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2024-08-10

以下是部署YOLOv5和TensorRT的大致步骤，并非完整的解决方案，因为具体的环境配置、依赖安装和错误处理会根据实际情况有所不同。

准备工作：
- 一个NVIDIA Jetson Nano设备。
- 确保系统更新到最新版本。
- 安装必要的库，如CUDA, cuDNN等。
安装PyTorch和TensorRT：
- 使用pip或conda安装PyTorch。
- 安装TensorRT库。
安装pycuda：
- 使用pip安装pycuda。
克隆YOLOv5仓库：
- 使用git克隆YOLOv5仓库到本地。
转换YOLOv5模型：
- 根据YOLOv5的文档，使用model.pt转换成ONNX。
- 使用onnx-tensorrt工具将ONNX模型转换成TensorRT引擎。
部署和测试：
- 在Jetson Nano上运行YOLOv5模型进行推理。
- 测试模型的性能，检查是否满足需求。
错误处理和优化：
- 根据遇到的错误信息，查找相关文档和社区支持。
- 进行必要的代码调整或环境配置。

请注意，以上步骤是一个概览，实际操作时可能需要根据YOLOv5和TensorRT的具体版本以及Jetson Nano的硬件和系统配置进行调整。

通过 Python+Nacos实现微服务，细解微服务架构

2024-08-10

要通过Python和Nacos实现微服务，你需要使用Python的SDK来与Nacos交互，并且需要一个微服务框架，比如gRPC或Flask。以下是一个简单的例子，使用Flask和Nacos SDK实现微服务注册和发现。

首先，安装必要的包：




pip install nacos-sdk
pip install flask

然后，使用Flask创建一个简单的服务，并使用Nacos SDK将其注册到Nacos服务器：




from flask import Flask
from nacos.naming import NacosNamingService
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, Nacos!'
 
def register_to_nacos():
    # Nacos服务器的地址
    nacos_server_address = "127.0.0.1:8848"
    # 命名空间，可以不填
    namespace = ""
    # 服务分组，默认为DEFAULT_GROUP
    group_name = "DEFAULT_GROUP"
    # 服务名
    service_name = "python-flask-service"
 
    # 创建NacosNamingService实例
    naming_service = NacosNamingService(nacos_server_address, namespace)
    # 注册服务
    naming_service.register_instance(service_name, group_name, "127.0.0.1", 5000)
 
if __name__ == '__main__':
    # 注册微服务
    register_to_nacos()
    # 运行Flask应用
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

在这个例子中，我们定义了一个简单的Flask路由/，并在服务启动时注册到Nacos。这个例子展示了如何使用Python和Nacos SDK实现微服务的注册和发现。在实际应用中，你需要根据具体的微服务框架（如gRPC, Flask, Django等）和Nacos服务器的配置来调整代码。

Python解析.dwg格式文件信息提取

2024-08-10

要解析.dwg格式文件并提取信息，你可以使用ezdxf库。以下是一个简单的例子，展示如何读取.dwg文件并打印出其中的一些基本信息。

首先，确保安装了ezdxf库：




pip install ezdxf

然后，使用以下代码解析.dwg文件：




import ezdxf
 
# 加载dwg文件
dwg_filename = 'example.dwg'
dwg = ezdxf.readfile(dwg_filename)
 
# 打印dwg文件的版本信息
print(f"DXF version: {dwg.dxfversion}")
 
# 打印图纸空间的基点
print("Paper space origin:", dwg.modelspace()[0].doc.paper_space_insert)
 
# 遍历模型空间中的所有线条，并打印它们的端点
for line in dwg.modelspace():
    if line.dxftype() == 'LINE':
        print("Line:", line.start, line.end)

请注意，ezdxf库支持读取DXF文件的多个版本，并提供了丰富的API来访问文件中的各种实体和信息。上面的代码只是一个简单的例子，实际使用中你可能需要根据你的具体需求来访问和操作文件中的数据。

2024-08-10

在Windows上使用conda安装PyTorch及其依赖（包括CUDA toolkit和Python），您可以遵循以下步骤：

打开Anaconda Prompt。
（可选）创建一个新的conda环境：
```
conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv
```
替换myenv为您希望命名的环境名称，并设置所需的Python版本。
安装PyTorch和CUDA toolkit。您可以直接访问PyTorch官网的安装指南页面（https://pytorch.org/get-started/locally/）来获取最新的安装命令。它会根据您的系统配置（如CUDA版本）生成适当的命令。
例如，如果您有支持CUDA的NVIDIA GPU，并希望安装与CUDA 11.3兼容的PyTorch版本（请确保下载与您的CUDA版本匹配的wheel），您可以使用以下命令：
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
请注意，CUDA版本（例如11.3）需要与您的NVIDIA驱动兼容。您可以通过nvidia-smi命令查看安装在您系统上的CUDA版本。

以上步骤会安装PyTorch及其相关依赖，包括CUDA toolkit，在您的conda环境中。如果您没有GPU或不想使用GPU，可以省略cudatoolkit的安装，只需要安装CPU版本的PyTorch：




conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

请确保访问PyTorch官网以获取最新的安装命令和可用版本。

Python连接SQL SEVER数据库全流程

2024-08-10




import pymssql
 
# 连接数据库
def connect_sql_server(server, user, password, database):
    conn = pymssql.connect(server, user, password, database)
    return conn
 
# 查询数据库
def query_sql_server(conn, query):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    rows = cursor.fetchall()
    return rows
 
# 关闭数据库连接
def close_connection(conn):
    conn.close()
 
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    server = 'your_server'
    user = 'your_username'
    password = 'your_password'
    database = 'your_database'
 
    # 连接数据库
    conn = connect_sql_server(server, user, password, database)
 
    # 编写SQL查询
    query = "SELECT * FROM your_table"
 
    # 执行查询
    rows = query_sql_server(conn, query)
    for row in rows:
        print(row)
 
    # 关闭连接
    close_connection(conn)

确保你已经安装了 pymssql 模块，可以使用 pip install pymssql 进行安装。在使用上述代码时，需要替换 your_server, your_username, your_password, your_database, 和 your_table 为你的实际数据库信息和表名。

【python】Python Turtle绘制流星雨动画效果

2024-08-10




import turtle
import random
 
# 设置窗口大小和标题
turtle.title("流星雨")
turtle.setup(width=800, height=600)
turtle.speed(0)
 
# 隐藏画笔
turtle.ht()
 
# 流星类定义
class Meteor:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(-turtle.window_width()//2, turtle.window_width()//2)
        self.y = random.randint(-turtle.window_height()//2, turtle.window_height()//2)
        self.size = random.randint(2, 5)
        self.color = (random.random(), random.random(), random.random())
        self.speed = random.randint(10, 50)
        self.t = turtle.Turtle(shape="triangle")
        self.t.color(self.color)
        self.t.pen(fillcolor=self.color, pencolor=self.color)
        self.t.setheading(random.randint(0, 360))
        self.t.speed(self.speed)
        self.t.up()
        self.t.goto(self.x, self.y)
        self.t.down()
        self.t.shift(self.x, self.y)
 
    def move(self):
        self.t.forward(self.size)
        self.t.right(90)
        self.t.forward(self.size)
        self.t.right(90)
        self.t.forward(self.size)
        self.t.right(90)
 
    def is_visible(self):
        return self.t.isvisible()
 
# 创建流星集合
meteors = [Meteor() for _ in range(100)]
 
# 绘图循环
turtle.tracer(0)
for meteor in meteors:
    meteor.move()
    if not meteor.is_visible():
        meteor.t.hideturtle()
        meteor.t.setx(random.randint(-turtle.window_width()//2, turtle.window_width()//2))
        meteor.t.sety(random.randint(-turtle.window_height()//2, turtle.window_height()//2))
        meteor.t.showturtle()
turtle.tracer(1)
 
# 开始动画循环
turtle.done()

这段代码使用Python的turtle模块创建了一个流星雨的动画效果。它首先设置了窗口的大小和标题，然后定义了流星类，包括流星的属性（位置、大小、颜色、速度等）和移动方法。接着，它创建了一个流星集合，并在一个无限循环中更新流星的位置，如果流星移出窗口，则将其隐藏并在随机位置重新显示。最后，使用turtle.done()保持窗口打开，动画可以持续运行。

【Python搜索算法】深度优先搜索（DFS）算法原理详解与应用，示例+代码

2024-08-10

深度优先搜索算法（Depth-First-Search, DFS）是图算法中的一种，其对于所有的节点，都会尽可能深的向下搜索，当无法向下搜索时，才会回溯到上一个节点，并尝试其他的路径。

在二叉树的遍历中，我们通常使用DFS来完成。

以下是一个使用Python实现的DFS算法的例子：




class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None
 
def dfs(root):
    if root is None:
        return
    print(root.data)
    dfs(root.left)
    dfs(root.right)
 
# 创建一个二叉树
root = Node(1)
root.left = Node(2)
root.right = Node(3)
root.left.left = Node(4)
root.left.right = Node(5)
 
# 执行DFS
dfs(root)

在这个例子中，我们首先定义了一个节点类，然后定义了DFS函数，该函数先打印节点的数据，然后递归的对左右子节点进行DFS。

执行这个程序，我们会得到的输出是：1, 2, 4, 5, 3，这就是DFS的执行结果。

DFS在图的遍历中也有广泛的应用，例如在游戏中寻找最优路径，或者在网络爬虫中寻找新的网页等等。

在DFS算法中，我们通常会使用一个栈（在递归中，系统已经为我们做了这个工作）或者显式的栈来帮助我们回溯到上一个节点。

【python+appium】使用appium 操作安卓模拟器

2024-08-10




from appium import webdriver
 
# 设置Desired Capabilities
desired_caps = {
    'platformName': 'Android',  # 设备平台
    'deviceName': 'Android Emulator',  # 设备名称
    'platformVersion': '5.1.1',  # 设备系统版本
    'appPackage': 'com.example.app',  # 应用包名
    'appActivity': '.MainActivity',  # 应用的Activity
    'noReset': True  # 不重置应用状态
}
 
# 初始化WebDriver
driver = webdriver.Remote('http://localhost:4723/wd/hub', desired_caps)
 
# 进行自己的操作，例如点击一个按钮
button = driver.find_element_by_id("com.example.app:id/button_start")
button.click()
 
# 关闭WebDriver
driver.quit()

这段代码演示了如何使用Appium和Python客户端库来启动一个Android模拟器上的应用，并进行基本的元素操作。在实际应用中，你需要根据自己的环境配置Desired Capabilities，并可能需要根据应用的实际情况修改定位元素的方式。

【python绘图】Python数据分析和可视化

2024-08-10




import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
 
# 创建图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
 
# 绘制曲线
ax.plot(x, y, label='$\sin x$', color='blue', linewidth=2)
ax.plot(x, z, 'r--', label='$\cos x^2$')
 
# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
 
# 设置标题
plt.title('Simple Plot')
 
# 显示图例
plt.legend()
 
# 显示网格
plt.grid()
 
# 显示图像
plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来创建一个简单的二维图像，展示了两个函数sin(x)和cos(x^2)的图形。代码首先生成数据，然后创建一个图像和一个坐标轴对象，接着使用ax.plot方法绘制出两个曲线，并设置了它们的标签、颜色和线型。最后，代码还设置了坐标轴标签、标题、图例和网格，并通过plt.show()显示了图像。

如何使用 Python 通过代码创建图表

2024-08-10

在Python中，可以使用多个库来创建图表，最常见的是matplotlib和seaborn。以下是使用matplotlib创建一个简单柱状图的例子：




import matplotlib.pyplot as plt
 
# 数据
values = [10, 20, 30, 40, 50]
bar_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
 
# 创建图表
plt.bar(bar_labels, values)
 
# 显示图表
plt.show()

如果你想要一个更高级的图表，比如散点图，可以使用以下代码：




import matplotlib.pyplot as plt
 
# 数据
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
 
# 创建图表
plt.scatter(x_values, y_values)
 
# 显示图表
plt.show()

对于更复杂的需求，可以使用seaborn库，它在matplotlib的基础上提供了更高级、更直观的图表类型和样式。例如，创建一个简单的散点图可以使用以下代码：




import seaborn as sns
import pandas as pd
 
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({
    'x': x_values,
    'y': y_values
})
 
# 创建图表
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')
 
# 显示图表
plt.show()

请根据你的具体需求选择合适的库和函数。