MrLi的博客

原创 random模块

在Python中，你可以使用random模块来生成随机选择。这里有一个简单的示例，展示了如何使用random.choice()函数从列表中随机选择一个元素：pythonimport randomchoices = [‘选项1’, ‘选项2’, ‘选项3’, ‘选项4’, ‘选项5’]random_choice = random.choice(choices)print(“随机选择的元素是：”, random_choice)每次运行这段代码时，random_choice都会得到choices列表中的一个随

原创 郑州交通拥堵预测与优化系统

开发一个郑州交通拥堵预测与优化系统，包括数据收集与分析、模型构建、用户交通优化以及系统优化等功能。

原创 基于Nextcloud的校园网盘设计

基于Nextcloud的校园网盘设计与实现是一个复杂但非常有价值的项目。下面是一个简化的示例，帮助你理解其设计和实现的基本步骤。

原创 tar 是一个在 Unix 和类 Unix 系统（如 Linux）中常用的命令

使用 tar 命令时，通常将归档文件的扩展名设置为 .tar（对于未压缩的归档文件），.tar.gz（对于 gzip 压缩的归档文件）或 .tar.bz2（对于 bzip2 压缩的归档文件），这有助于识别归档文件的类型和压缩方式。要使用 tar 命令压缩文件夹，你可以指定文件夹作为要归档的内容，并结合压缩选项（如 -z 对于 gzip 压缩或 -j 对于 bzip2 压缩）来创建一个压缩的 tar 归档文件。执行上述命令后，你应该会在当前目录下看到一个新的压缩归档文件，其中包含了指定的文件夹及其内容。

原创 农作物数据分析

99,diseaseinsectrecords,病虫害记录表,病虫害严重程度,diseaseinsectseverity,CharField,98,diseaseinsectrecords,病虫害记录表,病虫害类型,diseaseinsecttype,CharField,102,diseaseinsectrecords,病虫害记录表,治疗详情,treatmentdetails,CharField,

原创 【无标题】

通过本文的介绍，我们了解了如何在Django中获取、处理和传输视频流，并注意到了在实现过程中需要注意的性能优化、安全性和兼容性问题。本文将详细阐述如何在Django中实现前后端视频流的传输，包括视频流的获取、处理以及传输过程中的关键技术和注意事项。为了处理视频流，我们可以使用Python的第三方库，如OpenCV、Pillow等，这些库提供了丰富的视频处理功能。因此，在传输视频流时，我们需要采取适当的安全措施，如使用HTTPS协议进行加密传输、设置访问权限等，以保护视频流的安全性。

原创 skimage.draw 模块中没有名为 circle 的函数

skimage.draw 模块中没有名为 circle 的函数，这可能是您尝试导入时遇到错误的原因。在 skimage 库中，如果您想要绘制圆形，通常需要自己计算圆形的坐标，或者使用其他库如 matplotlib 来绘制。但是，如果您想生成一个圆形的掩膜（mask），可以使用 skimage.morphology 中的 disk 函数来创建一个圆形的结构元素。下面是一个创建圆形掩膜的例子：python。

原创 OpenAI的Whisper

此外，该模型还支持99种不同语言的转录以及从这些语言到英语的翻译，进一步体现了其多语言处理的能力。Whisper模型之所以被视为端到端模型，是因为它直接将音频作为输入，并输出对应的文本序列，中间没有显式的编码和解码步骤。综上所述，OpenAI的Whisper模型是一个强大的端到端语音识别模型，它通过利用大量的多语言和多任务监督数据进行训练，实现了高准确性和鲁棒性。Whisper是OpenAI发布的一个通用的语音识别模型，它采用了大量的多语言和多任务的监督数据进行训练，旨在达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。

原创 OpenAI的Whisper模型

此外，该模型还支持99种不同语言的转录以及从这些语言到英语的翻译，进一步体现了其多语言处理的能力。Whisper模型之所以被视为端到端模型，是因为它直接将音频作为输入，并输出对应的文本序列，中间没有显式的编码和解码步骤。综上所述，OpenAI的Whisper模型是一个强大的端到端语音识别模型，它通过利用大量的多语言和多任务监督数据进行训练，实现了高准确性和鲁棒性。Whisper是OpenAI发布的一个通用的语音识别模型，它采用了大量的多语言和多任务的监督数据进行训练，旨在达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。

原创 设计一个健壮的漏洞检测模块需要考虑多个方面

设计一个健壮的漏洞检测模块需要考虑多个方面，包括漏洞数据库、扫描策略、结果解析和报告生成等。步骤4：生成漏洞报告，报告中包含SQL注入漏洞的详细信息，如漏洞描述、风险等级、影响范围等。漏洞检测模块应该能够处理各种异常情况，如网络中断、目标不可达等，并提供相应的错误提示。包含一个已知的漏洞列表，每个漏洞都有唯一的标识符、描述、影响范围、修复建议等信息。为了提高检测的准确性和效率，可以定期对漏洞数据库进行更新，并优化扫描策略和扫描器。生成详细的漏洞报告，包括漏洞列表、风险等级、影响范围、修复建议等。

原创 在HTML和Bootstrap中

模态框包含了保险标题、描述和价格，以及两个按钮：确认购买和取消购买。当用户点击"确认购买"按钮时，会触发一个JavaScript函数，这个函数会模拟一个异步操作（比如发送请求到服务器进行购买操作），并在操作完成后显示一个成功提示。在HTML和Bootstrap中，你可以使用以下的代码来创建一个Modal框，它包含了保险标题、描述和价格，并且有两个按钮：确认购买和取消购买。注意，这只是一个基础的实现，你需要根据你的实际情况来修改和完善它，比如添加更多的样式、处理表单验证、发送异步请求等。

原创 渗透测试概述

渗透测试作为网络安全领域的重要一环，也将迎来新的发展机遇和挑战。同时，随着相关法律法规的完善和行业标准的制定，渗透测试将更加规范化和专业化。渗透测试，又称入侵测试或黑盒测试，是一种通过模拟黑客攻击行为来评估计算机系统安全性的方法。随着网络安全技术的不断发展，新的攻击手段和防御技术不断涌现，测试人员需要不断更新自己的知识和技能。白盒测试：测试人员拥有系统的完全访问权限和内部资料，可以对系统进行全面的分析和测试。清理痕迹：测试完成后，测试人员需要清理在渗透过程中留下的痕迹，避免对目标系统造成不必要的干扰。

原创 设计流程与内容：SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）及未授权访问漏洞防护

（1）输出编码：对用户生成的内容进行严格的输出编码，确保浏览器将其视为普通文本而非可执行的代码。（2）输入验证：对用户输入进行严格的验证，确保输入的数据符合预期的格式和范围。（3）输入转义：对无法避免的直接输入拼接情况，使用输入转义技术对特殊字符进行转义处理，防止恶意输入对SQL语句的破坏。（2）会话管理：采用安全的会话管理机制，如使用HTTPS协议加密会话数据、设置合理的会话超时时间等，防止会话劫持和令牌泄露。（1）权限分析：分析应用程序中的功能点和数据资源，明确每个功能点和数据资源的访问权限。

原创 Docker是一个开源的应用容器引擎

Docker技术的出现，解决了应用部署的环境问题，它的主要优势包括一致性、轻量级、可移植性、隔离性、安全性等。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。镜像（Image）：Docker镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。应用程序的开发和测试：Docker可以为应用程序提供稳定的运行环境，使开发人员可以轻松在不同的系统上测试和运行软件，而无需考虑与操作系统或其他应用程序的冲突。

原创 Electron 是一个流行的框架

如果你想将你的 Electron 应用程序打包成一个 APK 文件（Android 应用程序包），那么你可能会遇到一些问题，因为 Electron 主要用于构建桌面应用程序，而不是移动应用程序。另外，如果你的目标是在 Android 设备上运行 Electron 应用程序，而不是创建一个原生的 Android 应用程序，你可以考虑使用类似于 Electron 的 Android 版本（如 Electron for Android）的解决方案，但这可能仍然需要一些额外的配置和调整。

原创 Electron 是一个流行的框架

如果你想将你的 Electron 应用程序打包成一个 APK 文件（Android 应用程序包），那么你可能会遇到一些问题，因为 Electron 主要用于构建桌面应用程序，而不是移动应用程序。另外，如果你的目标是在 Android 设备上运行 Electron 应用程序，而不是创建一个原生的 Android 应用程序，你可以考虑使用类似于 Electron 的 Android 版本（如 Electron for Android）的解决方案，但这可能仍然需要一些额外的配置和调整。

原创 .nii文件

这种文件格式的出现，解决了之前医学图像格式（如ANALYZE 7.5 format）的一些限制，为医学影像的存储、交换和处理提供了更为便捷和全面的解决方案。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，.nii文件将会在未来的医学研究和临床实践中发挥更加广泛和深入的作用。高效的图像处理：由于.nii文件包含了丰富的元数据，这使得后续的图像处理和分析变得更为高效和准确。例如，在进行图像配准（将不同时间或不同设备获取的图像进行对齐）时，这些元数据能够提供重要的参考信息，从而提高配准的精度和效率。

原创 基于YOLOv8的木材缺陷检测系统说明

随着木材工业的快速发展和智能制造的推进，基于YOLOv8的木材缺陷检测系统在木材加工、质量控制和自动化生产等领域具有广阔的应用前景。该系统不仅可以提高木材生产的质量和效率，还可以为企业节省大量的人力和物力成本，推动木材行业的可持续发展。该系统通过训练YOLOv8模型，实现对木材表面缺陷的快速、准确识别，从而提高木材加工的质量控制和生产效率。节子：节子是木材中最常见的缺陷之一，它是由于树木生长过程中枝条或树干的死节所形成的。通过大量的训练数据，使模型学习到木材缺陷的特征，从而能够在新的图像中准确识别出缺陷。

原创 DataOps与数据驱动详细介绍

这包括数据质量的提升、数据治理和合规性的确保、数据集成的简化以及数据工作流管道的建立和管理等方面。随着技术的不断进步和业务需求的变化，企业需要一种能够持续学习和改进的方法来保持其数据管理的领先地位。总的来说，DataOps是一种强大的方法论，能够帮助企业在数据驱动的时代中更好地管理和运用其数据资产。通过应用和实践DataOps，企业可以提高数据的可信度和可用性，加快数据驱动决策的速度，并提高业务效率和创新能力。通过一系列数据质量指标，如数据验证、数据清洗和异常处理等，来确保数据的准确性和可靠性。

原创 ROC与决策树介绍

ROC曲线以真正率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，假正率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，描绘了分类器在不同分类阈值下的性能表现。ROC曲线下的面积（AUC，Area Under Curve）可以量化分类器的性能，AUC越大，分类器的性能越好。（2）决策树生成：根据选择的特征，将数据集划分为不同的子集，并递归地对每个子集执行相同的操作，直到满足停止条件（如子集中所有样本都属于同一类别、没有属性可以再划分等）。（3）计算每个阈值下的TPR和FPR。

原创 智能视频监控系统

本文详细阐述了利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和YOLO目标检测模型，开发了一个智能视频监控系统。该系统实现了对监控视频中特定目标的实时检测与跟踪，显著提高了安全监控的效率和准确性。通过在实际场景中的应用测试，系统展现出了优秀的性能，能够有效识别并跟踪目标，为安全监控领域提供了一种新的技术手段。未来，我们将进一步优化模型算法和系统架构，提高系统的稳定性和可扩展性，以满足更广泛的应用需求。通过多层的神经元连接和激活函数，深度学习可以自动提取数据的特征，并进行高效的分类和识别。

原创 数据大屏：现代数据分析与可视化的重要工具

数据大屏通过大屏幕媒介，利用先进的显示技术，将大量的数据和关键指标以图表、图像等形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。通过数据大屏，用户可以更好地理解和分析数据，把握市场动态和业务情况，从而做出更明智的决策。这使得数据大屏能够适应不同行业和场景的需求。提高决策效率：通过数据大屏，决策者可以快速获取关键数据和指标，从而更好地把握市场动态和业务情况，做出更明智的决策。促进数据驱动文化：数据大屏的推广和使用有助于培养企业员工的数据意识和能力，促进企业形成数据驱动的文化氛围。

原创 数据大屏：现代数据分析与可视化的重要工具

数据大屏通过大屏幕媒介，利用先进的显示技术，将大量的数据和关键指标以图表、图像等形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。通过数据大屏，用户可以更好地理解和分析数据，把握市场动态和业务情况，从而做出更明智的决策。这使得数据大屏能够适应不同行业和场景的需求。提高决策效率：通过数据大屏，决策者可以快速获取关键数据和指标，从而更好地把握市场动态和业务情况，做出更明智的决策。促进数据驱动文化：数据大屏的推广和使用有助于培养企业员工的数据意识和能力，促进企业形成数据驱动的文化氛围。

原创 yolov8姿态识别与绘制

模型评估与优化：训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其在测试数据集上的性能。总之，YOLOv8姿态检测作为一种高效且准确的人体姿态识别技术，在众多领域都有着广泛的应用前景。人机交互：在游戏、虚拟现实等领域，通过捕捉用户的身体动作和姿态，可以实现更加自然和直观的人机交互体验。无论是大尺度的人体全身姿态检测，还是小尺度的人体局部姿态检测，YOLOv8都能表现出良好的性能。模型部署与应用：将训练好的YOLOv8姿态检测模型部署到实际应用场景中（如智能监控、人机交互系统等）并进行测试验证其实际效果表现。

原创 一个基于大数据的派单管理系统

通常需要处理大量的订单数据，并确保这些数据能够在各个相关部门之间高效、准确地传递。这样的系统不仅有助于提高派单效率，还能优化资源配置，减少不必要的浪费。

原创 基于决策树算法的糖尿病遗传风险预测研究

遗传因素在糖尿病的发病中起着重要作用，因此，预测糖尿病的遗传风险对于早期预防、诊断和治疗具有重要意义。利用测试集对构建的决策树模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。根据评估结果，对模型进行优化，如调整决策树深度、剪枝策略等，以提高模型的预测性能。展示模型在训练集和测试集上的准确率、召回率等指标，以评估模型的泛化能力。以选定的特征作为输入，糖尿病遗传风险作为输出，通过训练集学习决策树的结构和参数。将本研究构建的决策树模型与其他常用的糖尿病遗传风险预测方法进行比较，如逻辑回归、支持向量机等。

原创 胃癌诊断是一个复杂且系统的过程

同时，可以加强系统的智能化和自动化程度，减少人为因素的影响，提高诊断的效率和可靠性。此外，该模块还具备图像记录功能，方便医生后续分析和诊断。病理诊断是胃癌诊断的金标准，通过对活检取得的病变组织进行显微镜下的形态学观察，结合免疫组化、分子生物学等技术手段，判断病变组织的良恶性及病理类型。数据分析与报告生成模块负责整合各功能模块的诊断信息，通过先进的算法和技术手段进行数据处理和分析，生成详细的诊断报告。血液学检查是胃癌诊断的辅助手段之一，通过检测血液中的肿瘤标志物、血常规等指标，间接反映胃癌的存在和进展情况。

原创 复杂场景下的目标识别

多源信息融合技术通过融合来自不同传感器的数据，如雷达、红外、光学和声纳等，提高了目标识别的准确性和鲁棒性。因此，研究复杂场景下的目标识别技术，对于提高目标识别的准确性和鲁棒性具有重要意义。随着深度学习、计算机视觉等技术的不断发展，复杂场景下的目标识别技术将迎来更广阔的应用前景。例如，如何进一步提高目标识别的准确性和鲁棒性，如何在实时性要求更高的场景下实现快速准确的目标识别，如何处理大规模数据并提高计算效率等。此外，复杂场景还可能涉及动态变化的环境条件，如目标运动、摄像机抖动等，这些都增加了目标识别的难度。

原创 云资源调度和管理系统

比如云计算的具体应用案例、云服务提供商的选择建议等。云资源调度和管理系统是现代云计算架构的核心组成部分，它通过高效的资源调度和管理，实现对云计算环境中各种资源的优化利用和管理。云资源调度和管理系统是现代云计算架构的核心组成部分，它负责在动态变化的云计算环境中高效地分配、调度和管理各种计算资源，以确保资源的最大化利用和满足用户不断变化的需求。本文将对云资源调度和管理系统的功能模块进行详细的阐述，包括资源调度、资源管理、虚拟化管理、安全管理等关键模块，并探讨它们之间的协同作用以及如何实现云资源的优化利用。

原创 道路标志识别

当新的交通标志图像输入时，分类识别模块会利用训练好的模型对图像进行分类和识别，输出交通标志的类型和意义。通过对系统功能模块的详细阐述和优化改进措施的探讨，我们可以不断完善和提高道路标志识别系统的性能和应用效果，为智能交通领域的发展做出更大贡献。通过预处理模块的处理，可以有效消除图像中的噪声干扰，提高交通标志的清晰度和辨识度。图像采集模块是道路标志识别系统的输入端，负责捕捉道路上的交通标志图像。优化算法模型：针对不同类型的交通标志和不同的应用场景，选择合适的算法模型进行训练和优化，提高识别准确率和效率。

原创 yolov8 在训练好的模型基础上切换为中文标签

极简,不用重新训练,不用标注,不用改原系统代码

原创 最新yolov8模型标注训练预测分析计数

py311,torch+cuda

原创 【无标题】

本地部署大型语言模型成为了一种解决方案，它允许用户在自己的硬件和数据中心上运行模型，从而更好地控制数据隐私、安全性和计算资源。支持语言：多语言支持LLaMA是Meta AI开发的一个大型语言模型系列，提供了不同参数的模型以适应不同计算资源和应用场景的需求。百度还提供了一系列工具和资源，支持用户在本地部署和管理ERNIE模型，为中文自然语言处理应用提供了便捷和高效的解决方案。未来，随着技术的不断发展和创新，我们期待本地部署大型语言模型将在更多领域得到广泛应用，并为用户提供更加便捷和高效的自然语言处理服务。

原创 【无标题】

vue3 el-dialog不显示。

原创 tornado template include with

解析load发现打开的文件路径不正确。

原创 python 傅里叶曲线拟合

python 傅里叶曲线拟合

原创 单字ocr-cnn效果实现与测试

目标1. 在无数据集基础上,训练基于CNN的ocr模型2. 使用vae增强数据环境1. python3.62. numpy=1.18.03. opencv-python=4.1.1.264. pandas=1.1.55. Pillow=5.4.16. python-igraph=0.8.07. PythonMagick=0.9.198. tensorflow-gpu=2.0.09. torch=1.8.0大概就这些思路1. 数据集生成2. 训练VAE并生成数据3. 训练

原创 python 傅里叶曲线拟合

先看一段效果代码结构拟合曲线的方程将原始数据和拟合结果绘制到一张图上,并保存图片合成视频import 部分说明from scipy.optimize import curve_fitimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport sysimport os拟合方程如下def fourier(x, *args): w = 2 * np.pi / 200 ret = 0 for deg in r

原创 Opencv Contrib OpenGL

OpenCV+Contrib+OpenGL环境说明win10VS2019OpenCV 4.5.1OpenGL 源码貌似不需要Cmake3.20.0-rc2目录结构– opencv 存放源码– opencv_build 构建/编译– opencv_contrib contrib源码目录步骤演示在opencv_build目录下执行 cmake-guicmake_gui ../opencvconfigure 修改点击configure首次点击时提示选择环境,这个根据安装的编

原创 rpm打包