试报告能够增强对产品的信任。 全套课件《软件测试基础教程》通过理论与实践相结合的方式，旨在培养学员对于软件测试流程、方法和工具的全面理解与应用能力，为软件行业输送具有实战能力的软件测试工程师。课程内容不仅涵盖基础知识，还可能包括一些进阶主题，例如性能测试、安全测试、自动化测试等，为有志于深入学习软件测试的人提供全面的学习路径。

图文字幕视频自动播出系统twzmtv(xp专用版)3.4.6.2破解补丁

《C#环境下的Tesseract-OCR中文识别技术详解》 在现代信息技术中，文本自动识别技术扮演着重要的角色，尤其在处理大量图像中的文字时，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术能极大地提高效率。Tesseract OCR是Google维护的一款开源OCR引擎，它支持多种语言，包括中文。本文将围绕“C#环境下使用Tesseract-OCR进行中文识别”这一主题，深入探讨其原理、实现方法以及注意事项。 我们要了解Tesseract OCR的基本概念。Tesseract是一个基于机器学习的OCR引擎，通过训练模型来识别图像中的文字。在处理中文识别时，Tesseract需要特定的中文字符库，这在描述中提到的自训练中文库就起到了关键作用。自训练库通常包含了大量中文字符的样本，用于提高识别准确率。 在C#环境中集成Tesseract-OCR，我们可以利用Tesseract的.NET API，如Tesseract4NET或LeptonicaSharp等库。这些库提供了与Tesseract交互的接口，使得在C#代码中调用OCR功能变得简单。在实际应用中，我们需要进行以下步骤： 1. 安装必要的库：我们需要在项目中引入Tesseract的.NET库，并确保安装了Tesseract的执行文件和语言数据包，包括中文库。 2. 初始化OCR引擎：创建Tesseract实例，设置语言参数为中文，例如`engine.SetLanguage("chi_sim")`。 3. 加载图像：可以读取本地图片文件，或者如描述中提到的，调用本地摄像头拍照，获取实时图像。对于实时拍照，需要处理图像质量，确保分辨率足够高，以提高识别效果。 4. 执行识别：调用OCR引擎的识别方法，如`engine.Recognize(image)`，其中`image`是待识别的图像对象。 5. 获取识别结果：识别完成后，可以从结果中提取文字。注意，初始识别结果可能包含一些错误，可以通过后处理技术，如NLP（自然语言处理）进行校正。 6. 错误处理与优化：识别率受多种因素影响，如图像质量、字体、排版等。可以通过调整Tesseract的参数，如像素阈值、字符白名单等，或者增加自定义的字库训练，提高识别率。 在提供的压缩包文件中，`Tesseract-OCR中文识别C#测试.docx`可能是测试案例的文档，详细记录了测试过程和结果，而`Tesseract_OCR C#实例`可能是C#代码示例，展示了如何在实际项目中应用Tesseract进行中文识别。 C#环境下的Tesseract-OCR中文识别是一项实用的技术，通过合理的配置和训练，可以有效地识别图像中的中文文字。然而，需要注意的是，识别效果受到多种因素的影响，实际应用中需要根据具体情况进行调试和优化。