【拯救大学生计划】:我做了一个QQ分组神器

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

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😊前言

在现代社交网络中,QQ作为大学生们常用的社交工具之一,承载着我们与同学、朋友们的交流与连接。然而,大学生的好友数量庞大,分组管理变得越来越复杂。特别是针对刚步入大学的新生,本来不过百的好友,一步入大学,QQ上的好友量直线上涨,常常面临着找不到特定人员或在发表空间动态时分组选择困难等问题。
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所以,为了解决这些问题,俺决定运用Python技术开发一个独特的QQ分组神器,专为大学生量身定制📏✂️。

😃使用教程

以下是QQ分组神器的使用教程,详细介绍了获取好友网名和备注、文件设置,筛选好友以及自动选择好友的功能。

第一步:获取好友网名和备注

第一步的步骤可能有些小复杂,但!完成了第一步,就可以说是一劳永逸了。且往下看👇

  1. 在电脑上安装并打开QQ分组神器.exe(注意:photo文件夹一定要与QQ分组神器.exe在同一路径下)。
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  2. 打开QQ空间后,点击“说说”。
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  3. 鼠标右键,然后点击“检查”,然后再点击网络(NetWork)。
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  4. 在过滤输入框中输入:friend_show。
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  5. 点击“@”符号,这时候会出现一个数据包(如果没有出现的话可以重新刷新网络,从1步开始),点击该数据包,会看到有关于该数据包的信息。
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  6. 将该数据包中的请求网址(URL)和Cookie(COOKIE)分别复制,粘贴到QQ分组神器的对应输入框上,然后输入自己的QQ账号,点击“开始获取”按钮。
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  7. 点击“开始获取”后就会在原路径下生成一个“250xxxxx(QQ号)好友.xlsx”的文件,里面就包含着QQ所有好友的网名和备注,网名和备注都是一一对应同一个人。这为接下来的操作打下了可以说是一牢永狱的基础。哈哈哈哈……
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第二步:文件设置

在文件设置这一部分,按照顺序来即可,首先我们需要选择文件,其次输入工作表名称和列名(注意:列名大小写都可以),有些同学不清楚什么是工作表名称和列名,先贴一张图吧~

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在列名的这一输入框我输入的是B,根据备注来进行搜索,然后就是筛选字符啦~,筛选字符是干嘛的?

输入筛选字符后就会从B列中选择具有该筛选字符的备注,例如,我输入的是20008,那就会筛选出有20008这几个字的好友,并显示在筛选结果框中(注意:若筛选结果框中有想要删除的好友,是可以删除的哦),若不想进行筛选,则输入“无”即可。

输入完成后点击“开始筛选”,看下图即可明白👇

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第三步:自动选择好友

  1. 在点击“开始分组”之前需要先打开好友管理器。在QQ分组的地方,鼠标点击右键,即可出现好友管理器。
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  2. 打开好友管理器之后就点击“全部好友”,保持状态,然后调整好QQ分组神器和好友管理器的位置,就像下图这样。(注意:千万不要重叠!千万不要重叠!千万不要重叠!,重要的事情说三遍)
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  3. 搜索时间的设置,搜索时间也就是在搜索联系人输入框中输入名字后搜索所花费的时间,这个时间默认值是0.3,可以不用去改(经本人不断实践调整的最佳时间)。若自己的电脑反应速度比较慢或者自己的好友比较多,可能搜索的时间比较久,这样就需要修改了。
  4. 一切准备好了之后,就点击“开始分组”,点击之后❗️一定❗️要松开鼠标和键盘,这时候就让鼠标尽情的发挥吧~
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  5. 程序结束后,会弹出一个选择成完成的提示框,然后自己再手动选择分组即可完成。
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😆停顿问题解决方法

因为本次程序中使用的是PyAutoGUI模块,它是Python编程语言的一个第三方库。其中提供了一组能实现图像匹配识别的函数,因为是图像匹配识别,可能会因为图像的分辨率与屏幕上的实际分辨率不匹配,图像匹配可能失败。

这就可能导致在点击“开始分组”按钮后,鼠标没有自动移动,或者移动后在某一部分停顿不走了。为了解决这一问题,需要更新photo文件夹中的图片。根据图片的样子,在好友管理器中寻找,截取跟photo文件夹中差不多的图片,然后替换掉原来的图片。
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记住图片的名称和格式都要一一对应。

😄结束语

QQ分组神器是一款既实用又有趣的工具,专为大学生朋友圈量身打造。不论是找不到人还是发空间时选择分组的困扰,QQ分组神器都能迎刃而解,让你的社交生活更加便捷和有趣📬。

为了提供用户更好的体验,软件(脚本)中设计了许多提示🚦、警告⚠️和错误提醒❌

若有不足之处,还请指正😁

📚资源

微信搜索公众号:Python小作坊。回复“QQ分组神器”即可获取哦~😁

是滴,没错!博主开通了一个公众号,将重新整理Python的基础、数据分析等课程发布在上面,同时也会将自己所写的有趣、实用、好玩儿的小程序放在上面哦🏀

欢迎大家前来围观~

【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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