网页爱心特效弱爆了,我让你点击网页显示所有python模块!

2020年电赛A题无线运动传感器节点的设计代码 2020年电赛A题,STM32F103ZET6,能实现的功能有:LMT70测温,MPU6050测步数,ADS1292测心率 立即下载

点击网页特效

上周写了一篇文章快速搭建个人博客的教程文章:

5分钟教你免费搭建个人博客,并部署上线!

其中说到了一个点击网页出现爱心特效的插件 click_heart.js ,当然大家可能也见过其他博客上面,有点击网页出现类似 富强、民主、文明、和谐等等,关于代码在这里不多赘述,网上一查就能查到。代码如下:

<!DOCTYPE html>

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head runat="server">
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <script type="text/javascript" src="http://libs.baidu.com/jquery/2.0.0/jquery.min.js"></script>
    <script type="text/javascript">
        /*鼠标点击出现文字*/
        $(document).ready(function () {
            var a_index = 0;
            $("body").click(function (e) {
                var a = new Array("富强", "民主", "文明", "和谐", "自由", "平等", "公正", "法治", "爱国", "敬业", "诚信", "友善");
                var $i = $("<span/>").text(a[a_index]);
                a_index = (a_index + 1) % a.length;
                var x = e.pageX, y = e.pageY;
                $i.css({
                    "z-index": 99999,
                    "top": y - 20,
                    "left": x,
                    "position": "absolute",
                    "font-weight": "bold",
                    "font-size": "12px",
                    "color": "#ff6651"
                });
                $("body").append($i);
                $i.animate({"top": y - 180, "opacity": 0}, 1500, function () {
                    $i.remove();
                });
            });
        });
    </script>
    <style>
        div {
            width: 200px;
            height: 200px;
            margin: 0 auto;
            background-color: rgba(133, 132, 132, .2);
            text-align: center;
        }
    </style>
</head>
<body>
<div></div>
</body>

使用效果如下:

点击特效

那么,既然周末闲来无事,不如给自己找点乐子吧!

获取Python模块

如何快速获取电脑已安装的Python模块呢?方法有很多:

  1. 打开cmd,输入python进入python命令行,然后输入help("modules")
命令行查看模块
  1. 通过代码查询Python内置的模块
import sys
sys.modules.keys()

# dict_keys(['sys', 'builtins', '_frozen_importlib', '_imp', '_thread', '_warnings', '_weakref', 'zipimport', '_frozen_importlib_external', '_io', 'marshal', 'nt', 'winreg', 'encodings', 'codecs', '_codecs', 'encodings.aliases', ...
  1. 输入pip list可以查看通过pip 安装过的所有模块
查看pip安装的模块

冷门知识点

这里介绍一个冷门知识点,可能面试的时候,遇到坑人的面试官会用到哦,大家可要记好了。

在刚才我们打印的内置模块中,有很多是_开头的模块,这些是干嘛的,你知道吗?

大家了解我们日常学习的Python其实最广泛是通过C语言实现的Python解释器,即Cpython,当然还有Jpython、ironpython等等。那么这些下划线开头的模块,绝大多数都是代表这个模块时通过C语言编写的扩展,然后编译到Python中的,所以这些模块其实是一个连接库,并不是.py文件。

当然他们编译后的存储也是有所不同的,有些作为内置的Builtin,而有些作为文件保存。即便是作为文件,名称也是有所不同的,在windows下他们可能叫xxx.pyd,而在Linux下他们绝大多数是xxx.so文件。

比如Python自带的GUI模块tkinter,让我们看看下面这段代码输出:

import _tkinter

print(_tkinter.__file__)

# E:\Software\Python37\DLLs\_tkinter.pyd

这么冷门的知识,大家学废了么,以后关键时刻装X就靠它了!

代码获取pip安装的模块

回归我们页面点击的正题,既然我们是Python博客,那么什么点击爱心和标语明显不适合我们,让用户点击出现Python的模块岂不是很赞?说干就干走起。

刚才我们看到,上面那段js,显示的内容都在那段Array内,我们只需要准备好那一堆字符串即可,但是我们如果只导入sys.modules,那仅仅能获取系统内置的所有模块,我们安装的模块该如何获取呢?

难道只能用subprocess 执行pip list命令解析结果?这里找了很多资料,研究结果如下:

# python2
import pip
pip.get_installed_distributions()

# python3 版本get_installed_distributions方法藏得很深
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
get_installed_distributions()

# 最终代码:
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
for module_name in get_installed_distributions():
    print(module_name.key)

# output:
    -ip
    you-get
    wtforms
    werkzeug
    webassets
    watchdog
    urllib3
    texttable
    sqlalchem
    ...

获取全量模块

既然能得到内部模块+pip安装的模块,那么我们追加两者的结果就可以获取我们本机所有安装的模块了。但是这里有一个小坑

一定要等我们sys.modules数据获取完成后,再导入pip否则会将pip的子类全部追加到modules中去!

最终代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @微信号   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : https://github.com/BreezePython
# @Date     : 2021/01/09 23:54:47
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : click_modules.py

import sys
# 提供我们将模块列表转化为字符串所需
import json
# from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
# 过滤掉那些 _开头的C语言链接库
modules = [name for name in sys.modules if not name.startswith('_')]
print(len(modules)) # 53个
# 等待获取完成后再导入pip,否则内置模块编程了177个
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
for module_name in get_installed_distributions():
    modules.append(module_name.key)
print(len(modules))  # 还以为自己用了很多,原来全量才135个啊...
print(json.dumps(sorted(modules)))
 
# output: 
# ["-ip", "abc", "alabaster", "alembic", "altgraph", "babel", "baidu-aip", "blinker", "builtins", "certifi", "chardet", "click", "codecs", "collections", "colorama", "commonmark", "contextlib", "copyreg", "cssmin", "docutils", "encodings", "encodings.aliases", "encodings.gbk", "encodings.latin_1", "encodings.utf_8", "enum", "flask", "flask-assets", "flask-caching", "flask-ckeditor", "flask-debugtoolbar", "flask-dropzone", "flask-mail", "flask-migrate", "flask-sqlalchemy", "flask-wtf", "functools", "future", "genericpath", "heapq", "idna", "imageio", "imagesize", "importlib", "importlib._bootstrap", "importlib._bootstrap_external", "importlib.abc", "importlib.machinery", "importlib.util", "install", "io", "itertools", "itsdangerous", "jinja2", "jsmin", "json", "json.decoder", "json.encoder", "json.scanner", "keyboard", "keyword", "linecache", "lxml", "mako", "markupsafe", "marshal", "myqr", "nt", "ntpath", "numpy", "operator", "os", "os.path", "packaging", "pathtools", "pefile", "pillow", "pip", "py7zr", "pycryptodome", "pyfiglet", "pygments", "pyinstaller", "pyparsing", "python-dateutil", "python-dotenv", "python-editor", "python-http-client", "pytz", "pywin32-ctypes", "pyyaml", "pyzbar", "re", "recommonmark", "redis", "reprlib", "requests", "ruamel", "ruamel.yaml", "ruamel.yaml.clib", "sendgrid", "setuptools", "site", "sitecustomize", "six", "snowballstemmer", "sphinx", "sphinx-rtd-theme", "sphinxcontrib", "sphinxcontrib-applehelp", "sphinxcontrib-devhelp", "sphinxcontrib-htmlhelp", "sphinxcontrib-jsmath", "sphinxcontrib-qthelp", "sphinxcontrib-serializinghtml", "sqlalchemy", "sre_compile", "sre_constants", "sre_parse", "stat", "sys", "texttable", "token", "tokenize", "traceback", "types", "urllib3", "warnings", "watchdog", "webassets", "werkzeug", "winreg", "wtforms", "you-get", "zipimport"]

简单几行代码,完成我们的模块导出诉求。现在把这些模块,添加当刚才的js中,然后验证下效果,来看看钢琴手卡尔的点击速度吧,哈哈:

Python模块点击特效

我们把这样的点击特效放到自己博客上,才能算是Pythoner该有的样子啊!大家觉得有道理吗?哈哈...
我的博客特效已更新,快去访问点击玩玩吧:清风Python的个人博客: https://qingfengpython.cn/!

结束语

最近创建了一个清风Python资源分享与学习交流群,喜欢的朋友加我微信,我拉你入群。那些微商和为了进群发广告的就别自讨无趣了,群内禁止推文与发广告,发现必踢!
期待你关注我的公众号清风Python,如果你觉得不错,希望能动动手指转发给你身边的朋友们。
我的个人博客地址:https://qingfengpython.cn/

ARM的CI-700和Arteris的NoC对比 设计理念:CI-700注重于为移动和客户端SoC提供定制化的互连解决方案,而Arteris的NoC更侧重于提供灵活、可配置的网络互连技术,适用于多种应用场景。性能与功耗:CI-700通过系统级缓存和网状拓扑结构优化性能和功耗,而Arteris的NoC通过物理感知和多协议支持来提升性能和降低功耗。功能安全:Arteris的NoC提供了功能安全支持,这对于汽车和工业应用尤为重要,而CI-700虽然也关注安全性,但未明确提及功能安全支持。互操作性。 阅读详情

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weixin_39545017的博客 1382

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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北京大学软件工程课程(16.结构化设计)

1.概念: 一种软件开发活动,定义实现需求规约所需要额软件结构。 在一个抽象层次建立软件系统模型,包括软件体系结构(数据和程序结构)。以及详细的处理算法,产生设计规格说明书。 2.整体框架: 总体设计(整体模块结构,系统实现所需要的软件模块以及这些模块之间的调用关系)(概要设计) 详细设计:详细描述模块; 体系结构设计MSD:定义软件模块及其之间的关系,从分析模型(数据流图)导出; 接口设计:内部接口、外部接口设计。外部接口设计依据分析模型中的顶层数据流图导出;外部接口包含:用户界面、目标系

日照金山定乾坤 959

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

2020年TI杯大学生电子设计大赛 无线运动传感器节点 备赛、参赛实录(历时一个月)

10.9 晚上出题,看了两三道题,果断选了A题(无限运动传感器节点设计),赛前备赛情况: ADS1292已调通 已完成模拟器的心电信号LCD显示和上位机显示,能够实现稳定的心率测量(使用心电信号模拟器) 接入人体测试时,存在基线漂移和肌电信号干扰,开提前暂未得到解决(此前搜过不少相关文献,处理办法比较多,但一直没测试) 题目下发后,由于没仔细读要求,以为心电可以接模拟器测(我们此前使用模拟器的效果非常好),因此觉得第一问的分已经拿到, 第二问是送分题,第三题看起来不难,第四题备赛期间已经实现。 当晚很自信的

weixin_44578655的博客 1万+

变换型设计与事务型设计

信息系统的数据流图通常也可分为两种典型的结构,即变换型结构和事务型结构。变换型结构由三部分组成:输入、数据加工(中心变换)和输出。在变换型结构中,信息沿输入通路进入系统,同时由外部形式变换成内部形式,进入系统的信息通过变换中心,经加工处理以后再沿输出通路变换成外部形式离开软件系统。变换型结构的数据流图呈一种线性状态,如图7—5所示。

软件工程小施同学 的专栏 1万+

无线运动传感器节点设计(A 题)

无线运动传感器节点设计(A 题) 文章目录无线运动传感器节点设计(A 题)1. 任务2. 要求3. 说明 1. 任务 基于 TI 模拟前端芯片 ADS1292 和温度传感器 LMT70 设计制作无线运动传感器节点,节点采用电池供电,要求能稳定采集和记录使用者的心电信息、体表温度和运动信息。 2. 要求 (1) 基于 ADS1292 模拟前端芯片设计心电检测电路,完成使用者的心电信号实时测量,要求: (30 分) ①实时采集和记录使用者的心电信号,实现动态心电图的测试与显示; ②分析计算使用者的心率,心率测

行走的皮卡丘 5776

将DFD图转换为初始的MSD图

1、(变换图)   2、(事务图)

ruoxin0802的专栏 1万+

单片机设计:TI杯大学生电子设计竞赛A题–无线运动传感节点(ads1292传感器+lmt70温度模块+mpu6050模块+OLED+WiFi模块+手机app)

单片机设计:TI杯大学生电子设计竞赛A题–无线运动传感节点(ads1292传感器+lmt70温度模块+mpu6050模块+OLED+WiFi模块+手机app)

qq_51243202的博客 1796

2020年TI杯大学生电子设计竞赛题A-无线运动传感节点

无线运动传感节点

qq_44893121的博客 2847

dfd

<br />     public void Exp_Click()<br />        {<br /><br />            System.Data.DataTable dv = LoadDataTable();<br />            Microsoft.Office.Interop.Excel.Application app = new Microsoft.Office.Interop.Excel.Application();<br />            if (ap

hjd2357的专栏 534

【软件工程】第八章 结构化设计思考题

【软件工程】第八章 结构化设计思考题 软件结构图的形态特征有哪些指标?各有什么含义? 软件结构有哪些优化原则? 数据流模型的类型有哪些?各有什么特点? 简述面向数据流的变换以及事务设计方法的步骤。 结构化详细设计工具有哪几种?各有什么特点? 请使用面向数据流的设计方法对你的团队项目进行总体设计,将数据流图(DFD)变换得到系统的模块结构图(MSD) 请选择合适的结构化详细设计工具对你的团队项目的模块进行详细设计。 1. 软件结构图的形态特征有哪些指标?各有什么含义? 深度:指结构图控制的层次,即模块的层

weixin_45745710的博客 699

北京大学软件工程课程(17.初始MSD的设计)

1. 数据流图的分类:变换型数据流图、事务型数据流图 2.变换型数据流图: 具有较明显的输入部分和变换部分之间的界面、变换部分和输出部分之间界面的数据流图。 逻辑部分:逻辑输入划分了逻辑输入和变换部分的界限;逻辑输出:变换部分、输出部分的界限; 划分逻辑输入和逻辑输出。离:物理输入最远,仍被看成系统输入的数据流; 逻辑输出:离物理输出最远、仍被看成系统输出的数据流; 3. 事务型数据流图 对输入的数据判断,在后面的路径选择一个路径;即接受输入数据、分析确定对应的事务、选择对应的一条

日照金山定乾坤 1635

软件工程第三章(第一部分)

第三章 结构化方法 结构化方法,可用于定义需求,建立待建系统的功能模型,可用于定义满足需求的结构,给出一种特定的软件解决方案。 1、结构化需求分析 在进行软件系统/产品的需求工作中,通常面临三大挑战。 1)、空间问题。 2)、人与人之间的通信。 3)、需求的变化性。 为了应对以上三大挑战,好的需求技术应具有以下基本特征: 1)、提供方便通信的机制。 2)、鼓励需求分析人员使用空间的术语思考问...

成长、蜕变 5185

程序员绘图指南

程序员在软件开发中, 不可避免地要绘图, 例如, 经常可以看到软件系统, 会绘制软件架构图.然而, 在传统软件工程领域, 其实是没有软件架构图的!结构化方式(Structure Analysis,SA)面向对象方式(Object-Oriented Method,OOA)有的图难以匹配规范, 在传统软件工程中, 就划分为示意图.不过, 大佬们在传统软件工程领域范围外, 也制定了C4图等新的软件图规范.下面系统化整理常用的绘图.本文根据软件系统开发的不同阶段和不同方式, 整理了常见的图.

lic721的博客 5411

Flask项目能打包为单个exe文件运行?知道原理后简直不要太简单!

python打包exe工具 Python打包工具主要有三种:py2exe、PyInstaller和cx_Freeze。虽然是三种工具,但是实现打包的方式都是大同小异。无非将Python运行所需的基础dll文件和源码依赖的模块筛选后聚合在一起,从而达到脱离环境单独运行的目的。但其中比较新奇的是它们居然可以将最终代码打包成单个文件去运行,简直不要太神奇。 清风常用的打包工具为pyinstaller,安...

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