易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其特点在于语法简单、易学易用。在给定的压缩包文件中，"易语言源代码模块同时打包微信检存(检测微信账号是否存在)" 提供了一组易语言编写的源代码模块，用于实现检测微信账号是否存在这一功能。下面将详细介绍相关知识点： 1. **微信账号检测**：这个模块的核心功能是通过某种机制（可能是微信的公开API或其他方式）来验证一个给定的微信账号是否在系统中存在。这通常涉及到网络通信和数据解析，可能需要对HTTP协议、JSON或XML格式有基本的理解。 2. **易语言微信模块**：易语言提供了扩展模块机制，允许开发者添加额外的功能支持。这里的“微信模块”很可能是一个专门处理与微信交互的易语言扩展，包含了发送请求、接收响应、解析数据等函数。 3. **.bak 文件**："微信检测帐号.bak" 可能是源代码的一个备份文件，通常在修改源代码时创建，以防万一需要恢复到之前的版本。 4. **.dll 文件**："exdui.dll" 是动态链接库文件，可能包含了易语言的用户界面库（如ExDirectUI库），用于构建图形用户界面，与用户进行交互。 5. **.e 文件**："微信检测帐号.e" 很可能是易语言的工程文件，保存了整个项目的配置、源代码引用和其他相关信息。打开这个文件，可以在易语言环境中直接编译和运行项目。 6. **.ec 文件**：".ec" 是易语言的模块文件，包含了易语言编写的代码模块。例如，"程序特效皮肤应用模块.ec"可能包含了一些用户界面特效的实现，"j精易模块.ec"可能是提供了一些高级功能的精简版易语言模块，而"Ex_DirectUI.ec"可能是与ExDirectUI相关的代码模块，"云速答题.ec"可能涉及到了在线答题系统的相关功能。 7. **ExDirectUI**：ExDirectUI是一个易语言的第三方库，它提供了丰富的UI控件和界面设计能力，使得开发者能够更方便地创建出美观的Windows应用程序。 这些文件共同构成了一个完整的微信账号检测解决方案，用户可以通过编译运行源代码，输入微信账号，然后程序会检查该账号是否真实存在于微信系统中。这个工具对于需要批量验证微信账号有效性的场景，如数据分析、营销活动等，具有一定的实用价值。在使用过程中，开发者需要遵循微信的使用条款，防止违反微信的反爬虫策略，确保操作的合法性。

DMA控制两路DAC同时输出

本项目的功能是对YOLO格式的数据实现数据增强，使用本项目代码可以较快的完成扩充数据集快速扩充的工作，会对图像和标注同时处理。但其也存在一定的问题，例如无法保证处理后的数据一定能跑出更好的效果，处理结束后可能会出现一些损坏的图片（原图过大时）。 但本项目处理后出现的坏图，在YOLOv5中会被识别出来并不做训练，其实对训练影响不大，追求完美的同学可以考虑不使用resize系列的函数，手动剔除坏图，使用其他数据增强项目完成工作等。 使用 1. download本项目到本地(建议下载到有图形界面的操作系统中) 2. 打开DataAugOnDetectin.py 修改 image_path， label_path， save_path 三个参数 ``` image_path = "" # 图片的路径 label_path = "" # 标签文件的路径 save_path = "" # 数据增强的结果保存位置路径 ``` 3. 运行，使用pycharm或spyder等软件运行DataAugOnDetectin.py

此Arduino 项目是一个示例项目，本地温度数值自动上传巴法云平台，每行代码都有注释，方便理解。长按开关点亮led，长按开关熄灭led，同时可以将当前led的状态上传到巴法云对应订阅的主题，对应主题推送消息可改变led当前状态

Nlog同时输出到文件、控制台、RichTextBox VS2010+.net4.0+NLog+NLog.Windows.Forms 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/131915209

一次上传多个文件的功能，想传多少就传多少，不用在多次操作

如下所示： import sys from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QTextEdit, QAction, QApplication from PyQt5.QtGui import QIcon from PyQt5.QtCore import Qt class Example(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): textEdit = QTextEdit() self.set

一个本地拍照后，剪切图片，然后上传到php服务器端，并且实现把图片保存在设置的文件夹中，以便后面开发中要获取该图片

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

yolov8同时推理多路视频流，同时支持torch和onnx推理