python动态图形第6页

VisualStudio 制作Dynamic Link Library动态链接库文件

DynamicLinkLibrary动态链接库文件目录工具集如何生成__declspec(dllexport)extern"C"如何使用声明调用ExampleLoadLibraryExampleGetProcAddressExampleFreeLibraryExampleFAQSQuestion1

CDamogu·2025-07-28 22:37

动态链接库(Dynamic Link Library)学习笔记

经常忘记http://blog.csdn.net/yxin1322/article/details/638156动态链接库(DynamicLinkLibrary)学习笔记作者：yxin1322blog：

peixian2003·2025-07-28 21:07

读《美的历程》有感

李泽厚展示的中国美学史不是一片杂乱无章、混乱无序的“乱象”，也不是一些偶然个别事件的堆积或罗列，而是呈现为一种有机的、有序的动态演变系统，一种凸显着“逻辑”的历史阐释和描述。

Morris111·2025-07-28 21:16

数独求解器与生成器（回溯算法实现）

系统采用MATLAB图形用户界面（GUI）进行设计，提供了友好的交互界面，方便用户输入数独谜题、求解数独以及生成新的数独谜题。经过测试，该系统能够高效准确地求解和生成数独，具有较高的实用性

佩爷0107·2025-07-28 21:33

俄罗斯方块游戏开发（面向对象编程）

通过类封装实现游戏核心模块（方块管理、游戏板状态、碰撞检测等），采用旋转矩阵实现方块变形，结合MATLAB图形用户界面（GUI）完成交互设计。

佩爷0107·2025-07-28 21:32

【Python】pandas.cut()函数的用法

pandas.cut()函数是一个非常有用的工具，用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割，从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用，因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征，或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下：pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals

·2025-07-28 21:32

基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战

本文将通过一个酒店订单数据集，展示如何使用Python进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察，适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。

不若浮生一梦·2025-07-28 21:02

AWS Bedrock Claude 3 API的完整指南

本文将介绍如何使用Python通过AWSBedrock服务调用Claude3模型API。

ivwdcwso·2025-07-28 21:01

构建专业级量化交易回测引擎：从Python代码到云端部署

引言量化交易的世界中，回测（Backtesting）并非简单的历史数据模拟，它是连接交易思想与市场现实的桥梁，是策略从雏形走向成熟的必经之路。一个严谨的回测流程，能够以科学的方法检验策略的有效性、揭示其潜在风险，并将交易决策从情绪驱动转向数据驱动。构建一个强大的回-测引擎，其意义远超编写一段脚本；它是在构建一个个人专属的金融实验室，用于系统性地开发、验证和迭代交易思想。本报告旨在提供一份全面而深入

wh3933·2025-07-28 20:30

Python Pandas.cut函数解析与实战教程

PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。

皓月照山川·2025-07-28 20:56

AI技术落地的综合实战经验报告，结合最新行业案例、代码示例及可视化图表，系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。

自然语言转代码（NL2Code）实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程：graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python

·2025-07-28 20:56

Python day26

@浙大疏锦行Pythonday26内容：函数的定义def函数名(参数)：函数逻辑 return返回值局部变量和全局变量y=2#全局变量，可以在任意位置访问，z=3deffun()x=1#局部变量

赵英英俊·2025-07-28 20:25

vscode 找不到python解释器,VS Code找不到python 3解释器

IaminstallingPython3.7.2forthefirsttime,andI'musingtheVSCodepythonextension.WhenIrunpython-VIgetPython2.7.10whichisnotcorrect

miao君·2025-07-28 20:53

python学习（六）字典

字典学习如何访问和修改字典中的信息学习如何遍历字典中的数据学习储存字典的列表，存储列表中的字典和存储字典中的字典。理解字典，可以更准确的为各种真实物体建模。一个简单的字典alien_0={'color':'green','points':5}print(alien_0['color'])print(alien_0['points'])green5使用字典字典就是一系列的键-值对，每个键都有一个值相

August________·2025-07-28 19:53

vscode没法选python解释器interpreter

问题比较复杂，尝试以下方案，（1）这个错误是由配置引起的，关闭vscode，ctrl+H显示配置文件，在/home/user/.config下，删除这个文件夹（里面包含错误的配置），/home/user/.config/code然后就可以正常配置vscode了。

·2025-07-28 19:22

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键

架构师提升模型记忆的关键元数据标题：提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词：上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、长序列处理、记忆增强技术、动态上下文规划摘要

AI实战架构笔记·2025-07-28 19:20

「实战指南」使用 Python 调用大模型（LLM）

目录前言1.原生HTTP请求方式1.1核心特点1.2关键代码分析1.3优势和适用场景1.4完整代码2.封装式API调用2.1核心特点2.2关键代码分析2.3优势和适用场景2.4完整代码3.OpenAISDK方式3.1核心特点3.2关键代码分析3.3优势和适用场景3.4完整代码4.传统OpenAI库方式4.1核心特点4.2关键代码分析4.3优势和适用场景4.4完整代码5.对比分析总结前言随着大语言模

用什么都重名·2025-07-28 19:47

120.三角形最小路径和

题解：给出一个三角形，求从顶点到最底层的路径的最小和方法：动态规划2个参数，i，j，代表从（i，j）出发直到底层的最小路径和。

HamletSunS·2025-07-28 19:31

Java【代码 13】前端动态添加一条记后端使用JDK1.8实现map对象根据key的部分值进行分组（将map对象封装成指定entity对象）

前端动态添加一条记后端使用JDK1.8实现map对象根据key的部分值进行分组1.why2.前端3.后端处理4.总结1.why我是后端开发工程师，前端的很多函数不是很了解，所以很多问题期望在后端进行处理

シ風·2025-07-28 19:47

python实现双向循环链表基本结构及其基本方法

双向循环链表是在双向链表的基础上发展的，双向链表的最后一个节点指向起始节点，起始节点的上一个节点指向最后一个节点，就得到双向循环链表。双向循环链表比双向链表具有更多的优势，节点的增加和删除有很多优化的地方，从起点开始不必循环完整个链表就可以增加或删除节点。首先定义双向链表的基本类和节点的基本类：imageclassNode:def__init__(self,item):self.item=item

Python之战·2025-07-28 19:58

实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎

在上一篇《思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中，我们阐述了团队确立的技术路线：利用大型语言模型（LLM）作为自然语言到代码的“翻译器”，并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心

超人阿亚·2025-07-28 19:47

现代 CSS 工程化：从 Tailwind 到 CSS-in-JS，再到样式性能优化

一、引言：CSS工程化的演进与现代挑战传统CSS开发的痛点（样式冲突、复用困难、维护成本高、缺乏动态性）什么是CSS工程化？

rjewh88998·2025-07-28 18:45

使用Python，OpenCV计算跑图的图像彩色度

使用Python，OpenCV计算跑图的图像彩色度这篇博客将介绍如何计算跑图里最鲜艳的top25图片和最灰暗的top25图片并显示色彩彩色度值展示。

程序媛一枚~·2025-07-28 18:14

Python模块化编程：高效代码组织技巧

在Python中，包和模块是代码组织和管理的重要概念。这种思想能显著提升代码的可读性，可复用性和可维护性，是现代编程中广泛采用的核心范式之一。

Gession-杰·2025-07-28 18:14

【tower】Rust tower库原理详解以及axum限流实战

《博客》：Rust开发，Python全栈，Golang开发，云原生开发，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django

景天科技苑·2025-07-28 18:13

OpenCV+Python

安装OpenCV：Python：直接pipinstallopencv-python（核心库）和opencv-contrib-python（扩展功能）。

·2025-07-28 18:12

CPA全国青少年编程能力等级测评试卷及答案 Python编程(二级)

青少年编程能力等级测评试卷Python编程(二级)（考试时间90分钟，满分100分）一、单项选择题（共20题，每题2.5分，共50分）运行下方代码段，输出的结果是（）。

No0d1es·2025-07-28 18:12

陌讯动态检测技术解密

在工业生产与安防监控领域，睡岗行为检测一直是保障作业安全的关键环节。传统监控系统依赖人工巡检，不仅人力成本高昂，还存在80%以上的漏检风险；而普通视觉算法则常因光照变化、姿态遮挡等问题，出现高达30%的误报率，严重干扰监控效率[实测数据来源：某能源企业2024年运维报告]。这些痛点直接导致生产事故隐患增加，据统计，制造业因睡岗引发的安全事故占比达17%，单次事故平均损失超50万元。技术解析：从传统

2501_92487762·2025-07-28 18:41

陌讯动态特征融合算法在安全带穿戴识别中的实战优化

安全带穿戴识别的现实挑战据交通部2023年道路运输安全报告显示，货运车辆与网约车的安全带穿戴识别场景中，传统算法存在三大核心问题：复杂光照干扰：逆光场景下（如清晨/傍晚行车），安全带特征被强光淹没，误报率高达52%；动态遮挡难题

2501_92474779·2025-07-28 18:40

岸边垃圾识别准确率↑32%：陌讯多模态融合算法实战解析

岸边垃圾识别的三大技术瓶颈岸边垃圾监测是水环境治理的重要环节，但传统视觉方案始终面临难以突破的技术壁垒：复杂背景干扰：岸边植被、岩石、水面反光等与垃圾目标特征高度相似，某环保机构报告显示，传统模型误将水草识别为塑料袋的概率超35%；动态环境鲁棒性不足

2501_92474745·2025-07-28 18:09

TCAD到底难不难？应该怎么学？

难是因为软件背后蕴含了复杂的半导体物理、器件物理、数值求解以及网格和图形学等知识。

懒小木半导体器件·2025-07-28 18:39

强背光干扰拒识率↓82%！陌讯多模态融合算法在智慧安防的实战优化

实测显示，在背光、遮挡等极端条件下较基线模型误报率降低82%，部署时延C(特征提取分支)B[红外输入]-->CC-->D{自适应融合模块}D-->E[动态决策引擎]E-->F[置信度分级输出]2.2核心算法实现动态特征聚合公式

·2025-07-28 18:38

在python中安装geohash库

pip安装使用镜像网站安装pipinstall-iGeohashhttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple报错：CannotdeterminearchiveformatofC:\Users\Zz\AppData\Local\Temp\pip-req-build-t35bzb_f解决办法：重新安装，添加信任pipinstall-ihttps://pypi.tuna.t

·2025-07-28 17:05

JavaScript核心概念全解析

全局作用域2.垃圾回收(1)引用计数法(2)标记清除法3.闭包(1)作用(2)风险4.变量提升(1)var(2)let和const(3)const5.函数提升(1)函数声明(2)函数表达式6.函数参数(1)动态参数

·2025-07-28 17:34

新买的SSD不建议用exFAT

我运行python项

lm down·2025-07-28 17:04

漏检率骤升20%的安防困局：陌讯动态剪枝技术如何破局

1.开篇痛点：安防监控的夜间困局传统目标检测算法在复杂安防场景中面临三重挑战：光照敏感：低光环境下行人检测mAP暴跌至65%以下，夜间误报率高达40%目标遮挡：密集场景（如校园周界）漏检率超25%，某园区因货柜遮挡漏检损失超万元/次算力瓶颈：边缘设备（如JetsonXavier）运行YOLOv5仅12FPS，响应延迟>200ms某安防厂商反馈：40%误报率迫使每2小时人工复核，运维成本激增37%2

2501_92473199·2025-07-28 17:32

AI原生应用在决策支持领域的10大核心优势解析

AI原生应用在决策支持领域的10大核心优势解析关键词：AI原生应用、决策支持、动态模型、多模态理解、实时决策、自主学习、可解释性、场景适配、人机协同、智能进化摘要：本文从“AI原生应用”的核心定义出发，

AI大模型应用之禅·2025-07-28 17:02

程序代码篇---python获取http界面上按钮或者数据输入

在Python中获取HTTP界面上的按钮点击或数据输入，主要有两种场景：作为客户端：模拟用户在网页上输入数据、点击按钮（比如爬虫自动提交表单）。

Atticus-Orion·2025-07-28 17:32

C++ STL常用容器总结（vector, deque, list, map, set）

C++STL常用容器总结（vector,deque,list,map,set）1.vector（动态数组）特点定义和初始化常用操作遍历方法2.deque（双端队列）特点定义和初始化常用操作3.list（

小坏坏的大世界·2025-07-28 16:01

动态客流分析新突破！陌讯多模态融合算法在智慧零售的落地优化

本文技术方案解析基于陌讯视觉算法技术白皮书V3.2版本一、行业痛点：零售场景的精准感知困境据麦肯锡《2024零售数字化报告》显示，传统客流统计方案在复杂场景下存在显著瓶颈：误检率超35%：镜面反射、密集遮挡导致的顾客计数偏差（如图1）动态追踪失效

·2025-07-28 16:00

陌讯动态感知算法在工业消防的实战解析

摘要：针对工业场景明火烟雾检测的边缘计算优化，实测显示陌讯动态感知算法在强干扰环境下较基线模型误报率↓85%，[email protected]达87.6%。

2501_92473287·2025-07-28 16:00

用python写一个背单词程序

###########################################################################################1.本程序主要用途是背单词，主要有五个功能，添加新单词，查询模式，默写中文，默写英文，背诵模式#(1)添加功能:先添加英文,然后判断momo.xlsx中是否存在,存在跳过，不存在添加到momo.xlsx中#(2)查询功

zzcc_ll·2025-07-28 16:00

【C#工业上位机高级应用】3. C#与西门子PLC高级通信 - S7CommPlus协议深度优化：TPL Dataflow构建流水线

该方案通过报文组装、协议加密、网络发送和响应解析四个并行处理阶段，结合硬件加速加密、智能连接池和动态负载均衡等技术

·2025-07-28 16:59

VS-Visual Studio2015 QT-Qt5.7.0

在开发C++时，VS相当于VC++（其中vs2008的vc部分是叫vc9），使用的是VC++的编译器即cl.exe（MSVC编译器指的也是它）.QT是一个类似于MFC的类库，是跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架

siliang_0·2025-07-28 16:28

dll 动态库编程 | C++名称改编、标准C接口、extern “C”、函数调用约定以及def文件详解

目录1、导入导出声明2、C++函数名称改编与extern"C"3、函数调用约定与跨语言调用3.1、函数调用约定3.2、跨语言调用dll库接口3.3、函数调用约定以哪个为准4、def文件的使用5、在C++程序中引用ffmpeg库中的头文件链接报错问题6、最后VC++常用功能开发汇总（专栏文章列表，欢迎订阅，持续更新...）https://blog.csdn.net/chenlycly/article

dvlinker·2025-07-28 16:56

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中

AI量化价值投资入门到精通·2025-07-28 16:55

ESP32+MicroPython随机颜色生成器

概述本文档将介绍一个基于MicroPython环境下，为ESP32(基本含有MicroPython环境中都可以使用)开发板上的WS2812B灯珠设计的随机颜色生成器。

sunsunyu03·2025-07-28 16:24

IntelliJ IDEA 高效开发指南：从基础操作到高级技巧

一、IDEA概述与环境配置1.1IDEA的核心优势智能代码辅助：基于上下文的代码补全（Ctrl+Space）、方法参数提示、错误实时检测全栈开发支持：内置Java/Python/JavaScript等20

zqmgx13291·2025-07-28 15:54

基于鲸鱼算法的三相逆变器分数阶滑模控制参数优化

分数阶滑模控制结合了分数阶微积分和滑模控制的优点，能够提供更好的动态性能和鲁棒性。然而，分数阶控制器的阶次选择对系统性能有重要影响，传

神经网络15044·2025-07-28 15:48

FastAPI的介绍，特性，及几个常用案例

数据知道·2025-07-28 15:47

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