henu python

### 关于河南大学(HENU)Python 课程及相关资源 河南大学虽然属于双非院校,但作为一所双一流建设高校,在信息技术领域也提供了丰富的学习资源[^1]。 #### Python 教学资源 学校官网以及官方在线教育平台通常会发布各类编程语言的教学资料。对于希望深入学习 Python 的学生来说,可以关注以下几个方面: - **校内选修课**:查询每学期开设的计算机科学与技术学院或其他院系提供的 Python 编程入门、数据结构与算法分析等课程。 - **网络公开课**:部分教师可能会通过慕课网(MOOC)或者其他在线教学平台上分享公开讲座或系列教程。 - **实验实践机会**:参与由学校组织的各种竞赛活动如ACM程序设计大赛准备过程中积累经验;加入开源项目组锻炼实际动手能力。 #### 实际应用案例 有同学基于 Python 技能开发了针对本校教务系统的自动化工具,例如使用 Pyhton 爬取并存储至 MySQL 数据库中的教务公告信息,并进一步构建 Java 前端界面实现便捷的信息检索功能[^3]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql def fetch_notices(): url = "http://jw.henu.edu.cn/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') notices = [] for item in soup.select('.notice-item'): title = item.find('a').get_text(strip=True) link = item.find('a')['href'] date = item.find(class_='date').text notice = { 'title': title, 'link': f"{url}{link}", 'date': date } save_to_db(notice) def save_to_db(data): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='', database='henu' ) try: with connection.cursor() as cursor: sql = """INSERT INTO `notices` (`title`, `link`, `date`) VALUES (%s, %s, %s)""" cursor.execute(sql, (data['title'], data['link'], data['date'])) connection.commit() finally: connection.close() if __name__ == '__main__': fetch_notices() ``` 此代码片段展示了如何抓取河南大学教务处发布的最新消息,并将其保存到本地数据库中以便后续处理。

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

VPC-2018Henu_DC:本项目为2017年参与的河南大学大学生创新创业计划项目,本项目秉持开源理念,基于当前云计算,分布式,openstack,k8s等容器化技术的监控系统探索实践,用python作为项目开发语言,精简的框架结构开发出一套分布式监控系统项目,项目开发人员少量从github获取开发源码进行二次开发

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国家发展中心 河南大学大创项目验收工作开发任务 项目页面介绍: 1首页页面概述: 2基本页面功能展示

基于Python的今日学习记录系统设计源码

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该项目是一款基于Python的今日学习记录系统设计源码,总计包含29个文件,其中Python源文件7个、YAML配置文件6个、XML配置文件5个、PNG图片文件5个、Git忽略文件2个、Idea项目文件1个、软件许可协议文件1个、Markdown文档1个、文本文件1个。该系统旨在帮助用户记录和跟踪每日学习进度,适用于个人或团队的学习管理需求。

【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Python代码实现)

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内容概要:本文研究了可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略,并提供了完整的Python代码实现,旨在复现相关硕士论文的核心内容。该资源聚焦于通过优化算法解决能源与交通系统的耦合问题,涵盖可再生能源出力不确定性、电动汽车充电需求管理、电网负荷平衡等关键技术挑战。文中详细阐述了模型构建过程,包括目标函数设计、约束条件设定以及求解方法,利用Python编程语言实现了调度策略的仿真与验证,展示了在不同场景下的优化效果与可行性。; 适合人群:具备一定编程基础和电力系统或交通系统基础知识的科研人员及研究生,尤其适合从事新能源、智能电网、电动汽车等领域研究并希望借助代码实践深化理解的1-3年研究人员。; 使用场景及目标:① 学习如何将复杂能源系统优化问题建模为数学规划问题;② 掌握Python在电力系统调度仿真中的应用技巧;③ 复现并改进已有硕士论文成果,用于学术研究或项目开发; 阅读建议:此资源以代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在学习过程中同步运行和调试代码,深入理解各模块功能,并尝试修改参数或扩展模型结构以提升实战能力。

基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成(Python代码实现)

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基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成方法,并提供了Python代码实现。该方法通过模拟和生成多样化的电动汽车充电行为场景,有效应对充电负荷不确定性对电网带来的挑战,为电力系统规划、优化调度及基础设施建设提供可靠的数据支持。DDPM作为一种先进的生成模型,能够从历史数据中学习充电行为的复杂分布特征,并生成具有高度真实感的新场景,弥补了传统统计方法在捕捉非线性、多模态特性方面的不足。文中详细阐述了模型原理、实现步骤及关键技术点,并通过实验验证了其在场景多样性、保真度和实用性方面的优势。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事电力系统、交通电气化、智慧能源等领域研究的研发人员或高校研究生。; 使用场景及目标:①用于电力系统中电动汽车充电负荷的不确定性建模与场景生成;②支撑含高比例电动汽车的配电网承载能力评估、优化调度与规划决策;③为需求响应、储能配置、充电站布局等应用提供高质量输入场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践,深入理解DDPM在时间序列生成任务中的具体应用,重点关注数据预处理、噪声调度设计与模型训练调优等环节,以提升实际建模能力。

线上图书馆(仿henu图书馆.zip

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《人工智能》--Zsir_Henu人工智能实验,用ResNet50垃圾分类.zip

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人工智能学习总结成果,希望可以帮到大家,有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果,希望可以帮到大家,有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果,希望可以帮到大家,有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果,希望可以帮到大家,有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果,希望可以帮到大家,有疑问欢迎随时沟通~

5.河南大学大学生创业训练计划项目实物类成果1

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1开发简介&代码结构项目源码获取github 获取Github 地址:https://github.com/vpc123/VPC-2018Henu_DC.git

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)

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内容概要:本文提出了一种在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,对分布式电源与电动汽车充电站进行联合优化配置的方法,并提供了基于Matlab的完整代码实现。研究构建了一个综合考虑多渗透率电动汽车接入影响的优化模型,旨在应对由此带来的配电网承载能力、电能质量及运行效率挑战。通过建立涵盖一次设备安全、负荷平稳性、电能质量和系统效率的多维评价指标体系,并结合熵权法与模糊综合评价方法,实现了对不同场景下配电网承载能力的科学量化评估。利用Matlab进行算例仿真,系统分析了电动汽车不同接入比例对电网各项性能指标的影响,充分验证了所提模型在提升资源配置合理性与系统运行稳定性方面的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、优化算法等相关专业知识背景,熟悉Matlab编程工具,从事科研、工程应用或技术开发的研发人员、研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标:①用于深入研究大规模电动汽车接入对配电网造成的冲击与影响机制;②为分布式光伏、储能系统与充电基础设施的协同规划与优化布局提供科学决策依据;③实现对高渗透率新能源与电动汽车接入背景下配电网承载能力的定量评估、动态监测与优化提升。; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab代码与详细的仿真结果,深入理解模型的构建逻辑、算法的设计思路与实现步骤,建议严格按照文档的目录结构循序渐进地学习,并参考文末列出的相关文献以拓展知识深度,从而全面掌握该联合配置方法的核心技术与应用精髓。

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内容概要:本文为《Mathematical Optimization Theory and Operations Research》国际会议论文集,收录了第19届MOTOR 2020会议的精选论文,涵盖数学优化理论与运筹学多个前沿领域。主要内容包括多阶段优化、逆组合优化、图论中的不变量应用、非凸优化问题的全局最优条件、微分博弈、对称性在数学规划中的应用、车辆路径问题、设施选址与破坏攻击模型等。书中还介绍了多种算法设计与分析方法,如动态规划、变邻域搜索、混合整数规划、近似算法以及启发式求解策略,并探讨了优化技术在经济学、机器学习、网络设计和资源分配中的实际应用。; 适合人群:从事运筹学、优化理论、算法设计及相关应用领域的研究人员、高校教师、研究生及工业界专业人士。; 使用场景及目标:①为学术研究提供最新理论成果和技术方法参考;②支持工程实践中复杂决策问题的建模与求解;③促进跨学科融合,推动优化技术在经济、交通、通信、能源等领域的深入应用;④作为高级课程或研讨会的教学资料,培养学生的理论分析与实际问题解决能力。; 阅读建议:本书内容专业性强,建议读者具备扎实的数学基础和一定的优化理论背景。阅读时可结合具体应用场景选择相关章节深入研读,并配合文中提出的算法进行编程实践,以增强理解。同时推荐关注各论文所列参考文献,进一步拓展知识体系。

【人工智能营销】基于GEO技术的AI搜索优化系统:传感器行业品牌曝光与精准获客解决方案设计

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内容概要:本文档为中科慧感GEO推广方案,旨在通过AI生成式引擎优化(GEO)技术,在主流AI问答平台(如DeepSeek、豆包等)中系统性提升品牌及产品信息的高频、精准露出。项目聚焦于抢占AI搜索流量迁移的“黄金窗口期”,以极低成本建立“AI权威推荐”的品牌信任背书,解决传感器与物联网行业在传统SEO、信息流广告、展会营销等方面的数字化营销困境。方案涵盖平台选择依据、关键词与问题库策略、内容生产与分发、排名保障机制及长期战略价值,形成从曝光到转化的完整闭环。; 适合人群:传感器、物联网及相关B端技术型企业的市场与品牌负责人,具备一定数字化营销基础,关注AI时代新型流量获取方式的决策者。; 使用场景及目标:①在AI搜索平台实现品牌关键词前3位露出率≥90%,保障每周200个问题在12个端口的品牌推荐排名;②建立40-60篇AI友好型内容资产库,覆盖技术解析、评测对比、场景应用等类型,提升专业背书与行业影响力;③为后续二期投流扩展积累数据模型与方法论,抢占AI流量先机。; 阅读建议:此方案强调“轻投入、高回报、可验证”的执行逻辑,建议结合文中成功案例链接实地核验效果,并重点关注排名保障机制与内容复用价值,以便在实际决策中评估其适用性与ROI潜力。

基于三电平ANPC-VSG(虚拟同步发电机)构网型逆变器控制+双闭环+中点电位平衡控制

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内容概要:本文系统研究了基于三电平ANPC(有源中点箝位)拓扑的构网型逆变器控制策略,重点实现了虚拟同步发电机(VSG)控制、双闭环调节与中点电位平衡控制。通过引入DPWMA(双极性倍频脉宽调制)策略,优化输出波形质量,降低谐波含量;结合正负序分离锁相技术,提升在电网不平衡工况下的相位跟踪精度与系统稳定性;采用电网电压前馈控制以增强动态响应能力,抑制外部扰动影响。研究表明,ANPC三电平拓扑具备低开关损耗、高效率、中点电位自然平衡能力强等优势,配合复合控制策略可显著提升逆变器在稳态、动态及复杂电网条件下的并网性能,适用于高电能质量要求的大功率新能源并网与工业变流场合。; 适合人群:具备电力电子、自动控制及电力系统相关基础知识,从事新能源发电、微电网控制、逆变器设计与仿真的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究高可靠性、高电能质量要求的大功率三电平并网逆变器设计方案;②掌握ANPC拓扑结构的工作原理与中点电位控制机制;③实现VSG控制与双闭环调节的协同设计,并集成正负序分离锁相与电网前馈控制;④验证系统在电网电压不平衡、骤升骤降等复杂工况下的适应性与鲁棒性;⑤开展Simulink仿真建模与控制算法验证,支撑实际工程应用开发。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行实践操作,重点关注DPWMA调制模块、正负序分解锁相环、电网电压前馈环节的设计与参数整定,深入理解各控制单元之间的耦合关系及其对整体系统动态与稳态性能的影响,并可通过设置不同故障或扰动工况测试系统的抗干扰能力与恢复特性。

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页面底部可查看数据集可视化效果; 该数据集可直接接入YOLOv5s/v5m/v5l、YOLOv8n/v8s/v8m、YOLOv10n/v10s、yolo11等轻量级至中型骨干网络进行端到端训练,支持从零训练(from scratch)与迁移学习(fine-tuning)两种模式;包含voc格式和yolo格式标签可直接使用

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随着互联网技术与游戏产业发展,网络对战游戏演进为实时通信的多人联机体验。五子棋作为规则简洁、博弈丰富的经典棋类,适合网络对战开发。但HTTP请求应答轮询开销大、实时性差,难支撑落子广播、房间刷新等实时需求。本文基于WebSocket全双工技术实现多人在线五子棋对战,探索实时通信在棋类对战中的应用价值。 研究内容涵盖用户管理、对战组织、实时通信与棋局逻辑:注册登录、房间创建匹配、落子同步、悔棋求和、聊天、记录持久化,支持AI人机与人人双模式。服务端Node.js(Express + ws)搭建WebSocket服务,客户端Unity 2022.3 LTS(C# + UGUI),结构化JSON消息协议,MySQL存储核心数据,引入消息路由表并运用单例、状态机、观察者等设计模式。 系统分为五模块:用户系统负责登录注册、密码加密、会话管理;房间匹配负责创建加入、积分段位匹配;网络同步负责连接维护、消息编解码、落子广播与断线重连续行;对战逻辑负责落子判定、胜负判定、悔棋求和、计时与启发式AI;战绩统计负责记录持久化、胜负统计与排行榜,围绕t_user、t_room、t_game_record、t_chat_log协同。测试表明LAN<100ms、公网<300ms,200人并发,每秒500余消息,重连<3秒,稳定率95%。创新点包括AI人机与人人双模式、段位匹配、JSON消息路由协议、断线重连机制,验证Node.js + WebSocket在棋类对战的可行性,对同类实时对战游戏开发具参考价值。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南

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学生成绩管理系统C++课程设计与实践

资源摘要信息:"学生成绩信息管理系统-C++(1).doc" 1. 系统需求分析与设计 在进行学生成绩信息管理系统开发前,首先需要进行系统需求分析,这是确定系统开发目标与范围的过程。需求分析应包括数据需求和功能需求两个方面。 - 数据需求分析: - 学生成绩信息:需要收集学生的姓名、学号、课程成绩等数据。 - 数据类型和长度:明确每个数据项的数据类型(如字符串、整型等)和长度,例如学号可能是字符串类型且长度为一定值。 - 描述:详细描述每个数据项的意义,以确保系统能够准确处理。 - 功能需求分析: - 列出功能列表:用户界面应提供清晰的操作指引,列出所有可用功能。 - 查询学生成绩:系统应能通过学号或姓名查询学生的成绩信息。 - 增加学生成绩信息:允许用户添加未保存的学生成绩信息。 - 删除学生成绩信息:能够通过学号或姓名删除已经保存的成绩信息。 - 修改学生成绩信息:通过学号或姓名修改已有的成绩记录。 - 退出程序:提供安全退出程序的选项,并确保所有修改都已保存。 2. 系统设计 系统设计阶段主要完成内存数据结构设计、数据文件设计、代码设计、输入输出设计、用户界面设计和处理过程设计。 - 内存数据结构设计: - 使用链表结构组织内存中的数据,便于动态增删查改操作。 - 数据文件设计: - 选择文本文件存储数据,便于查看和编辑。 - 代码设计: - 根据功能需求,编写相应的函数和模块。 - 输入输出设计: - 设计简洁明了的输入输出提示信息和操作流程。 - 用户界面设计: - 用户界面应为字符界面,方便在命令行环境下使用。 - 处理过程设计: - 设计数据处理流程,确保每个操作都有明确的处理逻辑。 3. 系统实现与测试 实现阶段需要根据设计阶段的成果编写程序代码,并进行系统测试。 - 程序编写: - 完成系统设计中所有功能的程序代码编写。 - 系统测试: - 设计测试用例,通过测试用例上机测试系统。 - 记录测试方法和测试结果,确保系统稳定可靠。 4. 设计报告撰写 最后,根据系统开发的各个阶段,撰写详细的设计报告。 - 系统描述:包括问题说明、数据需求和功能需求。 - 系统设计:详细记录内存数据结构设计、数据文件设计、代码设计、输入/输出设计、用户界面设计、处理过程设计。 - 系统测试:包括测试用例描述、测试方法和测试结果。 - 设计特点、不足、收获和体会:反思整个开发过程,总结经验和教训。 时间安排: - 第19周(7月12日至7月16日)完成项目。 - 7月9日8:00到计算机学院实验中心(三楼)提交程序和课程设计报告。 指导教师和系主任(或责任教师)需要在文档上签名确认。 系统需求分析: - 使用表格记录系统需求分析的结果,包括数据项、数据类型、数据长度和描述。 - 分析数据项如学生成绩信息、状态器、链表节点等,确定其属性和行为。 以上就是文档中提到的学生成绩信息管理系统开发的关键知识点。开发此类系统需要熟练掌握C++编程基础,了解面向对象的程序设计思想,以及熟悉文件操作和链表等数据结构的应用。此外,良好的软件开发流程意识、测试意识和文档撰写能力也是必不可少的。
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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

# 告别低效建模:Lumerical脚本自动化实战指南 在光子学仿真领域,时间就是科研生命线。当同行还在GUI界面里反复点击菜单时,你已经用脚本批量生成了20组参数化结构——这不是未来场景,而是每位FDTD用户都应该掌握的基础生产力革命。本文将彻底改变你与Lumerical的交互方式,从手动拖拽的农耕时代,跃迁到自动化建模的工业文明。 ## 1. 为何脚本建模是必然选择 2019年Nature Photonics的一项研究显示,科研工作者在仿真工具上平均浪费37%的时间在重复性操作上。对于需要参数扫描的纳米光学结构设计,这个数字可能更高。手动创建10个不同尺寸的纳米柱阵列意味着: -
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Java邮件解析任务中,如何安全高效地提取HTML邮件内容并避免硬编码、资源泄漏和类型转换异常?

<think>我们被要求优化一段Java代码,该代码用于处理邮件(特别是来自特定发件人的构建通知邮件)。代码的主要问题包括: 1. 重复获取邮件内容:在检查MIME类型后,多次调用`msg[i].getContent()`,这可能导致性能问题或流关闭异常。 2. 类型转换问题:直接将邮件内容转换为`Multipart`而不进行类型检查,可能引发`ClassCastException`。 3. 代码结构问题:逻辑嵌套过深,可读性差,且存在重复代码(如插入邮件详情的操作在两个地方都有)。 4. 硬编码和魔法值:例如在解析HTML表格时使用了硬编码的索引(如list3.get(10)),这容易因邮件
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RH公司应收账款管理优化策略研究

资源摘要信息:"本文针对RH公司的应收账款管理问题进行了深入研究,并提出了改进策略。文章首先分析了应收账款在企业管理中的重要性,指出其对于提高企业竞争力、扩大销售和充分利用生产能力的作用。然后,以RH公司为例,探讨了公司应收账款管理的现状,并识别出合同管理、客户信用调查等方面的不足。在此基础上,文章提出了一系列改善措施,包括完善信用政策、改进业务流程、加强信用调查和提高账款回收力度。特别强调了建立专门的应收账款回收部门和流程的重要性,并建议在实际应用过程中进行持续优化。同时,文章也意识到企业面临复杂多变的内外部环境,因此提出的策略需要根据具体情况调整和优化。 针对财务管理领域的专业学生和从业者,本文提供了一个关于应收账款管理问题的案例研究,具有实际指导意义。文章还探讨了信用管理和征信体系在应收账款管理中的作用,强调了它们对于提升企业信用风险控制和市场竞争能力的重要性。通过对比国内外企业在应收账款管理上的差异,文章总结了适合中国企业实际环境的应收账款管理方法和策略。" 根据提供的文件内容,以下是详细的知识点: 1. 应收账款管理的重要性:应收账款作为企业的一项重要资产,其有效管理关系到企业的现金流、财务健康以及市场竞争力。不良的应收账款管理会导致资金链断裂、坏账损失增加等问题,严重影响企业的正常运营和长远发展。 2. 应收账款的信用风险:在信用交易日益频繁的商业环境中,企业必须对客户信用进行评估,以便采取合理的信用政策,降低信用风险。 3. 合同管理的薄弱环节:合同是应收账款管理的法律基础,严格的合同管理能够保障企业权益,减少因合同问题导致的应收账款风险。 4. 客户信用调查:了解客户的信用状况对于预测和控制应收账款风险至关重要。企业需要建立有效的客户信用调查机制,识别和筛选信用良好的客户。 5. 应收账款回收策略:企业应建立有效的账款回收机制,包括定期的账款跟进、逾期账款的催收等。同时,建立专门的应收账款回收部门可以提升回收效率。 6. 应收账款管理流程优化:通过改进企业内部管理流程,如简化审批流程、提高工作效率等措施,能够提升应收账款的管理效率。 7. 应收账款管理策略的调整和优化:由于企业的内外部环境复杂多变,因此制定的管理策略需要根据实际情况进行动态调整和持续优化。 8. 信用管理和征信体系的作用:建立和完善企业内部信用管理体系和征信体系,有助于企业更好地控制信用风险,并在市场竞争中占据有利地位。 9. 对比国内外应收账款管理实践:通过研究国内外企业在应收账款管理上的不同做法和经验,可以借鉴先进的管理理念和方法,提升国内企业的应收账款管理水平。 综上所述,本文深入探讨了应收账款管理的多个方面,为RH公司乃至其他同类型企业提供了应收账款管理的改进方向和策略,对于财务管理专业的教育和实践都具有重要的参考价值。
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新手别慌!用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构

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