parasoft cpptest静态分析规则（中文版）。包含常见的MISRA C/C++、GJB8114、AUTOSAR C++、质量度量、编码规范等十多种标准。每一条规则都非常详细（包含规则说明、违规代码示例、修复代码示例、参考说明等）。全文共15000+页，细致而全面。

python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

### 一维条形码编码规则详解 #### 1. Code39条形码 - **标准型Code39条形码**：该类型的条形码可以编码44个字符，包括0~9的数字、A~Z的英文字母以及特定的符号如"+"、"-"、"*"、"/"、"%"、"$"、"."和空格。 - **完全型Code39条形码**：这种类型的条形码能够编码完整的128个ASCII字符集，因此适用于需要更广泛字符支持的应用场景。 #### 2. Codabar条形码 Codabar条形码可以编码21个字符，包括0~9的数字以及7个特殊符号（".", "+", "-", "*", "/", "$", "."）和4个英文字母（A, B, C, D）。这类条形码通常用于图书馆和血液银行系统中。 #### 3. 交错式25条形码 (I25) I25条形码仅能编码0~9的数字。它的特点是通过交替的黑色和白色线条来表示两个数字，使得每个数字对都可以被编码成一组条纹。 #### 4. 工业25码 (Industrial2of5Code) 工业25条形码与交错式25条形码相似，它们都采用同样的起始码和结束码。不过，在数据码的组合形式上有区别，工业25码主要用于工业自动化领域。 #### 5. 矩阵25码 (Matrix2of5Code) 矩阵25条形码同样只编码0~9的数字。每个字符由3条黑色线条和2条白色线条组成，其中包含2条粗线条。这种编码方式提高了读取的准确性和效率。 #### 6. 中国邮政条形码 (Toshibacode) 中国邮政条形码采用了与矩阵25码相同的编码方式，每个字符也是由3条黑色线条和2条白色线条组成，其中包含2条粗线条。这种条形码主要应用于邮政系统的包裹追踪和管理。 #### 7. UPC条形码 - **UPC-A**：包含13位数字，主要用于北美地区。 - **UPC-E**：包含8位数字，是一种紧凑版本，主要用于小包装商品。 #### 8. UPC附加码 UPC附加码可以是2位或5位数字，常放置于UPC条形码的一侧，用于提供额外的信息。 #### 9. EAN条形码 - **EAN-13**：包含13位数字，全球通用，主要用于零售商品。 - **EAN-8**：包含8位数字，是一种紧凑版本。 #### 10. ISBN书籍码 ISBN书籍码是固定长度的13位数字，用于唯一标识出版物，如书籍。 #### 11. ISSN期刊码 ISSN期刊码也是固定长度的13位数字，用于唯一标识连续出版物，如期刊和杂志。 #### 12. Code128条形码 Code128条形码能够编码完整的128个ASCII字符，并且具有较高的编码灵活性。相比其他类型，相同字符长度下，其条形码打印长度较短。 #### 13. Code93条形码 - **标准型Code93条形码**：包含46个字符，相比于Code39增加了4个特殊字符，用于转换到完整的ASCII字符集。 - **完全型Code93条形码**：包含128个字符，编码能力与Code128相当。 #### 14. Code11条形码 Code11条形码可以编码11个字符，包括0~9的数字和一个特殊字符"-"。 #### 15. MSI条形码 MSI条形码由BCD编码的0~9数字组成，共10个字符。这种条形码通常用于库存管理和物流追踪。 #### 16. Code32条形码 Code32条形码编码了10个数字和22个英文字母，其编码方式与Code39类似。 #### 17. Plessey条形码 Plessey条形码可以编码16个字符，包括0~9的数字和6个字母或特殊字符。这种条形码最初由Plessey公司开发。 #### 18. GS1 DataBar GS1 DataBar可以编码0~9的数字组合，并且可以通过GS1应用标识符（AI）来携带额外的数据信息，例如到期日期、制造时间、重量、产地和价格。这种条形码目前主要用于零售业的农产品价格标签。 一维条形码编码规则多样，每种条形码都有其特定的应用领域。了解这些编码规则对于选择合适的条形码技术至关重要，能够确保信息的准确传递和高效处理。

Ｃ#联合halcon源码 CAD测量比对 CAD图纸 测量 海康相机 通常测量规则的物体，通过找边，找圆，求线线交点，点到线的距离，很容易测量尺寸。 这个源码的测量物体是不规则的，很多凸凹的地方都需要测量，这里我们采用的导入CAD标准的轮廓，与相机采集的图片进行轮廓比对，计算最大尺寸的方式来测量。 在产品轮廓非常复杂的情况下，这样的方法可以解决问题 客户需求：计算该型材的所有边缘与要求尺寸的偏差，看是否在合理范围内。 这里我们采用了客户提供的标准的CAD图纸，与相机采集的图片进行轮廓对比，最终得到的实际尺寸。 提供：halcon源码，C#联合halcon源码，CAD图纸，相机安装包，相机SDK 参数设置：可以导入CAD图纸，旋转CAD图纸，创建模板，保存模板，图片缩放，halcon引擎等操 该段话涉及到的C#编程语言、Halcon图像处理库、CAD图纸、测量、相机、轮廓比对、尺寸偏差。 延伸科普： 1. C#编程语言：C#是一种面向对象的编程语言，常用于开发Windows应用程序、Web应用程序和游戏开发等领域。它具有丰富的库和框架，可以方便地进行软件开发和编程。 2. Halc

在Windows编程中，常规的窗口通常都是矩形的，但有时候我们可能需要创建不规则形状的窗体，比如自定义的对话框或者游戏界面。DUILIB是一个轻量级的UI库，它允许开发者实现这样的功能。这个库是基于DirectUI技术的，提供了一种高效的方式来构建用户界面。本文将深入探讨如何利用DUILIB来创建不规则窗体。 了解DUILIB的基础知识是必要的。DUILIB是基于C++的一个UI库，它的设计思想源于.NET Framework中的Windows Forms，但是它是为Windows API量身定制的。DUILIB提供了丰富的控件和布局管理，使得开发者可以轻松地创建美观的界面。它支持XML来定义界面布局，这使得界面设计变得直观且易于维护。 创建不规则窗体的核心在于使用“形状区域”（Rgn）的概念。在Windows API中，可以通过`CreateRoundRectRgn`、`CreatePolygonRgn`等函数创建不同形状的区域。在DUILIB中，我们可以利用`CControlUI`类的`SetRgn`方法设置窗体的形状区域。`SetRgn`接受一个`HRGN`类型的参数，这个参数就是我们创建的形状区域句柄。 步骤如下： 1. 你需要包含DUILIB的相关头文件并初始化库。 2. 创建一个新的窗体类，继承自`CWindowWnd`或`CDialogWnd`，这两个类都提供了基本的窗口操作。 3. 在窗体类中，覆盖`OnCreate`方法。在这个方法里，你可以使用`::CreateRoundRectRgn`或`::CreatePolygonRgn`创建一个自定义形状的区域，然后调用`SetRgn(NULL)`清空当前的形状，再调用`SetRgn`设置新创建的区域。 4. 为了使不规则窗体能够响应鼠标事件，还需要重写`OnMessage`方法，处理`WM_NCHITTEST`消息。这个消息决定了鼠标点击在哪个部分，对于不规则形状的窗体，我们需要根据形状区域来判断。 5. 不要忘记在`OnPaint`方法中正确绘制窗体内容，确保它们在形状区域内。 在提供的文件`blog_try`和`blog_try_new`中，可能包含了实现上述步骤的代码示例。通过阅读和分析这些代码，你可以更好地理解如何在实际项目中应用这些概念。这些代码可能包括了窗体类的定义、XML布局文件以及主程序的入口点。 总结来说，DUILIB提供了创建不规则窗体的能力，这使得开发者可以突破传统的矩形限制，创造出更具创意和个性化的用户界面。通过理解DUILIB的基本用法，结合Windows API中的形状区域功能，你可以轻松实现这一目标。通过学习和实践，你将在UI设计方面获得更广阔的空间。

PHPWind 8.7 论坛采集发布模块规则，配火车头7.7使用

**Asn1DerParser.NET** 是一个专门为 .NET 平台设计的库，它实现了对抽象语法表示法一（ASN.1）二进制数据的解析，特别关注于可分辨编码规则（DER）编码的解码。ASN.1 是一种标准化的高级数据描述语言，广泛用于在通信协议、数据库和软件工程中定义数据结构。DER 是 ASN.1 编码的一种具体形式，通常用于X.509数字证书、PKCS#7/CMS消息以及TLS/SSL协议等。 **asn1**：ASN.1 提供了一种规范化的语法，可以描述各种数据类型，包括基本类型如整数、字符串和布尔值，以及复杂的数据结构如序列、集合和枚举。通过ASN.1，开发者可以独立于特定的编程语言或计算机平台来定义和交换数据。 **binary-parser**：Asn1DerParser.NET 的核心功能是一个二进制解析器，它可以分析DER编码的ASN.1数据流，并将其转换为易于理解的结构。这个解析器能够处理ASN.1数据的各种编码格式，特别是DER，它是一种自描述且有序的编码方式，保证了数据的唯一性和可解析性。 **der**：DER（Distinguished Encoding Rules）是一种严格的、非可选的ASN.1编码方式，确保了不同系统间编码数据的一致性。它基于Ber（Basic Encoding Rules），但在Ber的基础上规定了更严格的编码规则，比如所有字段都必须按照特定顺序编码，使得解析过程更为简单和确定。 **C#**：Asn1DerParser.NET 是用C#编程语言编写的，这意味着它能够无缝集成到任何基于.NET Framework或.NET Core的项目中。C#是一种现代、类型安全的面向对象的语言，具有丰富的库支持和高效的性能，是开发Windows和跨平台应用程序的理想选择。 在Asn1DerParser.NET 库中，用户可以期望找到以下功能： 1. **解析接口**：库提供了一个简洁的API，使开发者能够轻松地读取和解码DER编码的ASN.1数据。 2. **数据类型支持**：库支持ASN.1定义的所有基本和复合数据类型，如整数、字符串、位串、序列和选择等。 3. **错误处理**：解析过程中遇到的任何错误都会被适当地报告，帮助开发者调试和修复问题。 4. **性能优化**：为了提高效率，解析器可能采用了底层字节操作和内存管理策略。 5. **示例和文档**：在线API文档提供了详细的使用示例和类库参考，帮助开发者快速上手。 使用Asn1DerParser.NET，开发人员可以有效地处理涉及ASN.1和DER编码的场景，例如解析X.509证书、处理PKCS#7加密消息或读取SSL/TLS会话中的数据。通过深入理解和熟练运用此库，可以提升.NET应用程序在处理这些复杂数据结构时的能力和可靠性。

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。

HttpCatcher是一款强大的HTTP请求拦截工具，主要用于开发者和测试人员，它允许用户捕获、查看、编辑和重放网络请求。这款工具的核心功能是通过自定义的过滤规则来实现对HTTP请求的控制，这对于调试API接口、模拟不同响应或者深入理解网络通信过程非常有帮助。在JavaScript开发中，HttpCatcher能提供对前端与后端交互数据的实时监控和操控，提高开发效率。 在HttpCatcher中，"可编辑的过滤规则"是一个关键特性。这意味着用户可以定制自己的规则来决定哪些HTTP请求应该被拦截、如何处理这些请求以及返回什么样的响应。这些规则通常基于请求的URL、HTTP方法（GET、POST等）、请求头或请求体中的特定信息。通过这种方式，开发者能够模拟各种网络条件，如延迟、错误响应或修改返回数据，以便在不同的场景下测试应用的行为。 使用HttpCatcher的步骤大致如下： 1. 安装并启动HttpCatcher。通常，你可以从GitHub或其他软件分发平台获取最新版本的HttpCatcher。 2. 捕获网络请求。一旦开启，HttpCatcher会自动拦截应用发出的所有HTTP请求。 3. 配置过滤规则。通过“更多”菜单进入“重写”功能，然后点击右上角的“+”按钮新建一个规则。在这里，你可以编写自定义的文本编辑器规则，指定拦截的条件和处理方式。 4. 编辑规则。在文本编辑器中，你可以使用JSON或者其他支持的语言格式定义规则，例如设置URL匹配模式、操作类型（如替换、添加、删除）和具体的数据。 5. 测试和应用规则。保存规则后，HttpCatcher将按照新设定的规则处理HTTP请求。 "HttpCatcher-master"这个文件名很可能表示这是HttpCatcher的源码仓库，包含项目的主分支代码。如果你下载了这个压缩包，里面可能包括项目源码、文档、示例和配置文件等。对于开发者来说，这不仅提供了使用HttpCatcher的基础，还可以深入了解其内部工作原理，甚至进行二次开发或贡献代码。 HttpCatcher是一个强大的工具，利用JavaScript技术实现HTTP请求的拦截和篡改，对于前端开发和测试人员而言，它是理解和优化网络通信过程的重要助手。通过自定义的过滤规则，开发者可以灵活地调整网络环境，进行更深入的功能验证和性能测试。