2018-07-10-flask-02-Flask-Session&Flask-SQLAlchemy

【多媒体处理】基于C++、Qt与FFmpeg的课堂视频自动分段与重点标记系统设计 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的课堂录屏视频自动分段与重点标记系统设计与实现(含模型描述及部分示例代码) 内容概要:本文详细介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的课堂录屏视频自动分段与重点标记系统的设计与实现。系统通过多模态分析技术,结合视频画面差异、音频特征(如短时能量、过零率、静音分析)以及时间上下文信息,实现对课堂视频的智能分段和重点内容识别。项目采用模块化架构,涵盖媒体解码、视觉与音频特征提取、多模态融合决策、片段构建与重点评分等功能,并通过Qt实现图形化交互界面,支持用户对自动生成的结果进行校正与导出。文中还提供了核心数据结构定义及关键算法的C++代码示例,包括帧抽样解码、画面差异计算、音频分析、边界融合与片段生成等,具备较强的工程落地能力。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt框架和多媒体处理技术的中高级开发人员,以及从事教育信息化、视频分析、智能教学系统研发的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于课堂教学视频的自动化整理,提升教师后期剪辑与资源归档效率;②构建可解释的多模态分段模型,适应不同类型课程(如理工类、语言类)的教学节奏与特征;③改善学生对长视频的学习体验,实现知识点快速定位与重点内容优先复习;④作为可扩展的多媒体工程框架,支撑会议录像、培训视频等类似场景的内容结构化处理。; 阅读建议:此资源不仅提供理论模型描述,更侧重于实际工程实现,建议读者结合代码示例深入理解各模块设计思路,重点关注FFmpeg的流式解码、多线程处理机制与Qt信号槽通信的应用,并可根据需求集成OCR、语音识别等模块以进一步增强系统功能。 立即下载

Flask-Session&Flask-SQLAlchemy

flask-session (给flask app 添加服务端会话功能)

是flask框架的session组件,由于原来flask内置session使用签名cookie保存,该组件则将支持session保存到多个地方。

如:

  • redis:保存数据的一种工具,五大类型。非关系型数据库
  • memcached
  • filesystem
  • mongodb
  • sqlalchmey:那数据存到数据库表里面
class Session(object):
    """This class is used to add Server-side Session to one or more Flask
    applications.

    There are two usage modes.  One is initialize the instance with a very
    specific Flask application::

        app = Flask(__name__)
        Session(app)

    The second possibility is to create the object once and configure the
    application later::

        sess = Session()

        def create_app():
            app = Flask(__name__)
            sess.init_app(app)
            return app

    By default Flask-Session will use :class:`NullSessionInterface`, you
    really should configurate your app to use a different SessionInterface.
flask-sqlalchemy (给flask applications 集成sqlalchemy的功能)

此类用于控制SQLAlchemy与一个或多个Flask应用程序的集成。根据您初始化对象的方式,它可以立即使用,或者根据需要附加到Flask应用程序

API:

http://www.pythondoc.com/flask-sqlalchemy/api.html#flask.ext.sqlalchemy.SQLAlchemy

配置

class flask.ext.sqlalchemy.SQLAlchemy(app = None,use_native_unicode = True,session_options = None,metadata = None,query_class = <class'stars_sqlalchemy.BaseQuery'>,model_class = <class'stars_sqlalchemy.Model'> )

有两种使用模式非常相似。一个是将实例绑定到一个非常特定的Flask应用程序:

app  =  Flask (__name__ )
db  =  SQLAlchemy (app )

第二种可能性是创建一次对象并稍后配置应用程序以支持它:

db = SQLAlchemy()

def create_app():
    app = Flask(__name__)
    db.init_app(app)
    return app

两者之间的区别是,在第一种情况的方法,如 create_all()与drop_all()将所有的工作时间,但在第二种情况下flask.Flask.app_context()必须存在。

class SQLAlchemy(object):
    """This class is used to control the SQLAlchemy integration to one
    or more Flask applications.  Depending on how you initialize the
    object it is usable right away or will attach as needed to a
    Flask application.

    There are two usage modes which work very similarly.  One is binding
    the instance to a very specific Flask application::

        app = Flask(__name__)
        db = SQLAlchemy(app)

    The second possibility is to create the object once and configure the
    application later to support it::

        db = SQLAlchemy()

        def create_app():
            app = Flask(__name__)
            db.init_app(app)
            return app

安装

pip install flask-session

pip install flask-sqlalchemy

—settings.py—
class Config(object):
    SECRET_KEY = 'super secret key' #這個是配置一個密鑰(使用session就要配置密鑰)
    SESSION_TYPE = 'redis'  #這個是配置session存儲在哪
    PERMANENT_SESSION_LIFETIME = 60 #這個是配置session的存活時間
    DATABASE_URI = {
        'dialect': 'mysql',     #数据库
        'driver': 'pymysql',    #驱动
        'username': 'mhh123',
        'password': 'mhh123',
        'host': '127.0.0.1',
        'port': 3306,
        'databases': 'my_flask' #数据库名
    }
    # 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://mhh123:mhh123@127.0.0.1:3306/my_flask'
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = '{}+{}://{}:{}@{}:{}/{}'.format(
        DATABASE_URI['dialect'], DATABASE_URI['driver'],
        DATABASE_URI['username'], DATABASE_URI['password'],
        DATABASE_URI['host'], DATABASE_URI['port'],
        DATABASE_URI['databases']
    )
    DEBUG = False
    TESTING = False


class Develop(Config):
    DEBUG = True


class Test(Config):
    TESTING = True


class Product(Config):
    DEBUG = False
    TESTING = False


env = {
    'develop': Develop,
    'test': Test,
    'product': Product
}

—myapp\ext.py—
from flask_session import Session
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

def init_ext(app):
    Session(app=app)
    db.init_app(app)

—views_init_.py—
from my_app.ext import init_ext		#加session和sqlalchemy
from my_app.settings import env		#配置
from my_app.views import blue		#蓝图名
from my_app.views.Sessiondemo import session_blue


from flask import Flask

from my_app.views.mode_view import model_blue
from my_app.views.templateviews import template_blue




def create_app(param):
    app = Flask(__name__)
    #app必须要注册一个蓝图才能使用
    app.register_blueprint(blueprint=blue)	#注册蓝图
    app.register_blueprint(blueprint=session_blue)
    app.register_blueprint(blueprint=template_blue)
    app.register_blueprint(blueprint=model_blue)

    app.config.from_object(env.get(param))
    init_ext(app)
    return app			#返回一个加了很多功能的app
例子1:

—views\Sessiondemo.py—

from flask import Blueprint, session, render_template, redirect, url_for, request

session_blue = Blueprint('session_blue', __name__)

@session_blue.route('/writesession/')
def write_session():



    session['age'] = 18 #注意session是一个全局的变量,是我们from flask import session导入的
    # 没有flask_session装饰之前,这里的session是写在服务器缓存里面的
    return '写入成功'


@session_blue.route('/login/')
def login():
    return render_template('Login.html')


@session_blue.route('/loginsuccess/', methods=['GET', 'POST'])
def login_success():
    username = request.form.get('username')
    session['username'] = username
    return redirect(url_for('session_blue.welcome'))


@session_blue.route('/welcome/')
def welcome():
    print(session)  # < RedisSession{'_permanent': True} >
    print(type(session))  # < class 'werkzeug.local.LocalProxy'>
    return render_template('welcome.html', username=session['username'])

—templates\Login.html—

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>登录</title>
</head>
<body>
<form action="/loginsuccess/" method="post">
    <input type="text" name="username" placeholder="请输入用户名">
    <input type="submit" name="submit" value="提交">
</form>
</body>
</html>

—templates\welcome.html—

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <h1>好久不见欢迎回来{{ username }}</h1>
</body>
</html>

运行

python manager.py runserver -d -r -h 0.0.0.0 -p 8000

访问 http://mhh4399.com:8000/writesession/

结果 写入成功

查看 redis已经有了数据,虽然get一大堆,但是还是能找到age

127.0.0.1:6379> keys *
1) "session:011aa733-693a-4e8e-aac2-8a3e197048de"
2) "_kombu.binding.celery"
127.0.0.1:6379> get "session:011aa733-693a-4e8e-aac2-8a3e197048de"
"\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x12X\n\x00\x00\x00_permanentq\x02\x88u."

访问 http://mhh4399.com:8000/login/

输入 mingren

之后被重定向到 http://mhh4399.com:8000/welcome/

页面显示

好久不见mingren

查看 redis已经有了数据,虽然get一大堆,但是还是能找到username

127.0.0.1:6379> keys *
1) "session:f4361935-4031-47d4-95d5-2551dc495092"
2) "_kombu.binding.celery"
127.0.0.1:6379> get "session:f4361935-4031-47d4-95d5-2551dc495092"
"\x80\x03}q\x00(X\b\x00\x00\x00usernameq\x01X\a\x00\x00\x00mingrenq\x02X\n\x00\x00\x00_permanentq\x03\x88u."
例子2:

—views\models.py—

from my_app.ext import db



class Student(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    s_name = db.Column(db.String(32),nullable=False,unique=True)
    s_age = db.Column(db.Integer,nullable=False,default=18)
    s_score = db.Column(db.Float,nullable=False,default=0)

—views\mode_view.py—

from flask import Blueprint, render_template
import random

from my_app.ext import db
from my_app.views.models import Student

model_blue = Blueprint('model_blue',__name__)

@model_blue.route('/createmodel/')
def create_tale():
    db.create_all()
    return '创建表格成功'

@model_blue.route('/add_student/')
def add_student():
    stu = Student()
    stu.s_name = '小明'
    stu.s_age = 16
    stu.s_score = 80
    db.session.add(stu) #添加单个学生
    db.session.commit()
    return '添加成功'

@model_blue.route('/drop_table/')
def drop_table():
    db.drop_all()
    return '删除表格成功'

@model_blue.route('/add_students/')
def add_students():
    students = []
    for i in range(10):
        stu = Student()
        num = random.randrange(100)
        stu.s_name = 'xiaojun%d'% num   #这里拼接一个随机num是因为s_name我们设置了unique=True
        stu.s_age = num
        stu.s_score = num +60

        students.append(stu)
        #下面的两行代码是单个stu添加的
        # db.session.add(stu)
        # db.session.commit()
    db.session.add_all(students)
    db.session.commit()
    return '批量添加学生成功'


@model_blue.route('/get_all_student/')
def get_all_students():
    students = Student.query.all()  #查询所有
    return render_template('student_list.html',students=students)

访问 http://mhh4399.com:8000/createmodel/

页面

​ 创建表格成功

查看数据库

mysql> show tables;
Empty set (0.00 sec)

mysql> show tables;
+--------------------+
| Tables_in_my_flask |
+--------------------+
| student            |
+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> desc student;
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| s_name  | varchar(32) | NO   | UNI | NULL    |                |
| s_age   | int(11)     | NO   |     | NULL    |                |
| s_score | float       | NO   |     | NULL    |                |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

访问 http://mhh4399.com:8000/add_student/

页面

​ 添加成功

查看数据库的student表

mysql> select * from student;
+----+--------+-------+---------+
| id | s_name | s_age | s_score |
+----+--------+-------+---------+
|  1 | 小明   |    16 |      80 |
+----+--------+-------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

访问 http://mhh4399.com:8000/add_students/

页面

​ 批量添加学生成功

查看数据库student表

mysql> select * from student;
+----+-----------+-------+---------+
| id | s_name    | s_age | s_score |
+----+-----------+-------+---------+
|  1 | 小明      |    16 |      80 |
|  2 | xiaojun24 |    24 |      84 |
|  3 | xiaojun39 |    39 |      99 |
|  4 | xiaojun5  |     5 |      65 |
|  5 | xiaojun53 |    53 |     113 |
|  6 | xiaojun66 |    66 |     126 |
|  7 | xiaojun74 |    74 |     134 |
|  8 | xiaojun48 |    48 |     108 |
|  9 | xiaojun82 |    82 |     142 |
| 10 | xiaojun45 |    45 |     105 |
| 11 | xiaojun57 |    57 |     117 |
+----+-----------+-------+---------+
11 rows in set (0.00 sec)

访问 http://mhh4399.com:8000/get_all_student/

页面

all_studnets
姓名:小明 年纪:16成绩:80.0
姓名:xiaojun24 年纪:24成绩:84.0
姓名:xiaojun39 年纪:39成绩:99.0
姓名:xiaojun5 年纪:5成绩:65.0
姓名:xiaojun53 年纪:53成绩:113.0
姓名:xiaojun66 年纪:66成绩:126.0
姓名:xiaojun74 年纪:74成绩:134.0
姓名:xiaojun48 年纪:48成绩:108.0
姓名:xiaojun82 年纪:82成绩:142.0
姓名:xiaojun45 年纪:45成绩:105.0
姓名:xiaojun57 年纪:57成绩:117.0

访问 http://mhh4399.com:8000/drop_table/

页面

​ 删除表格成功

查看数据库

mysql> show tables;
Empty set (0.00 sec)
DuCut_1794620715264_806.mp4 立即下载

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内容概要:本文基于Matlab/Simulink平台复现了一篇关于不完全信息下Epsilon纳什均衡的航天器末端追逃博弈策略的期刊论文,重点研究在信息不完全条件下航天器追击与逃逸双方的博弈决策机制。通过构建数学模型,引入Epsilon纳什均衡理论,设计相应的优化算法与仿真流程,实现对航天器追逃动态行为的模拟与分析。文中详细阐述了博弈模型的建立、均衡策略的求解方法及Matlab代码实现过程,展示了在特定初始条件与约束下,双方如何通过非合作博弈达到近似最优的运动轨迹,为航天器自主对抗任务提供理论支持与技术验证。; 适合人群:具备一定博弈论基础、控制理论背景和Matlab编程能力的研究生、科研人员及航空航天领域相关技术人员。; 使用场景及目标:①学习不完全信息博弈在航天动力学中的建模方法;②掌握Epsilon纳什均衡的概念及其在追逃问题中的应用;③通过复现论文代码深入理解算法实现细节与仿真验证流程。; 阅读建议:读者应结合博弈论与最优控制的基础知识,仔细研读论文推导过程,并动手运行与调试提供的Matlab代码,通过调整参数观察仿真结果的变化,以加深对追逃博弈动态特性和均衡策略鲁棒性的理解。

具有PWM控制VSC-HVDC链路的IEEE30总线传输系统(Simulink仿真实现)

内容概要:本文构建了一个包含PWM控制VSC-HVDC链路的IEEE30节点电力传输系统,并基于Simulink平台完成了系统的建模仿真。该模型聚焦于高压直流输电(HVDC)技术在区域电网互联中的应用,采用电压源型换流器(VSC)与脉宽调制(PWM)技术实现高效、灵活的电能传输。研究重点在于分析VSC-HVDC链路在复杂多节点电网中对潮流分布、系统稳定性及电能质量的调控能力,特别关注其在区域电网互联、新能源大规模接入以及跨区域电力交换等场景下的动态响应特性与控制性能,为现代智能电网的发展提供技术支撑与仿真验证手段。; 适合人群:具备电力系统、电气工程或自动化等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究VSC-HVDC在多节点电网(如IEEE30节点)中的建模与仿真方法;②分析PWM控制策略下HVDC链路对电网潮流分布、电压稳定性和故障穿越能力的影响;③为区域电网互联、新能源并网及智能电网调度等课题提供仿真基础和技术验证。; 阅读建议:此资源以Simulink仿真实现为核心,建议读者在掌握电力电子技术和电力系统分析基础知识的前提下,结合仿真模型深入理解VSC-HVDC的工作原理与控制策略。在学习过程中,应着重关注模型参数设置、控制环路设计及仿真结果的分析,以达到理论与实践相结合的目的。

基于KDE-CDF置信带的不确定综合能源系统鲁棒调度优化研究(Matlab代码实现)

内容概要:本研究针对不确定综合能源系统中的鲁棒调度优化问题,提出一种基于核密度估计-累积分布函数(KDE-CDF)置信带的建模方法,用以精确刻画风能、光伏及负荷等不确定性因素的非正态概率分布特征。通过构建KDE-CDF模型,能够有效捕捉实际运行中新能源出力与负荷需求的波动性与随机性,并在此基础上设计鲁棒优化调度框架,提升系统在不确定性环境下的运行可靠性与经济性。该方法结合Matlab编程实现,综合考虑系统运行成本、峰谷差、碳排放等多重目标,实现多维度协调优化。研究还探讨了与智能优化算法(如粒子群算法)相结合的应用路径,增强了模型的求解效率与工程实用性,为含多种储能装置、电转气设备及碳捕集系统的复杂综合能源系统提供了科学的调度决策支持。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事综合能源系统规划、运行与调度工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下综合能源系统调度中的不确定性建模难题;②提升调度方案在面对新能源强波动性时的鲁棒性与适应能力;③为融合多类型灵活性资源(如储能、电转气、碳捕集)的综合能源系统提供精细化、可落地的优化运行策略。; 阅读建议:建议读者在掌握概率统计、随机优化与电力系统运行基础知识的前提下,结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注KDE-CDF置信带的构建流程及其在鲁棒优化模型中的嵌入机制,通过调整输入数据分布、参数设置与场景配置开展仿真对比实验,深入理解不确定性建模精度对调度决策质量的影响,进而掌握从数据驱动角度提升系统鲁棒性的关键技术路径。

【储能选址定容】基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统阐述了基于多目标粒子群算法(MOPSO)的配电网储能系统选址与定容方法,并配套提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于在含分布式电源的复杂配电网中,科学规划储能装置的安装位置与配置容量,以实现多重优化目标的协同优化,包括降低网络有功损耗、改善节点电压质量、提升系统运行经济性与可靠性等。通过构建严谨的多目标优化数学模型,充分考虑系统潮流约束、电压幅值限制、设备容量边界等实际运行条件,利用MOPSO算法强大的全局寻优与多解并行搜索能力,高效求解出一组非劣的Pareto最优解集,为决策者提供灵活的方案选择。文中详细论述了算法的设计原理、模型构建过程、约束处理机制以及仿真结果的对比分析,充分验证了所提方法在典型配电网络(如IEEE标准算例)中的有效性与优越性。; 适合人群:具备一定电力系统分析、优化理论基础和Matlab编程能力的研究生、高校科研人员,以及从事智能电网、分布式能源系统规划、运行与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于新型电力系统背景下,含高比例可再生能源接入的配电网规划与运行优化;②为电网公司或能源投资企业开展储能项目的投资决策、容量论证与效益评估提供科学的技术支持与量化依据;③作为高等院校研究生课程或科研项目中的高质量教学案例,用于深入讲授多目标优化理论、智能优化算法(特别是粒子群算法)在电力工程实际问题中的建模与应用。; 阅读建议:建议读者务必结合所提供的Matlab代码进行动手实践,在复现仿真结果的过程中,深刻理解多目标优化问题的建模思想、粒子群算法的核心流程(如粒子更新、外部档案维护、拥挤度计算)以及Pareto前沿的生成与决策方法。鼓励读者在掌握基础模型后,尝试将其应用于不同的网络拓扑结构、引入新的优化目标(如碳排放)或约束条件,以进一步深化研究。

含分布式电源的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了含分布式电源的配电网可靠性评估方法,基于Matlab代码实现了完整的评估模型与算法框架。研究深入分析了分布式电源接入后对配电网结构与运行特性的影响,重点探讨了其对供电可靠性的作用机制。采用序贯蒙特卡洛模拟法对系统各类状态进行抽样与仿真,综合考虑了分布式电源出力的随机性、负荷波动性以及网络拓扑变化等多种不确定性因素,精确计算了系统及负荷点的多项可靠性指标。通过在标准测试系统上的仿真实验,验证了所提方法的有效性和实用性,为新型电力系统环境下配电网的规划、运行与可靠性提升提供了有力的技术支撑和决策依据。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计及可靠性基础理论知识,熟悉Matlab编程语言,从事电力系统规划、运行、可靠性评估等相关工作的科研人员、高校研究生以及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①掌握含分布式电源的现代配电网可靠性评估的核心理论与关键技术;②学习并实践基于序贯蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性分析算法的Matlab实现方法;③为实际工程中分布式电源的优化配置、配电网的升级改造以及制定可靠性提升策略提供科学的仿真工具和量化分析依据。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,逐行阅读并运行程序,重点理解系统建模、状态抽样、潮流计算与指标统计等核心模块的实现逻辑。可尝试调整分布式电源的类型、容量、接入位置及负荷水平等参数,观察其对系统可靠性指标的影响趋势,从而深化对系统动态行为与关键影响因素的理解。

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