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这段Python代码演示了使用barcode库批量生成条形码的方法。程序首先导入必要的模块，然后创建1000个EAN13格式的条形码数据（12位数字+自动校验位）。代码会创建一个"barcode"文件夹来存储生成的图片。对于每个数据，程序使用ImageWriter生成条形码图片，并可以自定义条形码宽度、高度、文字大小等参数。生成的图片以PNG格式保存，文件名按序号命名。程序还包含异常处理，会反馈每个条形码的生成状态。该脚本适用于需要批量制作商品条形码等场景。

本文介绍了使用Python批量生成二维码图片的方法。通过qrcode库，可以高效创建大量二维码并保存为图片文件。示例代码演示了如何配置二维码参数（版本、纠错级别等），生成1000个包含不同URL的二维码，并自动保存到指定文件夹。每个二维码以递增序号命名，方便批量管理。该方案适用于需要大量生成二维码的实际应用场景，如活动签到、产品编码等。

这段代码实现了一个基于运动补偿的前景检测算法，主要用于从视频序列中提取前景对象。算法核心包括两个模块：运动补偿和前景检测。运动补偿模块通过基于网格的KLT特征跟踪算法计算两帧之间的运动，并使用单应性变换进行帧间运动补偿。前景检测模块则结合两帧的运动补偿结果，通过帧间差分计算前景掩码。代码还包含异常处理和路径处理功能，确保图像加载和保存时的健壮性。使用时需提供三帧连续图像（两个参考帧和当前帧），算法将输出前景掩码并保存为图像文件。

编译器和构建工具：由于你的项目中包含C++文件，你需要一个C++编译器（如gcc或clang）以及相关的构建工具（如make或cmake，具体取决于你的项目构建系统）。编写setup.py：在你的项目根目录下创建一个setup.py文件。确保你的项目中所有依赖的Python包和C++库都已经正确安装，并且在setup.py文件中正确配置。在打包和安装之前，最好先在你的开发环境中测试你的项目，确保它能够正常工作。构建wheel文件：在你的项目根目录下，运行以下命令来构建wheel文件。

inference 模型（paddle.jit.save保存的模型） 一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。模型，inference模型保存在。onnx转为ov模型。

当一个包被导入时，Python会自动执行该包下的__init__.py文件。这意味着__init__.py文件中的代码会在导入包时立即执行。如果我们的应用程序需要在引入包的时候，对__init__.py文件的变量设置不同的值，但是不想每次手动修改时，则可以这样操作。python的__init__.py文件在Python包被导入或使用时开始执行。原来的__init__.py文件。

找到 C:\Users\xxx.PyCharm2019.3\config\options中runner.layout.xml文件。

本文代码和数据地址： TimeSeries数据来自自有采集数据，分为正常和故障两个类别，其中 train:1398，val:350。加载数据类2 模型模型主要基于 shufflenet_v2改造，将Conv2d， BatchNorm2d， channel_shuffle2d 改为 Conv1d， BatchNorm1d， channel_shuffle1d，输入为 N * 2 * 100, 输出为 N * 2。3 训练训练代码：

新版本的neuralprophet/utils.py文件下实现了 save和load函数用于模型保存和加载。NeuralProphet之八：NeuralProphet部署。将模型存储到本地，并在需要的时候将其导入。

NeuralProphet 通过滞后回归(Lagged Regressors)为时间序列预测目标加入其他协变量。NeuralProphet通过add_lagged_regressor注册协变量。NeuralProphet之六：多元时间序列预测。

NeuralProphet是一个基于PyTorch实现的客户友好型时间序列预测工具，延续了2018年Facebook开源预测工具Prophet的主要功能，主要用于时序数据分析（个人使用体验：最好是具备显著时序特征的数据）。NeuralProphet是在一个完全模块化的架构中开发的，这使得它可以在未来增加额外组件，可扩展性很强。........................

NeuralProphet之七：NeuralProphet + Optuna数据来自真实园区数据，训练集为2022年8月01日到2022年8月14日园区的耗电量，每隔5分钟采集一次；测试集为2022年8月15日到2022年8月21日园区的耗电量，每隔5分钟采集一次；要求：预测接下来1H的耗电量。导入库导入数据。...

代码来自：https://neuralprophet.com/html/energy_hospital_load.html数据集包含一整年的每小时观测值。使用前11个月的数据用来训练，留最后一个月用来评估。加载库和数据。

seasonality_mode="multiplicative"比seasonality_mode="additive"可能效果更好。seasonality_mode="multiplicative"预测。NeuralProphet之二：季节性(Seasonality)seasonality_mode="additive"预测。NeuralProphet中的季节性使用傅里叶项建模。是关于要模拟的季节成分。...

NeuralProphet之三：Regressors

NeuralProphet之四：多时序预测模型实际环境下，我们可能会遇到多个时序数据，比如同一小区的不同楼栋的用电量预测，虽然不同楼栋的用电量幅值差异较大，但是他们之间的数据周期性还是有些相似的，因此我们需要global model来处理多时序预测。还是以自带的美国的电力消耗数据(load_ercot_regions.csv)为例，首先加载数据数据预处理。.........

代码来自：https://neuralprophet.com/html/energy_solar_pv.html使用90%的数据用来训练，10%的数据用来测试。加载库和数据。

Numba 读取装饰函数的 Python 字节码，并将其与有关函数输入参数类型的信息结合起来，分析和优化代码，最后使用编译器库（LLVM）针对你的 CPU 生成量身定制的机器代码。每次调用函数时，都会使用此编译版本，来达到加速的目的。import mathimport timefrom numba import njit, prange# @njit 相当于 @jit(nopython=True)@njitdef is_prime(num): if num == 2: .

NVIDIA DALI从入门到放弃之一：概述NVIDIA DALI从入门到放弃之二：入门示例NVIDIA DALI从入门到放弃之三：Data LoadingNVIDIA DALI从入门到放弃之四：Multiple GPUNVIDIA DALI从入门到放弃之五：Image ProcessingNVIDIA DALI从入门到放弃之六：Geometric TransformsNVIDIA DALI从入门到放弃之七：Sequence ProcessingNVIDIA DALI从入门到放弃之八：PyTo

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NVIDIA DALI从入门到放弃之一：概述NVIDIA DALI从入门到放弃之二：入门示例NVIDIA DALI从入门到放弃之三：Data LoadingNVIDIA DALI从入门到放弃之四：Multiple GPUNVIDIA DALI从入门到放弃之五：Image ProcessingNVIDIA DALI从入门到放弃之六：Geometric Transforms1 Cataloguerotation - rotate by given angle (in degrees) aroun

工厂模式的本质就是用工厂方法代替new操作创建一种实例化对象的方式.import randomfrom typing import Typeclass Pet: def __init__(self, name: str) -> None: self.name = name def speak(self) -> None: raise NotImplementedError def __str__(self) -> str

装饰器模式（Decorator Pattern）允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其结构。这种类型的设计模式属于结构型模式，它是作为现有的类的一个包装。代码来自：https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorchdef logger_info(f): @functools.wraps(f) # @wraps(f) def info(*args, **kwargs): logger.info('Begin to i

适配器模式(Adapter Pattern):将一个类的接口转换成为客户希望的另外一个接口.Adapter Pattern使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作.这里performanceLogger 需要根据不同的需求调用ClassificationEvaluator,SegmentationEvaluator,VOCEvaluator或者COCOEvaluator类的实现其实也可以使用工厂模式来实现。代码来自：https://github.com/shanglianlm0525

Python代码规范一、简明概述1、编码如无特殊情况, 文件一律使用 UTF-8 编码如无特殊情况, 文件头部必须加入#-*-coding:utf-8-*-标识2、代码格式2.1、缩进统一使用 4 个空格进行缩进2.2、行宽每行代码尽量不超过 80 个字符(在特殊情况下可以略微超过 80 ，但最长不得超过 120)理由：这在查看 side-by-side 的 diff 时很有帮助方便在控制台下查看代码太长可能是设计有缺陷2.3、引号简单说，自然语言使用双引号，机器标

import timeimport asyncioasync def hello(i): print('Hello World:%s' % time.time()) return idef run(): loop = asyncio.get_event_loop() for i in range(5): task = loop.create_task(hello(i)) loop.run_until_complete(task)

1 glob2 shutil3 os

imgpath = '2968538221504814A.jpg'1 matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimg1 = plt.imread(imgpath)2 PIL(pillow)from PIL import Image # 导入PIL库img2 = Image.open(imgpath)cv2import cv2 # 导入OpenCV库img3 = cv2.imread(imgpath)

RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 337 and 336 in dimension 3 ...

Python logger模块 https://www.cnblogs.com/qianyuliang/p/7234217.html

本文地址：faceAPI.py 封装Face ++ 的Face Detection API 接口，并返回封装的struct或者stringimport requestsimport jsonimport jsonpathfrom json import JSONDecoderhttp_url ="https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/dete...

本文博客地址：基础方法new(cls[, …])1.实例化对象时第一个被调用的方法2.其参数直接传递给__init__方法处理3.我们一般不会重写该方法init(self[, …])构造方法，初始化类的时候被调用del(self)析构方法，当实例化对象被彻底销毁时被调用（实例化对象的所有指针都被销毁时被调用）call(self[, args…])允许一个类的实例像函数一样被调...

原文支持python2，略作修改，支持python3sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始，以下两个例子说明:

1 python调用C++ 可执行程序 exe 并传递参数C++文件#include<iostream>#include<string.h>using namespace std;//该文件名称：cpptest.cpp//终端下编译指令：//g++ -o cpptest cpptest.cppint main(int argc,char* argv[])...

# 定义 bilinear kerneldef bilinear_kernel(in_channels, out_channels, kernel_size): ''' return a bilinear filter tensor ''' factor = (kernel_size + 1) // 2 if kernel_size % 2 == 1: ...

1、编辑（Editing）Ctrl + Space 基本的代码完成（类、方法、属性）Ctrl + Alt + Space 快速导入任意类Ctrl + Shift + Enter 语句完成Ctrl + P 参数信息（在方法中调用参数）Ctrl + Q 快速查看文档F1 外部文档Shift + F1 外部文档，进入web文档主页Ctrl + Shif...

def cv_imread(fild_path): cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path,dtype=np.uint8),-1) return cv_img转载自：https://www.zhihu.com/question/67157462/answer/251754530

本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/793904601 安装Anaconda3和python3 1-1 下载 Anaconda3 Anaconda3下载地址 ，这里下载包含python3.5以上的版本 也可点击这里下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_641-2 安装Anaconda3 ...