python第5天学习

1.函数

函数以def开头,后面接函数名和圆括号()。
函数执行的代码以冒号为起始,并且缩进。
return[]结束函数选择返回一个值给调用方不用表达式return相当于返回none。
可以没有返回值。

 def  function(d):
        "ddd"
        return(c)
        

函数的调用

temp=function(s)#wemp是s
print(temp)   #输出为None

1.位置参数

只能由一个位置参数

2.默认参数

  在调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被仍为时默认值。
  默认参数一定要在位置参数后面
  python允许函数调用的时的参数顺序与声明时不一致。

3.可变参数

*args可变参数,可以时从零个到任意个,自动组装成元组
def linggo( ,*args):

4. 关键字参数

 可以时从零点到任意个,自动组成’字典‘

5命名关键字参数

*,nkw
使用命名关键字参数时,要特别注意不能缺少参数名
.参数组合,一定时以位置参数,默认参数,可变参数和关键字参数,
或者位置参数,默认参数,命名关键字参数和关键字参数
## 函数返回值

变量作用域和c++相同

global nonlocal关键字修改全局变量。

闭包
内部函数里对外层全局作用域的变量的引用,这个内部函数就被仍为闭包

闭包的返回值是函数

lambda表达式

lambda的匿名函数

没有函数名。
拥有自己的命名空间。不能访问参数列表外的参数和全局变量
:冒号,在函数参数和表达式中间要加一个冒号/

sumary= lambda arg1,arg2:arg1+arg2
sumary(1,2)#3

fliter()过滤序列,过滤掉不符合条件的元素返回一个迭代器对象

filter( fun ,iterable)(前面带入函数,后面带入值)
map( , )映射根据指定函数进行映射,前面函数后面对象

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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