微信数据库朋友圈内容有文本图片视频存储blob类型在python中如何还原
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
多智能体拆分实践:专职Agent分工与交接信封的Python实现
内容概要】 本资源是《智能体演化史》系列第六篇的配套代码,用 109 行 Python 演示怎么把一个管 47 个工具的"上帝模型"拆成三个专职智能体。关键是两件事:一是按职责切分,检索、计算、成文各管一段,每个智能体只看自己那十几份工具 schema;二是交接信封,智能体之间不传聊天记录,只传四件东西——任务目标、已完成的部分结果、判据、上游来源,这样上下文不会在传递中膨胀。代码里给出了流水线型拓扑的完整编排,包含每个智能体的步数上限与共享预算账本。配套测算脚本给出拆分依据:47 个工具时选择准确率降到 81.5%,拆成 3 个各管 16 个升到 93.0%,但继续拆到 6 个,路由本身成了新瓶颈,准确率回落。拆分不是越多越好,存在一个最优切分点。 【适用人群】 工具数量已经超过二三十个、开始出现乱调工具的开发者;正在设计多智能体架构的工程师;需要评估"要不要拆"的技术负责人。 【使用场景及目标】 1) 参考交接信封的四件套,定义自己团队智能体之间的协作协议; 2) 用测算脚本估算自己工具规模下的合理切分数量; 3) 作为架构评审材料,说明拆分的收益边界在哪。 目标:拆得有理有据,避免为了架构好看而拆出一堆互相甩锅的智能体。 【其他说明】 需 pip install openai 并配置 OPENAI_API_KEY;三个专职智能体的工具集在文件中集中定义,可替换为你自己的。测算脚本中的混淆曲线属形态推演(假设单工具误选率 1%),用于说明趋势而非精确预测,脚本内已标注。多智能体意味着多次模型调用,总成本通常高于单体,请结合任务价值决定是否拆分。
小程序预览base64 码的pdf
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人脸识别代码
----------------- # DFace • [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|------------------|-------------------| | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | **基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。** [Github项目地址](https://github.com/kuaikuaikim/DFace) [Slack 聊天组](https://dfaceio.slack.com/) **DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架,它包含了一些比较有趣的高级特性,例如自动求导,动态构图等。DFace天然的继承了这些优点,使得它的训练过程可以更加简单方便,并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式,它几乎可以实现实时的效果。 所有的灵感都来源于学术界最近的一些研究成果,例如 [Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1604.02878) 和 [FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering](https://arxiv.org/abs/1503.03832) **MTCNN 结构**  ** 如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能,我定期会更新,它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 ** ### TODO(需要开发的功能) - 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能,模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 [Paper](https://arxiv.org/abs/1503.03832)和[FaceNet](https://github.com/davidsandberg/facenet) - 反欺诈功能,根据光线,质地等人脸特性来防止照片攻击,视频攻击,回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 - 3D人脸反欺诈。 - mobile移植,根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 - Tensor RT移植,高并发。 - Docker支持,gpu版 ## 安装 DFace主要有两大模块,人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境,我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢山东一位网友提供windows DFace安装体验,windos安装教程具体 可参考他的[博客](http://www.alearner.top/index.php/2017/12/23/dface-pytorch-win64-gpu) ### 依赖 * cuda 8.0 * anaconda * pytorch * torchvision * cv2 * matplotlib ```shell git clone https://gitee.com/kuaikuaikim/dface.git ``` 在这里我提供了一个anaconda的环境依赖文件environment.yml (windows请用environment-win64.yml),它能方便你构建自己的虚拟环境。 ```shell cd dface conda env create -f environment.yml ``` 添加python搜索模块路径 ```shell export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{your local DFace root path} ``` ### 人脸识别和检测 如果你对mtcnn模型感兴趣,以下过程可能会帮助到你。 #### 训练mtcnn模型 MTCNN主要有三个网络,叫做**PNet**, **RNet** 和 **ONet**。因此我们的训练过程也需要分三步先后进行。为了更好的实现效果,当前被训练的网络都将依赖于上一个训练好的网络来生成数据。所有的人脸数据集都来自 **[WIDER FACE](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/)** 和 **[CelebA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)**。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据,而CelebA包含了人脸关键点定位数据。以下训练除了 生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件 该步骤使用CelebA数据集,其他一律使用WIDER FACE。如果使用wider face的 wider_face_train.mat 注解文件需要转换成txt格式的,我这里用h5py写了个 [转换脚本](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/dface/prepare_data/widerface_annotation_gen/transform.py). 这里我提供一个已经转换好的wider face注解文件 [anno_store/wider_origin_anno.txt](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/anno_store/wider_origin_anno.txt), 以下训练过程参数名--anno_file默认就是使用该转换好的注解文件。 * 创建 dface 训练数据临时目录,对应于以下所有的参数名 --dface_traindata_store ```shell mkdir {your dface traindata folder} ``` * 生成PNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Pnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填,默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_pnet_imglist.py ``` * 训练PNet模型 ```shell python dface/train_net/train_p_net.py ``` * 生成RNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Rnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填,默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_rnet_imglist.py ``` * 训练RNet模型 ```shell python dface/train_net/train_r_net.py ``` * 生成ONet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Onet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填,默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} --rmodel_file {之前训练的Rnet模型文件} ``` * 生成ONet的人脸五官关键点训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_landmark_48.py ``` * 乱序合并标注文件(包括人脸五官关键点) ```shell python dface/prepare_data/assemble_onet_imglist.py ``` * 训练ONet模型 ```shell python dface/train_net/train_o_net.py ``` #### 测试人脸检测 ```shell python test_image.py ``` ### 人脸对比 @TODO 根据center loss实现人脸识别 ## 测试效果  ### QQ交流群(模型获取请加群) #### 681403076  #### 本人微信 ##### jinkuaikuai005  ## License [Apache License 2.0](LICENSE)
国央企创新负责人如何通过系统提升技术攻关项目的管理与协作效率?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
国央企创新负责人如何借助平台实现技术需求与研发资源的高效对接?.docx
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windows下代码统计工具cloc
cloc (Count Lines of Code) 是一款广泛使用的开源代码行数统计工具。它由 Al Danial 于 2006 年发起,其核心功能是精确统计源代码中的实际代码行、注释行和空白行,而非简单地计算文件换行符。它的定位是一个快速、可重复的代码物理行清点工具,而非代码质量或复杂度分析器。 核心功能与特性 三线精准分类:这是 cloc 最核心的能力。它能基于语言规则,将文件内容区分为 code(代码行)、comment(注释行) 和 blank(空白行),避免将注释或空行误计为有效代码。 广泛的语言支持:截至近期版本,cloc 已支持 200 至 250 多种编程语言和文件类型,并持续通过版本更新增加对新语言的支持(如 Cangjie、Mojo、Bicep 等)。 多输入源支持:可以直接分析单个文件、整个目录树、压缩归档文件(如 .tar.gz, .zip),甚至能直接指定 Git 的提交哈希或分支进行统计,无需先解压或检出代码。 版本差异对比 (--diff):可以比较两个代码库(或 Git 引用)之间的差异,精确报告新增、删除、修改和未变更的行数,常用于评估代码增量的规模。 灵活的输出与过滤:支持将结果输出为纯文本表格、CSV、JSON、XML、YAML、Markdown 等多种格式,便于集成到自动化流程中。同时支持按目录、语言或文件扩展名进行排除或仅包含特定目标。
AI 开发复古风酒吧预约点餐小程序系统
这款 uniapp 酒吧小程序模板,AI 开发,适配多端。支持到店点餐、桌位预约、存酒、酒水卡、会员积分、积分商城、邀请好友拓客等功能,复古质感 UI,适合酒吧、清吧、桌游酒馆使用。 本项目仅开源 uni-app 用户端,基于 Vue3,适配微信小程序、H5 网页和 App。用 HBuilderX 导入本目录即可运行,供学习研究。 顾客可以在微信小程序、手机或电脑网页、以及 App 里使用。面向酒吧到店消费场景:选门店、点餐、桌位预约、会员充值、存取酒、积分兑换、附近搭子与互动游戏等。
smartgit-win32-setup-jre-7-1-1
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220kV变电站电气一次主接线、主变、整定计算+电气设备选型设计(报告+CAD主接线图)
内容概要:本文档系统呈现了220kV变电站电气一次系统的完整设计流程,涵盖主接线方案比选与确定、主变压器容量及台数选型、短路电流计算、继电保护整定计算(包括三段式电流保护与距离保护)以及关键电气设备(如断路器、隔离开关、互感器等)的选型校验,配套提供详尽的设计说明报告与CAD绘制的电气主接线图。文档进一步整合了电力系统潮流计算、微电网控制、储能系统(蓄电池、飞轮、超级电容)、风光储协同发电、虚拟同步机(VSG)控制、故障恢复策略等多种Matlab/Simulink仿真模型与代码实现,覆盖从传统电力系统分析到新型综合能源系统研究的多个前沿方向,兼具理论深度与工程实践价值。; 适合人群:电气工程及其自动化、电力系统及其相关专业的本科生、研究生,以及从事变电站设计、电力系统规划、新能源并网、微电网与储能系统研发的工程技术人员和科研工作者。; 使用场景及目标:①作为220kV变电站电气一次部分课程设计或毕业设计的核心参考资料;②指导完成变电站主接线设计、短路计算、保护整定与设备选型的全流程实践;③利用提供的Matlab/Simulink仿真模型开展电力系统潮流、继电保护、储能控制、微电网协调运行等课题的科研复现与创新研究;④为撰写学术论文、项目报告和技术方案提供可靠的数据支持与模型基础。; 阅读建议:建议按照文档目录结构循序渐进地学习,优先掌握主接线设计原则、短路计算方法与保护配置逻辑,并结合CAD图纸深化对电气主接线物理布局的理解;对于仿真部分,应仔细研读配套说明文档,调试并运行相应代码,通过改变参数进行对比分析,以深入理解不同控制策略与算法的实际效果。
AI 开发同城上门洗车预约系统 uniapp 汽车服务小程序源码
AI 开发的上门洗车 uniapp 小程序模板,包含车型分类服务、套餐下单、优惠卡购买、代理推广、车主车库等功能,适配多端,本地汽车服务商可直接二次开发上线。 想洗车的人可以在电脑或手机的网页里使用,也可以在微信里打开网页使用。洗车师傅上门,人不用把车开去店里。 底部有三个主入口:首页、订单、我的。 先记住这几个词,后面会反复用到: 站点:附近负责接单、派洗车师傅的门店。下单时会带出离你最近的站点。 会员价:开通会员后,同一种洗车服务可以用更低的会员价。没开通就按普通价。 零钱:平台里的余额,付款时可以当钱用。 优惠卡:事先买好的月卡或次卡。下单时如果还有次数,可以直接抵这次洗车。 确认码:师傅到了之后,订单里会给出一串数字,给师傅核对,用来确认是你的这一单。
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基于能源枢纽耦合的电热气综合能源系统稳态能流分析方法(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于能源枢纽(Energy Hub)耦合的电-热-气综合能源系统稳态能流分析方法,通过构建统一的多能流耦合模型,实现电力、热力与天然气系统之间的协同建模与联合仿真。采用Matlab平台进行代码实现,结合矩阵化建模手段与非线性方程组的数值求解技术,对系统在稳态运行条件下的能量传输、转换与供需平衡进行精确计算。该方法充分考虑各类能量载体间的相互转化关系,利用能源枢纽的输入-输出特性描述多能设备的耦合行为,支持复杂综合能源系统的能流分析与结构优化,并成功复现了顶级期刊的相关研究成果,具有较强的学术参考价值与工程应用潜力。; 适合人群:具备电力系统、热力系统或天然气系统基本知识,熟悉Matlab编程与数值计算方法,从事综合能源系统、智慧能源、多能互补、能源互联网等领域研究的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①掌握电-热-气多能系统中基于能源枢纽的统一建模方法;②学习多能流耦合系统的稳态能流计算流程与求解算法;③复现高水平学术论文中的核心模型,提升科研仿真能力与理论理解深度;④为后续开展优化调度、可靠性评估、低碳运行等研究提供可靠的建模基础。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐模块解析,重点理解能源枢纽的耦合矩阵构建、各子系统能流方程的数学表达及联合迭代求解过程,同时对照文中引用的顶刊文献深入掌握建模思想与技术细节,推荐在典型测试系统中调试模型并尝试拓展至更复杂的网络结构。
MATLAB 风力涡轮机-发电机动力学模拟,具备比例速度控制.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
飞轮储能系统机侧PQ控制+网侧变流器恒压双闭环控制【附参考文献】
内容概要:本文系统阐述了基于粒子群优化(PSO)算法的飞轮储能系统控制策略,重点聚焦于机侧PQ控制与网侧变流器恒压双闭环控制的协同设计。通过MATLAB/Simulink平台构建完整的永磁同步电机驱动飞轮储能系统仿真模型,实现了机侧整流与网侧逆变的联合控制,涵盖系统建模、控制环路设计、参数优化及动态响应分析全过程。文档包含详实的技术报告与可运行仿真文件,复现了硕士论文及SCI高水平研究成果,内容涉及能量双向流动调节、功率精确跟踪、电压稳定控制等关键环节,具有较强的工程应用价值和科研参考意义。; 适合人群:电力电子、新能源储能、微电网运行与控制等方向的研究生、科研人员及从事储能系统开发的工程技术人员,尤其适合具备一定MATLAB/Simulink仿真能力并熟悉电力系统基本控制理论的专业人士; 使用场景及目标:①深入掌握飞轮储能系统中机侧PQ控制与网侧恒压双闭环控制的原理与实现方法;②复现并验证学术论文中的先进控制策略,支撑学位论文撰写或科研项目申报;③开展储能系统并网特性、功率动态调节能力及稳定性分析等关键技术研究; 阅读建议:建议结合所提供的参考文献与仿真模型同步学习,按照技术文档逻辑逐步搭建与调试仿真系统,重点关注PSO优化算法在控制器参数整定中的应用效果,推荐在MATLAB环境中动手实践以深化对控制策略动态性能的理解。
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ComfyUI专用模型资源分卷压缩包,Special-Comfy-part1系列第046卷。7z分卷格式,单卷900MB,需配合全部分卷解压使用。
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