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2024-08-26

报错问题："python的Crypto密码模块安装失败"可能是由于多种原因导致的，以下是一些常见的原因及其解决方法：

名称错误：Python的加密模块通常被称为pycryptodome，它是Crypto模块的一个替代品。如果你尝试安装Crypto，它可能不存在于Python的包管理器中。
解决方法：安装pycryptodome包。
```
pip install pycryptodome
```
版本兼容性问题：你的Python版本可能与你尝试安装的Crypto或pycryptodome版本不兼容。
解决方法：确保安装与你的Python版本兼容的包版本。
权限问题：安装包时可能需要管理员权限。
解决方法：使用sudo（Linux/macOS）或以管理员身份运行命令提示符（Windows）。
```
sudo pip install pycryptodome
```
使用错误的pip版本：有时候，你可能使用的pip版本不兼容，导致安装失败。
解决方法：更新pip到最新版本。
```
pip install --upgrade pip
```
网络问题：安装过程中可能会遇到网络问题导致下载失败。
解决方法：确保网络连接正常，或者使用国内的镜像源来安装。
```
pip install pycryptodome -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
依赖问题：Crypto或pycryptodome可能依赖于其他库，如果这些依赖没有正确安装，可能导致安装失败。
解决方法：检查错误信息，确保所有依赖都被正确安装。

如果以上方法都不能解决你的问题，请提供更详细的错误信息，以便进行更具体的诊断和解决。

【python】python基于tushare股票数据分析可视化

2024-08-26

由于提供完整的项目超过了字数限制，以下是一个简化的示例，展示如何使用tushare库获取股票数据，并使用matplotlib进行可视化。




import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置token，请从tushare官网注册并获取
ts.set_token('您的tushare token')
pro = ts.pro_api()
 
# 获取股票日线数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101')
 
# 只保留开盘价、收盘价、最高价、最低价四个字段
df = df[['open', 'close', 'high', 'low']]
 
# 使用matplotlib绘制收盘价与开盘价的散点图
plt.scatter(df['close'], df['open'])
plt.xlabel('收盘价')
plt.ylabel('开盘价')
plt.title('收盘价与开盘价散点图')
plt.show()

这段代码展示了如何使用tushare pro API获取股票数据，并使用matplotlib进行基本的股票价格分析可视化。在实际应用中，您需要替换ts.set_token中的您的tushare token为您从tushare官网注册后获取的有效token。同时，您可以根据需要分析不同的股票代码和数据时间段，并进行更复杂的可视化分析。

[Python] pytorch激活函数之relu函数介绍，使用场景和使用案例

2024-08-26

ReLU（Rectified Linear Unit）是一个线性激活函数，它的输出是输入的最大值，无论输入是正数还是负数。当输入为负数时，输出为0。公式表示为：




ReLU(x) = max(0, x)

ReLU函数的图形如下：

ReLU function

在PyTorch中，可以使用torch.relu函数或者torch.nn.ReLU类来实现ReLU激活函数。

使用示例：




import torch
 
# 使用torch.relu函数
x = torch.tensor([-1, 2, -3, 4])
y = torch.relu(x)
print(y)  # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])
 
# 使用torch.nn.ReLU类
relu_layer = torch.nn.ReLU()
print(relu_layer(x))  # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])

ReLU函数在神经网络中通常用于隐藏层的激活函数，因为它能够实现平滑的激活边界，并且在正向传播时计算速度快，因此在深度学习模型中得到了广泛的应用。然而，随着研究的深入，研究者发现当神经元的输入为负数时，ReLU会“kill”掉信号，这可能会导致一些信息的丢失。因此，研究者提出了一些ReLU的变体，如LeakyReLU、ParametricReLU、ELU等，来尝试解决这个问题。

python安卓自动化pyaibote实践------学习通自动刷课

2024-08-26




# 导入所需模块
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRunner, MonkeyDevice
 
# 连接设备或启动模拟器
device = MonkeyRunner.waitForConnection()
 
# 安装APP
device.installPackage('path_to_your_app_apk')
 
# 启动APP
device.startActivity(component='your.app.package/your.app.package.MainActivity')
 
# 睡眠一段时间，等待APP启动完成
MonkeyRunner.sleep(5)
 
# 执行一些操作，比如点击按钮
device.touch(x, y, 'DOWN_AND_UP')
 
# 睡眠一段时间，等待操作完成
MonkeyRunner.sleep(2)
 
# 关闭APP
device.press('KEYCODE_HOME', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
MonkeyRunner.sleep(1)
device.press('KEYCODE_BACK', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
 
# 卸载APP
device.removePackage('your.app.package')

这段代码提供了一个简单的框架，用于使用Python和Android设备进行自动化。它展示了如何连接设备、安装APP、启动APP、进行基本的用户界面操作，并且在操作完成后进行清理，卸载APP。这是学习如何使用MonkeyRunner API进行安卓自动化的一个基本例子。

已解决error: subprocess-exited-with-error

2024-08-26

报错信息 "error: subprocess-exited-with-error" 表示一个子进程因为某种错误而退出了。这通常发生在使用构建工具（如Make, CMake, Ninja等）或包管理工具（如pip, npm等）时，当尝试编译或安装软件包时。

解决方法：

查看错误日志：通常在这条错误信息之前会有具体的错误输出，它会告诉你是哪个命令失败，失败的原因是什么。
检查环境依赖：确保所有必需的依赖项都已正确安装，并且版本符合要求。
更新工具：如果你使用的是一个构建或包管理工具，确保它是最新版本。
检查构建脚本：如果你是在编写自己的构建脚本，检查是否有语法错误或逻辑错误。
清理构建：尝试清理之前的构建文件夹，然后重新构建。
查看权限问题：确保你有足够的权限来执行构建命令，特别是在安装全局包或执行需要高权限的操作时。
查看文档和社区支持：查看项目的官方文档或社区支持，看是否有其他人遇到了类似的问题，以及他们是如何解决的。
检查环境变量：有时候错误的环境变量会导致子进程无法正确执行。

如果以上步骤不能解决问题，可能需要更详细的错误输出来进一步诊断问题。

【Playwright+Python】系列之元素定位

2024-08-26

在使用Playwright与Python结合进行自动化测试时，可以使用CSS选择器或XPath来定位页面元素。以下是一些示例代码：




from playwright.async_api import async_playwright
 
async def run(playwright):
    browser = await playwright.chromium.launch()
    page = await browser.new_page()
    await page.goto("http://example.com")
 
    # 使用CSS选择器定位元素
    element_by_css = await page.querySelector("input[type='text']")
    await element_by_css.fill("Hello, CSS Selector!")
 
    # 使用XPath定位元素
    element_by_xpath = await page.xpath("//input[@type='text']")[0]
    await element_by_xpath.fill("Hello, XPath!")
 
    await browser.close()
 
async def main():
    async with async_playwright() as playwright:
        await run(playwright)
 
import asyncio
asyncio.run(main())

在这个例子中，我们首先导入了async_playwright模块，然后定义了一个异步函数run，在这个函数中，我们启动了浏览器，打开了一个页面，导航至http://example.com。接着，我们使用querySelector方法和xpath方法定位了页面上的文本输入框，并分别填入了文本"Hello, CSS Selector!"和"Hello, XPath!"。最后关闭了浏览器。

这段代码演示了如何使用CSS选择器和XPath来定位页面元素，并对其进行操作。在实际应用中，你需要根据页面的实际情况来调整选择器。

使用 Python 和 OpenCV 进行实时目标检测的详解

2024-08-26




import cv2
 
# 初始化摄像头和 OpenCV 窗口
cap = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('Realtime Object Detection', cv2.WINDOW_NORMAL)
 
# 加载预训练的深度学习目标检测模型
net = cv2.dnn.readNet('model_data/yolov3.weights', 'model_data/yolov3.cfg')
 
# 读取分类标签
with open('model_data/coco.names', 'r') as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
 
# 进行目标检测的循环
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 获取网络输入尺寸
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
    
    # 设置网络输入并进行前向传播
    net.setInput(blob)
    outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
    
    # 解析检测结果
    for output in outputs:
        for detection in output:
            # 忽略置信度低的检测结果
            if detection[2] > 0.5:
                # 获取类别索引、置信度、坐标
                class_id = detection[0]
                confidence = detection[2]
                box = detection[3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])
                start_x, start_y, end_x, end_y = box.astype(np.int)
                
                # 绘制矩形框和标签
                cv2.rectangle(frame, (start_x, start_y), (end_x, end_y), (255, 0, 0), 2)
                cv2.putText(frame, f"{labels[class_id]}: {confidence * 100:.2f}%", (start_x, start_y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Realtime Object Detection', frame)
    
    # 按 'q' 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV的深度学习模块来进行实时目标检测。首先，它初始化了摄像头和OpenCV窗口，然后加载了预训练好的YOLOv3模型和相关的配置文件。接着，它在一个循环中不断地从摄像头中读取帧，并通过YOLOv3模型进行目标检测。检测结果会被绘制在帧上，并且在窗口中实时显示。用户可以通过按'q'键退出程序。

python 安装库pycrypto失败的一系列问题[已解决]

2024-08-26

报错问题描述不详细，但常见的安装PyCrypto库失败的原因和解决方法如下：

原因: PyCrypto已经不再维护，并且不再在PyPI上提供。

解决方法: 使用PyCrypto的替代库pycryptodome。

卸载PyCrypto（如果已安装）:
```
pip uninstall pycrypto
```
安装pycryptodome:
```
pip install pycryptodome
```

使用pycryptodome库时，你可以将代码中的Crypto引用改为Cryptodome。例如，如果你的代码以前是这样的：




from Crypto.Cipher import AES

你应该将其改为：




from Cryptodome.Cipher import AES

这样可以确保代码正常工作，并且使用的是一个维护中的加密库。

2024-08-26

由于原文提供了完整的代码和解释，以下仅提供核心函数和关键部分的解释。




// ROS C++ 示例
#include <ros/ros.h>
#include <geometry_mspppr/reeds_shepp_curve.h>
 
int main(int argc, char** argv) {
    ros::init(argc, argv, "reeds_shepp_example");
    ros::NodeHandle nh;
 
    // 初始化Reeds-Shepp曲线生成器
    reeds_shepp::ReedsSheppCurve rs_curve;
 
    // 设置起点、终点、转弯方向和转弯半径
    double x = 1.0;
    double y = 2.0;
    double theta = 0.3;
    reeds_shepp::ReedsSheppState start(x, y, theta);
    reeds_shepp::ReedsSheppState end(3.0, 4.0, 0.7);
 
    // 生成Reeds-Shepp曲线
    rs_curve.generate(start, end, reeds_shepp::ReedsSheppState::LEFT, 1.0);
 
    // 打印曲线上的点
    for (const auto& point : rs_curve.trajectory()) {
        ROS_INFO("Point: x=%f, y=%f, theta=%f", point.x(), point.y(), point.theta());
    }
 
    return 0;
}

这段代码首先导入了必要的ROS库和geometry\_mspppr包中的Reeds-Shepp曲线类。初始化ROS节点后，创建了Reeds-Shepp曲线的实例，并设置了起点和终点以及曲线的转弯方向和半径。然后调用generate方法生成曲线，最后遍历并打印了曲线上的点。这个示例展示了如何在ROS环境中使用Reeds-Shepp曲线生成算法。

Pycharm的汉化方法（pycharm改为中文版）

2024-08-25

PyCharm 汉化的方法非常简单，你只需下载一个 PyCharm 中文语言包，并在 PyCharm 中指定使用它即可。以下是具体步骤：

打开 PyCharm，然后选择 File > Settings 或者直接点击 Settings 图标（齿轮图标）。
在 Settings 窗口左侧的导航菜单中，选择 Plugins。
在 Plugins 界面中，在搜索框中输入 Chinese，然后选择 Chinese (Simplified) Language Pack 插件并点击 Install。
安装完成后，重启 PyCharm，此时 PyCharm 的界面应该已经变成中文了。

如果你的 PyCharm 已经是最新版本，通常它会自带中文语言支持。如果没有，按照上述步骤进行操作即可。