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Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之跳绳

news 2025/10/21 2:06:43

原文：Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之跳绳 - DF创客社区 - 分享创造的喜悦

【项目背景】
跳绳是一个很好的健身项目，为了获知所跳个数，有的跳绳上会有计数器。但这也只能跳完这后看到，能不能在跳的过程中就能看到，这样能让我们坚持跳的更多，更有趣味性。
【项目设计】

通过Mind+Python模式下加载Google的开源Mediapipe人工智能算法库，识别人体姿态，来判断跳绳次数，并通过Pinpong库控制LED灯实时显示次数。
【测试程序】
测试程序中，使用人体姿态23，24两坐标点中点与标准点的比较来确认跳绳完成程度。
 
 
  1. import numpy as np 
  2. import time 
  3. import cv2 
  4. import PoseModule as pm 
  5. cap = cv2.VideoCapture("tiaosheng.mp4") 
  6. detector = pm.poseDetector() 
  7. count = 0 
  8. dir = 0 
  9. pTime = 0 
  10. success=True 
  11. point_sd=0 
  12. while success: 
  13.   success, img = cap.read() 
  14.   if success: 
  15.     img = cv2.resize(img, (640, 480)) 
  16.     img = detector.findPose(img, False) 
  17.     lmList = detector.findPosition(img, False) 
  18.     
  19.     if len(lmList) != 0: 
  20.          
  21.         point = detector.midpoint(img, 24, 23) 
  22.         if point_sd==0: 
  23.             point_sd=point 
  24.             print(point_sd["y"]) 
  25.         # 计算个数 
  26.         print(point["y"]) 
  27.         if point["y"]> point_sd["y"]+15: 
  28.           
  29.             if dir == 0: 
  30.                 count += 0.5 
  31.                 dir = 1 
  32.         if point["y"]<point_sd["y"]+5: 
  33.          
  34.             if dir == 1: 
  35.                 count += 0.5 
  36.                 dir = 0 
  37.         #print(count) 
  38.         cv2.putText(img, str(int(count)), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) 
  39.     cTime = time.time() 
  40.     fps = 1 / (cTime - pTime) 
  41.     pTime = cTime 
  42.     cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) 
  43.     cv2.imshow("Image", img) 
  44.     cv2.waitKey(1) 
 复制代码
【PoseModule.py】

 上面程序用到的“PoseModule.py”文件中，在”poseDetector“类中增加了“midpoint”函数，用于求两点的中点坐标。 
 
 
  1. import math 
  2. import mediapipe as mp 
  3. import cv2 
  4. class poseDetector(): 
  5.     def __init__(self, mode=False, upBody=False, smooth=True, 
  6.                  detectionCon=0.5, trackCon=0.5): 
  7.         self.mode = mode 
  8.         self.upBody = upBody 
  9.         self.smooth = smooth 
  10.         self.detectionCon = detectionCon 
  11.         self.trackCon = trackCon 
  12.         self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils 
  13.         self.mpPose = mp.solutions.pose 
  14.         self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth, 
  15.                                      self.detectionCon, self.trackCon) 
  16.     def findPose(self, img, draw=True): 
  17.         imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
  18.         self.results = self.pose.process(imgRGB) 
  19.         if self.results.pose_landmarks: 
  20.             if draw: 
  21.                 self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks, 
  22.                                            self.mpPose.POSE_CONNECTIONS) 
  23.         return img 
  24.     def findPosition(self, img, draw=True): 
  25.         self.lmList = [] 
  26.         if self.results.pose_landmarks: 
  27.             for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark): 
  28.                 h, w, c = img.shape 
  29.                 # print(id, lm) 
  30.                 cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) 
  31.                 self.lmList.append([id, cx, cy]) 
  32.                 if draw: 
  33.                     cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED) 
  34.         return self.lmList 
  35.     def midpoint(self,img,p1,p2,draw=True): 
  36.         x1, y1 = self.lmList[p1][1:] 
  37.         x2, y2 = self.lmList[p2][1:] 
  38.         x3=int((x1+x2)/2) 
  39.         y3=int((y1+y2)/2) 
  40.         if draw: 
  41.          cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  42.          cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) 
  43.         point={"x":x3,"y":y3} 
  44.         return point 
  45.     def findAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True): 
  46.         # Get the landmarks 
  47.         x1, y1 = self.lmList[p1][1:] 
  48.         x2, y2 = self.lmList[p2][1:] 
  49.         x3, y3 = self.lmList[p3][1:] 
  50.         # Calculate the Angle 
  51.         angle = math.degrees(math.atan2(y3 - y2, x3 - x2) - 
  52.                              math.atan2(y1 - y2, x1 - x2)) 
  53.         if angle < 0: 
  54.             angle += 360 
  55.         # print(angle) 
  56.         # Draw 
  57.         if draw: 
  58.             cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) 
  59.             cv2.line(img, (x3, y3), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) 
  60.             cv2.circle(img, (x1, y1), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  61.             cv2.circle(img, (x1, y1), 15, (0, 0, 255), 2) 
  62.             cv2.circle(img, (x2, y2), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  63.             cv2.circle(img, (x2, y2), 15, (0, 0, 255), 2) 
  64.             cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  65.             cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) 
  66.             cv2.putText(img, str(int(angle)), (x2 - 50, y2 + 50), 
  67.                         cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 255), 2) 
  68.         return angle 
 复制代码
【测试网络视频】 
 
【存在的问题】
 测试结果令人比较满意，但这里存在这样两个问题：1、标准点point_sd这个坐标是以视频开始第一帧画面是站在原地未起跳为前提。
 2、标准点纵坐标的判定区间（point_sd["y"]+5与 point_sd["y"]+15）是根据运行后的数据人为分析出来的，只对这一段视频有效，不具有通用性。
【解决问题思路】
 1、在正式跳绳计数前，先试跳，通过数据分析出标准点、判定区间（防止数据在判定点抖动，出现错误计数）。在上个程序中判定点为：point_sd["y"]+10。
 2、以手势控制屏幕上的虚拟按钮来分析初始化数据，并启动跳绳计数及终止计数。
【解决问题步骤】 
 
第一步：实现手势控制屏幕按钮。
 程序中使用了计时器，以防止连续触发问题。 
 
 
  1. import cv2 
  2. import numpy as np 
  3. import time 
  4. import os 
  5. import HandTrackingModule as htm 
  6. ####################### 
  7. brushThickness = 25 
  8. eraserThickness = 100 
  9. ######################## 
  10. drawColor = (255, 0, 255) 
  11. cap = cv2.VideoCapture(0) 
  12. cap.set(3, 640) 
  13. cap.set(4, 480) 
  14. detector = htm.handDetector(detectionCon=0.65,maxHands=1) 
  15. imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  16. rect=[(20, 20), (120, 120)] 
  17. font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 
  18. cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  19. cv2.putText(imgCanvas, "SET", (45,85), font, 1, drawColor, 2) 
  20. bs=0 
  21. bs2=0 
  22. while True: 
  23. # 1. Import image 
  24. success, img = cap.read() 
  25. if success: 
  26.   img = cv2.flip(img, 1) 
  27. # 2. Find Hand Landmarks 
  28.   img = detector.findHands(img) 
  29.   lmList = detector.findPosition(img, draw=False) 
  30.    
  31.   if len(lmList) !=0: 
  32.    
  33. # tip of index and middle fingers 
  34.    x1, y1 = lmList[8][1:] 
  35.    x2, y2 = lmList[12][1:] 
  36. # 3. Check which fingers are up 
  37.    fingers = detector.fingersUp() 
  38. # print(fingers) 
  39. # 5.  Index finger is up 
  40.    if fingers[1] and fingers[2] == False: 
  41.     cv2.circle(img, (x1, y1), 15, drawColor, cv2.FILLED) 
  42.     if bs2==1: 
  43.       if time.time()-time_start>3: 
  44.          bs2=0 
  45.     else:       
  46.      if x1>rect[0][0] and x1<rect[1][0] and y1>rect[0][1] and y1<rect[1][1]: 
  47.       if bs==0: 
  48.        print("OK") 
  49.        imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  50.        cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  51.        cv2.putText(imgCanvas, "STOP", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  52.        bs=1 
  53.        bs2=1 
  54.        time_start=time.time() 
  55.       else: 
  56.        imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  57.     
  58.   imgGray = cv2.cvtColor(imgCanvas, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  59.    
  60.   img = cv2.bitwise_or(img,imgCanvas) 
  61. # img = cv2.addWeighted(img,0.5,imgCanvas,0.5,0) 
  62.   cv2.imshow("Image", img) 
  63.   cv2.waitKey(1) 
 复制代码 
 
上面程序引用的“HandTrackingModule.py”文件。 
 
 
  1. import cv2 
  2. import mediapipe as mp 
  3. import time 
  4. import math 
  5. import numpy as np 
  6. class handDetector(): 
  7.     def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.8, trackCon=0.5): 
  8.         self.mode = mode 
  9.         self.maxHands = maxHands 
  10.         self.detectionCon = detectionCon 
  11.         self.trackCon = trackCon 
  12.         self.mpHands = mp.solutions.hands 
  13.         self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, 
  14.         self.detectionCon, self.trackCon) 
  15.         self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils 
  16.         self.tipIds = [4, 8, 12, 16, 20] 
  17.     def findHands(self, img, draw=True): 
  18.         imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
  19.         self.results = self.hands.process(imgRGB) 
  20.     # print(results.multi_hand_landmarks) 
  21.         if self.results.multi_hand_landmarks: 
  22.             for handLms in self.results.multi_hand_landmarks: 
  23.                 if draw: 
  24.                     self.mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, 
  25.                     self.mpHands.HAND_CONNECTIONS) 
  26.         return img 
  27.     def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True): 
  28.         xList = [] 
  29.         yList = [] 
  30.         bbox = [] 
  31.         self.lmList = [] 
  32.         if self.results.multi_hand_landmarks: 
  33.             myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo] 
  34.             for id, lm in enumerate(myHand.landmark): 
  35.             # print(id, lm) 
  36.                 h, w, c = img.shape 
  37.                 cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) 
  38.                 xList.append(cx) 
  39.                 yList.append(cy) 
  40.             # print(id, cx, cy) 
  41.                 self.lmList.append([id, cx, cy]) 
  42.                 if draw: 
  43.                     cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED) 
  44.             xmin, xmax = min(xList), max(xList) 
  45.             ymin, ymax = min(yList), max(yList) 
  46.             bbox = xmin, ymin, xmax, ymax 
  47.             if draw: 
  48.                 cv2.rectangle(img, (xmin - 20, ymin - 20), (xmax + 20, ymax + 20), 
  49.         (0, 255, 0), 2) 
  50.         return self.lmList 
  51.     def fingersUp(self): 
  52.         fingers = [] 
  53.     # Thumb 
  54.         if self.lmList[self.tipIds[0]][1] > self.lmList[self.tipIds[0] - 1][1]: 
  55.             fingers.append(1) 
  56.         else: 
  57.             fingers.append(0) 
  58.     # Fingers 
  59.         for id in range(1, 5): 
  60.             if self.lmList[self.tipIds[id]][2] < self.lmList[self.tipIds[id] - 2][2]: 
  61.                 fingers.append(1) 
  62.             else: 
  63.                 fingers.append(0) 
  64.         # totalFingers = fingers.count(1) 
  65.         return fingers 
  66.     def findDistance(self, p1, p2, img, draw=True,r=15, t=3): 
  67.         x1, y1 = self.lmList[p1][1:] 
  68.         x2, y2 = self.lmList[p2][1:] 
  69.         cx, cy = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2 
  70.         if draw: 
  71.             cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255), t) 
  72.             cv2.circle(img, (x1, y1), r, (255, 0, 255), cv2.FILLED) 
  73.             cv2.circle(img, (x2, y2), r, (255, 0, 255), cv2.FILLED) 
  74.             cv2.circle(img, (cx, cy), r, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  75.             length = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1) 
  76.         return length, img, [x1, y1, x2, y2, cx, cy] 
 复制代码第二步，分析数据，得到判定点纵坐标。思路是，坐标数据是上下波动，将数据中的波峰和波谷分别提取出来计算均值，然后取中值，和差值。中值为判定点，差值用来确定判定区域。波峰和波谷的判定采用的是两边数据与当前数据做差值看差值方向，如果方向相反，即为峰值。但这里就存在，Mediapipe识别准确度的问题，可能在上升或下降的过程中数据不平滑，出现数据波动。可能在分析时，出现误判，采集到错误的峰值。后期可采用滤波算法处理此问题。现在看效果，还不错。 
 
 
  1. import numpy as np 
  2. import time 
  3. import cv2 
  4. import PoseModule as pm 
  5. import math 
  6. def max_min(a): 
  7. h = [] 
  8. l = [] 
  9. for i in range(1, len(a)-1): 
  10.     if(a[i-1] < a[i] and a[i+1] < a[i]): 
  11.         h.append(a[i]) 
  12.     elif(a[i-1] > a[i] and a[i+1] > a[i]): 
  13.         l.append(a[i]) 
  14. if(len(h) == 0): 
  15.     h.append(max(a)) 
  16. if(len(l) == 0): 
  17.     l.append(min(a[a.index(max(a)):])) 
  18. mid=(np.mean(h)+np.mean(l))/2 
  19. print(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  20. return(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  21. cap = cv2.VideoCapture("tiaosheng.mp4") 
  22. detector = pm.poseDetector() 
  23. count = 0 
  24. dir = 0 
  25. pTime = 0 
  26. success=True 
  27. point=[] 
  28. while success: 
  29.   success, img = cap.read() 
  30.   if success: 
  31.     img = cv2.resize(img, (640, 480)) 
  32.     img = detector.findPose(img, False) 
  33.     lmList = detector.findPosition(img, False) 
  34.     
  35.     if len(lmList) != 0: 
  36.         point_tem=detector.midpoint(img, 24, 23) 
  37.         point.append(point_tem['y']) 
  38.         cv2.putText(img, str(point_tem['y']), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) 
  39.     cTime = time.time() 
  40.     fps = 1 / (cTime - pTime) 
  41.     pTime = cTime 
  42.     cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) 
  43.     cv2.imshow("Image", img) 
  44.     cv2.waitKey(1) 
  45. max_min(point) 
  46. cap.release() 
  47. cv2.destroyAllWindows() 
 复制代码
   
   
最终得到“304 26”为“中值 差值”
   
【完整程序】
 
将以上分段程序进行整合，得到完整程序，并进行实地测试。（纯手工敲码） 
 
 
  1. import cv2 
  2. import numpy as np 
  3. import time 
  4. import os 
  5. import HandTrackingModule as htm 
  6. import PoseModule as pm 
  7. #计算判定点 
  8. def max_min(a): 
  9. h = [] 
  10. l = [] 
  11. for i in range(1, len(a)-1): 
  12.     if(a[i-1] < a[i] and a[i+1] < a[i]): 
  13.         h.append(a[i]) 
  14.     elif(a[i-1] > a[i] and a[i+1] > a[i]): 
  15.         l.append(a[i]) 
  16. if(len(h) == 0): 
  17.     h.append(max(a)) 
  18. if(len(l) == 0): 
  19.     l.append(min(a[a.index(max(a)):])) 
  20. mid=(np.mean(h)+np.mean(l))/2 
  21. print(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  22. return(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  23. ####################### 
  24. brushThickness = 25 
  25. eraserThickness = 100 
  26. ######################## 
  27. drawColor = (255, 0, 255) 
  28. cap = cv2.VideoCapture(0) 
  29. cap.set(3, 640) 
  30. cap.set(4, 480) 
  31. detector_hand = htm.handDetector(detectionCon=0.65,maxHands=1) 
  32. detector_pose = pm.poseDetector() 
  33. imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  34. rect=[(20, 20), (120, 120)] 
  35. font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 
  36. cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  37. cv2.putText(imgCanvas, "SET", (45,85), font, 1, drawColor, 2) 
  38. bs=0 
  39. bs2=0 
  40. bs3=0 
  41. point=[] 
  42. count=0 
  43. pTime = 0 
  44. dire=0 
  45. while True: 
  46. success, img = cap.read() 
  47. if success: 
  48.       img = cv2.flip(img, 1) 
  49.       if bs==1 and bs2==0: 
  50.        if bs3==1: 
  51.          if time.time()-time_start<4: 
  52.           cv2.putText(img, str(3-int(time.time()-time_start)), (300, 240), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) 
  53.          else: 
  54.           bs3=0 
  55.           time_start=time.time() 
  56.        else: 
  57.           if time.time()-time_start<11: 
  58.             img = detector_pose.findPose(img, False) 
  59.             lmList = detector_pose.findPosition(img, False) 
  60.     
  61.             if len(lmList) != 0: 
  62.                 point_tem=detector_pose.midpoint(img, 24, 23) 
  63.                 point.append(point_tem['y']) 
  64.                 cv2.putText(img, str(point_tem['y']), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) 
  65.             cv2.putText(img, str(10-int(time.time()-time_start)), (500, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) 
  66.           else: 
  67.               point_sd,l=max_min(point) 
  68.               bs=2 
  69.               cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  70.               cv2.putText(imgCanvas, "START", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  71.           
  72.       if bs==3 and bs2==0:   
  73.        if bs3==1: 
  74.          if time.time()-time_start<4: 
  75.           cv2.putText(img, str(3-int(time.time()-time_start)), (300, 240), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) 
  76.          else: 
  77.           bs3=0 
  78.           time_start=time.time() 
  79.        else: 
  80.           img = detector_pose.findPose(img, False) 
  81.           lmList = detector_pose.findPosition(img, False) 
  82.     
  83.           if len(lmList) != 0: 
  84.             point = detector_pose.midpoint(img, 24, 23) 
  85.             if point["y"]> point_sd+l/4: 
  86.           
  87.               if dire == 0: 
  88.                 count += 0.5 
  89.                 dire = 1 
  90.             if point["y"]<point_sd-l/4: 
  91.          
  92.               if dire == 1: 
  93.                 count += 0.5 
  94.                 dire = 0 
  95.        
  96.             cv2.putText(img, str(int(count)), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8)   
  97.       if bs2==1:#等待三秒 
  98.          if time.time()-time_start>4: 
  99.             bs2=0 
  100.             time_start=time.time() 
  101.                       
  102.       else: 
  103.         #手势操作 
  104.         img = detector_hand.findHands(img) 
  105.         lmList = detector_hand.findPosition(img, draw=False) 
  106.         if len(lmList) !=0: 
  107.          x1, y1 = lmList[8][1:] 
  108.          x2, y2 = lmList[12][1:] 
  109.          fingers = detector_hand.fingersUp() 
  110.          #出示食指 
  111.          if fingers[1] and fingers[2] == False: 
  112.           cv2.circle(img, (x1, y1), 15, drawColor, cv2.FILLED)      
  113.           if x1>rect[0][0] and x1<rect[1][0] and y1>rect[0][1] and y1<rect[1][1]:#食指进入按钮区域 
  114.            if bs==0: 
  115.             print("OK") 
  116.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  117.             bs=1 
  118.             bs2=1 
  119.             bs3=1 
  120.             time_start=time.time() 
  121.            elif bs==1: 
  122.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  123.             bs2=1 
  124.             bs3=1 
  125.             time_start=time.time() 
  126.            elif bs==2: 
  127.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  128.             cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  129.             cv2.putText(imgCanvas, "STOP", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  130.             bs=3   
  131.             bs2=1 
  132.             bs3=1 
  133.             time_start=time.time() 
  134.            elif bs==3: 
  135.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  136.             cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  137.             cv2.putText(imgCanvas, "START", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  138.             bs=2   
  139.             bs2=1 
  140.             bs3=1 
  141.             time_start=time.time() 
  142.       cTime = time.time() 
  143.       fps = 1 / (cTime - pTime) 
  144.       pTime = cTime 
  145.       cv2.putText(img, str(int(fps)), (500, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) 
  146.       imgGray = cv2.cvtColor(imgCanvas, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  147.       img = cv2.bitwise_or(img,imgCanvas) 
  148.       cv2.imshow("Image", img) 
  149.       cv2.waitKey(1) 
 复制代码 
 
【计数炫灯】
 使用Pinpong库，连接Micro:bit，控制LED灯随跳绳次数增加亮灯数。


  
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 















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20世纪60年代后期&#xff0c;就出现了数据库技术。取得成就如下&#xff1a;造就了四位图灵奖得主发展成为以数据建模和DBMS核心技术为主&#xff0c;内容丰富的一门学科。带动了一个巨大的软件产业-DBMS产品及其相关工具和解决方案。四个基本概念数据数据是数据库中存储的基本…...






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阅读笔记6——通道混洗




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上海亚商投顾：沪指失守3300点 卫星导航概念全天强势




上海亚商投顾前言&#xff1a;无惧大盘涨跌&#xff0c;解密龙虎榜资金&#xff0c;跟踪一线游资和机构资金动向&#xff0c;识别短期热点和强势个股。市场情绪指数早间低开后震荡回升&#xff0c;沪指盘中一度翻红&#xff0c;随后又再度走低&#xff0c;创业板指午后跌近1%。…...






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疯狂的SOVA：Android银行木马“新标杆”




2021年8月初&#xff0c;一款针对Android银行APP的恶意软件出现在人们的视野中&#xff0c;ThreatFabric 安全研究人员首次发现了这一木马&#xff0c;在其C2服务器的登录面板&#xff0c;研究人员发现&#xff0c;攻击者将其称之为SOVA。 
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2023/2/23 5:18:03



















汽车零部件企业数字工厂管理系统建设方案




在汽车零部件制造领域&#xff0c;伴随工业信息化与机器人化&#xff0c;制造模式逐渐从 CAD/CAE/CAM 数字化设计及加工走向全产品周期虚拟现实的数字化工厂管理系统平台&#xff0c;实现虚拟现实设计制造&#xff0c;防范产品缺陷并预防设备故障&#xff0c;大幅提高生产效率。…...






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2023/2/23 5:16:53



















【线程同步工具】Semaphore源码解析




控制对资源的一个或多个副本的并发访问 
Java API 提供了一种信号量机制 Semaphore。 一个信号量就是一个计数器&#xff0c; 可用于保护对一个或多个共享资源的访问。 
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2023/2/23 5:15:45



















获取实时天气




一、用天气API&#xff08;需要付费&#xff09; 网址&#xff1a;https://www.tianqiapi.com/请求方式及url&#xff1a;请求方式&#xff1a;GET接口地址&#xff1a;https://tianqiapi.com/free/day请求示例https://www.tianqiapi.com/free/day?appid_____&appsecret__…...






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2023/2/23 5:14:33



















【数据库】redis数据持久化




目录 
数据持久化 
一&#xff0c; RDB 
1&#xff0c; 什么是RDB 
2&#xff0c;持久化流程 
3&#xff0c; 相关配置 
案例演示&#xff1a; 
4&#xff0c; 备份和恢复 
1、备份 
2、恢复 
3&#xff0c;优势 
4&#xff0c; 劣势 
二&#xff0c;AOF 
1&#xff0c;什么是A…...






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2023/2/23 5:13:22



















前端编译、JIT编译、AOT编译




一、前端编译&#xff1a;java设计之初就是强调跨平台&#xff0c;通过javac将源文件编译成于平台无关的class文件&#xff0c; 它定义了执行 Java 程序所需的所有信息&#xff08;许多Java"语法糖"&#xff0c;是在这个阶段完成的&#xff0c;不依赖虚拟机&#xff…...






编程日记
2023/2/23 5:12:14



















父子组件中，子组件调用父组件的方法




父子组件中&#xff0c;子组件调用父组件的方法 
方法一&#xff1a;直接在子组件中通过this.$parent.event来调用父组件的方法 
父组件 
<template><p><child>父组件</child></p>
</template>
<script>import child from ~/compone…...






编程日记
2023/2/23 5:11:07



















第七章.深度学习




第七章.深度学习 7.1 深度学习 
深度学习是加深了层的深度神经网络。 1.加深层的好处 1).可以减少网络的参数数量 5*5的卷积运算示例&#xff1a;   重复两次3*3的卷积层示例&#xff1a;   图像说明&#xff1a; ①.一次5 * 5的卷积运算的区域可以由两次3 * 3的卷积运算抵消&a…...






编程日记
2023/2/23 5:10:02



















小学生学Arduino---------点阵（三）动态的显示与清除




学习目标&#xff1a; 
1、理解“整数值”的概念与使用 2、理解“N1”指令的意义 3、掌握“反复执行多次”指令的使用 4、掌握屏幕模块的清除功能指令 5、理解“反复执行”指令与“反复执行多次”指令的嵌套使用 6、搭建电路图 7、编写程序 效果&#xff1a;  整数包括&#xf…...






编程日记
2023/2/23 5:08:56



















opencv图片处理




目录1 图片处理1.1 显示图片1.2 旋转图片1.3 合并图片1.4、Mat类1.4.1、像素的储存结构1.4.2、访问像素数据1.6、rgb转灰度图1.7、二值化1.8、对比度和亮度1.9、图片缩放1.9.1、resize临近点算法双线性内插值1.9.2、金字塔缩放1.10、图片叠加1 图片处理 
1.1 显示图片 
#includ…...






编程日记
2023/2/23 5:07:47



















C++ Primer Plus 学习笔记（二）—— 复合类型




数组 
当我们只是定义了数组&#xff0c;而没有对数组进行初始化时&#xff0c;那数组的值将是未定义的。 
在对数组进行初始化时&#xff0c;如果只对数组的一部分进行初始化&#xff0c;编译器会将把其他元素自动设置为0。 
#include <iostream>using namespace std;in…...






编程日记
2023/2/23 5:06:40



















代码随想录算法训练营第七天 | 454.四数相加II 、 383. 赎金信、15. 三数之和、18. 四数之和 、总结




打卡第七天&#xff0c;还是哈希表。 今日任务 454.四数相加II383.赎金信15.三数之和18.四数之和总结 454.四数相加II  代码随想录 
class Solution {
public:int fourSumCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, vector<int>& nums3, ve…...






编程日记
2023/2/23 5:05:34



















apply函数族




apply函数族 
apply函数族是R语言中帮助用户实现高效的向量化运算的一系列函数&#xff0c;包括apply,lapply,sapply,vapply等。 
apply() 
apply函数以列或行为单位进行循环操作&#xff0c;可以处理matrix、array数据&#xff0c;返回一个向量或matrix。 
apply(data,1/2,fuc…...






编程日记
2023/2/23 5:04:21





















C++_核心编程_多态案例二-制作饮品




#include <iostream>
#include <string>  
using namespace std;/*制作饮品的大致流程为&#xff1a;煮水 -  冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料
利用多态技术实现本案例&#xff0c;提供抽象制作饮品基类&#xff0c;提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/
class AbstractDr…...






编程新知
2025/10/15 18:21:37



















安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台：AR智慧点检验收套件




在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业&#xff0c;其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 
随着企业自动化和智能化建设的推进&#xff0c;需提前预防假检、错检、漏检&#xff0c;推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时&#xff0c;…...






编程新知
2025/10/15 19:07:29



















Python实现prophet 理论及参数优化




文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...






编程新知
2025/10/20 21:31:29



















第一篇：Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明




AI 领域的快速发展正在催生一个新时代&#xff0c;智能代理&#xff08;agents&#xff09;不再是孤立的个体&#xff0c;而是能够像一个数字团队一样协作。然而&#xff0c;当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现&#xff0c;导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...






编程新知
2025/10/17 9:03:47



















sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串




DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C       DECLARE xml XML  (         SELECT <x>  REPLACE(LotNo, ,, </x><x>)  </x>         )         DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50)         -- 提取 XML 中的值         SELECT value  x.value(., VARCHAR(MAX))…...






编程新知
2025/10/12 1:27:57



















论文解读：交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架（一）




宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 
论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架&#xff08;一&#xff09; 
论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...






编程新知
2025/8/27 0:58:09



















C++.OpenGL （10/64）基础光照（Basic Lighting）




基础光照（Basic Lighting） 
冯氏光照模型（Phong Lighting Model） #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...






编程新知
2025/10/1 19:50:46



















Matlab | matlab常用命令总结




常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作（核心）三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结，涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...






编程新知
2025/8/11 1:05:59



















mysql已经安装，但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包




文章目录 现象&#xff1a;mysql已经安装&#xff0c;但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时&#xff0c;可能是因为以下几个原因&#xff1a;1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...






编程新知
2025/10/11 3:06:19



















是否存在路径（FIFOBB算法）




题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图&#xff0c;该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序&#xff0c;确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数&#xff0c;分别表示n 和 e 的值&#xff08;1…...






编程新知
2025/10/1 6:09:21