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。

标题 "使用onnxruntime部署C2PNet图像去雾，包含C++和Python两个版本的程序.zip" 提供了一个关于图像处理和深度学习部署的场景。C2PNet（可能是Clear to see the Past Network）是一种用于图像去雾的深度学习模型，而ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，用于运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。接下来，我们将深入探讨这两个关键概念以及如何在C++和Python中进行集成。 让我们理解C2PNet。C2PNet是一个深度学习网络，设计用于去除图像中的雾霾或雾气，提高图像的清晰度和可读性。这种模型通常基于卷积神经网络（CNN），通过学习从雾天图像到清晰图像的映射来实现去雾效果。它可能包含多个卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）以及反卷积层，以恢复图像的细节。 然后，我们来看ONNXRuntime。ONNXRuntime是一个开源项目，由微软开发，用于优化机器学习模型的推理性能。它可以支持多种框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）生成的ONNX模型，并在不同平台上高效运行。ONNX是一种开放标准，旨在促进模型之间的互操作性，使模型可以跨各种框架和工具进行迁移。 接下来是程序部署的两个版本：C++和Python。C++版程序适合需要高性能和低延迟的应用，例如嵌入式系统或实时处理。Python版则提供了更高的开发灵活性和易用性，适合快速原型设计和测试。 在C++中集成ONNXRuntime，开发者需要： 1. 安装ONNXRuntime库。 2. 加载ONNX模型，这通常涉及创建一个` Ort::Session`对象并提供模型路径。 3. 准备输入数据，确保其符合模型的输入形状和数据类型。 4. 执行推理，调用`Session::Run()`方法。 5. 处理输出结果，提取去雾后的图像。 在Python中，步骤相对简单： 1. 导入onnxruntime库。 2. 创建`onnxruntime.InferenceSession`对象。 3. 使用`run()`方法执行模型，传入输入数据。 4. 获取输出结果，同样处理成去雾后的图像。 标签 "c++ c# c 编程语音" 暗示了程序可能也支持C#，但描述中并未明确提及。如果需要在C#中部署C2PNet，原理与C++类似，只是语法和API会有所不同。 总结来说，这个压缩包提供的资源是一个使用ONNXRuntime部署的C2PNet图像去雾解决方案，包括C++和Python两种实现。用户可以根据自己的需求和环境选择合适的语言进行部署，利用深度学习的力量来改善图像在雾天条件下的视觉效果。

# 基于Python的双碳目标及路径规划研究 ## 项目简介 本项目是一个关于双碳目标（即碳达峰和碳中和）及其实现路径的研究项目。它使用Python语言，通过数据分析、可视化、机器学习等方法，对碳排放量、能源消耗量、人口、GDP等数据进行深入分析，旨在找出影响碳排放的关键因素，并探索实现双碳目标的最佳路径。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据分析项目使用Python的pandas库，对从Excel文件中读取的数据进行处理和分析，提取出对碳排放量有重要影响的关键因素。 2. 数据可视化通过matplotlib库，绘制出碳排放量、能源消耗量、人口、GDP等数据的折线图、柱状图、扇形图等，以便直观地展示和分析数据趋势。 3. 机器学习利用XGBoost和GBDT等机器学习模型，对碳排放量进行预测，并评估各指标对碳排放量的贡献。 4. 季节性STL分析使用statsmodels库对碳排放总量进行季节性分析，以便了解碳排放量的季节性变化规律。

数字图像处理是一个涉及到广泛应用领域的技术，它包括图像的获取、处理、分析和理解等过程。随着计算机技术和信息技术的快速发展，数字图像处理技术已经成为现代科学技术中不可或缺的重要组成部分。它不仅在传统的应用领域如医学成像、遥感、军事和安全监控等方面发挥着巨大的作用，而且在新兴的领域，如人工智能、虚拟现实、自动驾驶等高科技领域中也扮演着重要的角色。 Python作为一门简洁易学、功能强大的编程语言，近年来在科学计算和数据分析领域得到了广泛的应用。它的丰富库支持使得数字图像处理变得更加简单和高效。使用Python进行图像处理，不仅可以快速实现各种算法，还能够轻松集成机器学习、深度学习等先进技术和方法，为处理复杂的图像问题提供强大的支持。 在数字图像处理中，常用的方法和技术包括图像的几何变换、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取、图像识别、图像压缩等。这些技术的应用可以有效地改善图像质量，提取图像中的有用信息，或者实现对图像内容的智能识别。 例如，在图像几何变换中，可以通过仿射变换实现图像的平移、旋转、缩放等操作，这对于图像对齐和图像注册具有重要意义。图像增强技术能够改善图像的视觉效果，提高图像的对比度和清晰度，常用的图像增强方法有直方图均衡化、滤波处理等。图像复原则是解决图像退化问题的方法，通过数学模型恢复图像到更加接近原始状态的过程，这在去除噪声和图像重建方面十分关键。 图像分割技术旨在将图像中的感兴趣区域与背景或其他区域分离，这是图像分析和理解的基础步骤。特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程，这些特征可以是颜色、纹理、形状等，它们是图像识别和分类的重要依据。图像识别则是通过算法对提取的特征进行分析，识别出图像中所包含的物体、场景或模式。 图像压缩技术能够在不损失过多信息的前提下，减少图像数据的存储空间和传输时间，这对于网络图像传输和存储具有重要的意义。常见的图像压缩方法有有损压缩和无损压缩，其中JPEG、PNG和GIF是常见的图像文件格式。 在本书《数字图像处理与python实现》中，将系统地介绍数字图像处理的基本概念、理论和技术，并结合Python编程语言，展示如何实现上述各种图像处理技术。通过实例代码的讲解，读者可以学习到如何使用Python的图像处理库（如PIL/Pillow、OpenCV、NumPy等）来处理和分析图像数据，从而为解决实际问题提供可行的技术方案。 本书适合对数字图像处理感兴趣的读者，包括但不限于计算机科学与技术专业的学生、研究人员以及工程师。无论是数字图像处理的初学者，还是希望将Python应用于图像处理领域的专业人员，都能够从本书中获得宝贵的知识和实践经验。 本书将会从数字图像处理的基础知识讲起，逐步深入到高级主题，每一章都会结合具体的编程示例，帮助读者加深理解。此外，本书还将介绍一些高级话题，如图像处理在机器学习中的应用，以及如何利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行图像的智能识别和分析。通过阅读本书，读者将能够掌握数字图像处理的核心技术和应用技巧，为自己的研究和开发工作打下坚实的基础。

内容概要：本文档作为建模大赛的入门指南，详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧，并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛，指出其以数学、计算机技术为核心，主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛，涵盖组队策略（如三人分别负责建模、编程、论文写作）、时间安排（72小时内完成全流程）以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例，展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后，文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具，并给出了新手避坑建议，如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群：对建模大赛感兴趣的初学者，特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标：①了解建模大赛的基本概念和分类；②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工；③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解；④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验，逐步提升技能水平。

《LabVIEW电压信号采集系统：多通道高效率数据采集与处理报告（含任意时长采样时间、可调采样频率及Python读取代码）》,LabVIEW多通道电压信号采集系统：支持任意时长、多通道同步采样与Python数据处理功能,labview电压信号采集系统（含报告） 1、可设置任意时长的采样时间； 2、可以同时采集多个通道的数据； 3、可设置不同的采样频率； 4、自动采集并保存数据； 5、送读取采集数据的python代码，方便科研后续进行信号变工作。 ,核心关键词：Labview; 电压信号采集系统; 任意时长采样时间; 多通道数据采集; 不同采样频率; 自动采集保存数据; 读取代码。,LabVIEW电压信号采集系统：多通道、高灵活度自动保存与Python接口系统

### Python3.6 使用 PyCryptodome 实现 AES 加密详解 #### 一、引言 随着网络安全意识的提升，数据加密技术变得越来越重要。在众多加密算法中，**高级加密标准 (Advanced Encryption Standard, AES)** 是一种广泛使用的对称加密算法。本文将详细介绍如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密。 #### 二、背景与需求分析 在实际应用中，很多场景都需要对敏感信息进行加密处理，例如数据库连接配置文件中的用户名和密码。这些信息如果以明文形式存在，则容易遭受攻击。因此，有必要采用一种高效且安全的加密手段来保护这些数据。本文以 Python3.6 版本为例，演示如何利用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密功能。 #### 三、PyCryptodome 库简介 **PyCryptodome** 是一个强大的 Python 加密库，它提供了大量的加密算法支持，包括 AES、RSA、SHA-256 等。相比之前的 PyCrypto 库，PyCryptodome 更加稳定，并且得到了持续维护。 #### 四、安装 PyCryptodome 由于 PyCrypto 已经不再维护，推荐使用其分支 PyCryptodome。安装方法非常简单，可以通过 pip 命令直接安装： ```bash pip install pycryptodome ``` #### 五、AES 加密原理 AES 加密是一种对称加密算法，意味着加密和解密使用相同的密钥。AES 支持多种密钥长度，最常见的是 128 位、192 位和 256 位。在 PyCryptodome 中，AES 密钥和待加密数据都需要符合一定的长度要求，通常为 16 的倍数。 #### 六、代码实现 下面是一个简单的 AES 加密示例： ```python from Crypto.Cipher import AES import base64 # 定义密钥和偏移量 KEY = "abcdefgh" IV = "12345678" # 补全密钥和数据长度至 16 字节 def pad(data): while len(data) % 16 != 0: data += b' ' return data # 创建 AES 对象 cipher = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) # 待加密数据 plaintext = "woshijiamineirong" # 加密过程 ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext.encode())) print("Encrypted:", base64.b64encode(ciphertext).decode()) # 解密过程 cipher_dec = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) decrypted = cipher_dec.decrypt(ciphertext) print("Decrypted:", decrypted.decode().strip()) ``` #### 七、关键步骤解析 1. **定义密钥和偏移量**：`KEY` 和 `IV` 分别用于加密和解密。 2. **补全数据长度**：使用 `pad` 函数确保密钥和待加密数据的长度能够被 16 整除。 3. **创建 AES 对象**：通过 `AES.new` 方法初始化 AES 对象，指定加密模式为 CBC 模式。 4. **加密和解密**：分别调用 `encrypt` 和 `decrypt` 方法完成数据的加密和解密操作。 5. **Base64 编码**：为了方便传输，可以将加密后的数据转换为 Base64 编码。 #### 八、常见问题解答 - **为什么加密后得到的是字节类型？** - 加密结果通常为字节串，这是因为加密算法处理的是二进制数据。 - **如何将加密结果存储或传输？** - 可以使用 Base64 编码将字节串转换为 ASCII 字符串，便于在网络中传输。 - **如何选择加密模式？** - CBC 模式是最常用的模式之一，它提供了更好的安全性，尤其是在处理连续的数据流时。 - **如何确保密钥的安全性？** - 密钥应妥善保管，避免硬编码在代码中。可以考虑使用环境变量或密钥管理系统来管理密钥。 #### 九、总结 本文详细介绍了如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库实现 AES 加密，并通过示例代码展示了整个加密和解密的过程。AES 加密作为一项重要的数据保护措施，在实际开发中具有广泛的应用价值。希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握 AES 加密技术。

哈佛大学的CS50课程是全球知名的计算机科学入门课程，旨在教授学生计算机科学的基础知识，包括编程、算法、数据结构、计算机系统、网络、数据库以及人工智能等。这门课广泛使用多种编程语言，其中Python是重点之一。在这个压缩包文件"Harvard-CS50-master"中，很可能是包含了学生在学习过程中编写的Python程序示例。 Python是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而受到全球开发者喜爱。在CS50课程中，Python通常用于教授基础编程概念，如变量、条件语句、循环、函数、模块和错误处理。这些基本概念是所有编程语言的基础，理解和掌握它们对于进一步深入学习至关重要。 Python中的变量可以用来存储各种类型的数据，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。条件语句（如if-else）和循环（如for和while）则用于控制程序的流程，根据特定条件执行不同的代码块。函数是可重用的代码段，允许我们组织代码并提高效率。Python的标准库提供了一系列模块，如os、math和sys，它们为常见的任务提供了便利的功能。 在数据结构方面，Python有列表、元组、字典和集合等。列表是动态大小的有序集合，可以存储不同类型的数据；元组类似于列表，但一旦创建就不能修改；字典是键值对的集合，适合存储关联数据；集合是无序且不重复的元素集。 在CS50课程中，学生还会学习如何使用Python与数据库交互，比如使用sqlite3库来操作SQLite数据库。此外，Python的网络编程可能涉及HTTP请求库，如requests，以及套接字编程，理解网络通信的基本原理。 人工智能和机器学习部分可能涵盖Python库如NumPy（用于数值计算）、Pandas（用于数据处理）和Scikit-learn（用于机器学习）。通过这些工具，学生可以进行数据预处理、建模和模型评估。 这个压缩包中的Python项目可能涵盖了从基础编程到更复杂应用的多个领域，展示了CS50学生在学习过程中的进步和技能掌握。通过研究这些代码，不仅可以复习Python语言的关键概念，还可以了解实际问题的解决策略和编程实践。对于想要学习或巩固Python编程的人来说，这是一个宝贵的资源。

数据集-目标检测系列- 坦克 检测数据集 tank ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml 解析脚本地址： gitcode: https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview or github: https://github.com/TechLinkX/DataBall-detections-100s 脚本运行方式： * 设置脚本数据路径 path_data * 运行脚本：python demo.py 样本量： 105 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