改写一段文字“一是行政执法不规范。执法过程中还存在重检查、轻服务，重处罚、轻规范的问题;多头执法、交叉执法、重复执法的现象尚未有效杜绝，一些执法人员不认真履行职责，滥用自由裁量权，变通处理或者规避法定程序等问题还时有发生。过度执法、执法不公、执法不作为问题仍未根本解决。某综合行政执法局反映，按照“谁审批、谁监管”原则，审批职能部门应当加强事中事后的监管，但由于缺乏有效的衔接配合机制，原职能部门认为既然由综合执法局进行执法，就放松了监管职能，把本该由行业部门监管的责任推给了综合执法部门，给综合执法部门带来较大执法压力，降低了执法效率。二是执法检查过多、司法救济程序过长。一些企业家反映，各种行政检查过多，使企业拿出一半时间应付检查。某企业负责人反映，2022年，安监检查就近20次，某天就有两拨安监人员。当企业对行政处罚不服时，采取司法途径救济时，时限过长，增加诉累。三是执法标准不一。重点反映在环保整治标准的政策执行上，既有国家标准，又有地方标准，还有行业标准，一般环保督查中执行最严的标准，整治标准规定上不一致;再如，安全生产检查中，也存在执法人员与第三方专家意见不一致情况，让企业无所适从。四是基层执法队伍力量薄弱。全市11048名执法人员中，市直执法人员2903人，占总人数的26.2%;县区行政执法人员6145人，占总人数的55.6%;乡镇(街道)行政执法人员2000人，占总人数的18.2%。执法人员主要集中在市、县两级，乡镇(街道)基层行政执法人员数量较少。综合行政执法领域，还存在执法队伍不健全，特别是基层综合执法人员较少，专业领域执法力量不够等问题。”

第一是行政执法不规范。执法过程中还存在着重复检查、重处罚、轻规范的问题;多头执法、交叉执法、重复执法的现象尚未有效杜绝，一些执法人员不认真履行职责，滥用自由裁量权，变通处理或者规避法定程序等问题还时有发生。过度执法、执法不公、执法不作为问题仍未根本解决。某综合行政执法局反映，按照“谁审批、谁监管”原则，审批职能部门应当加强事中事后的监管，但由于缺乏有效的衔接配合机制，原职能部门认为既然由综合执法局进行执法，就放松了监管职能，把本该由行业部门监管的责任推给了综合执法部门，给综合执法部门带来较大执法压力，降低了执法效率。第二是执法检查过多、司法救济程序过长。一些企业家反映，各种行政检查过多，使企业拿出一半时间应付检查。某企业负责人反映，2022年，安监检查就近20次，某天就有两拨安监人员。当企业对行政处罚不服时，

相关问题

改写上一段代码使匹配图像的大小不受限制

要实现匹配图像大小不受限制，可以多尺度模板匹配的方法。这样可以在不同尺度下对模进行匹配，以适应不同大小目标。

下面是改写后的：

import cv2
import numpy np

def match_pattern(frame, pattern):
    载入模式图像
    pattern_img cv2.imread(pattern)

 多尺度模板配
    found = None
    for scale in np.linspace(0.2, 1.0, 20)[::-1]:
        resized = cv2.resize(pattern_img, (int(pattern_img.shape[1] * scale), int(pattern_img.shape[0] * scale)))
        result = cv2.matchTemplate(frame, resized_pattern, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        threshold = 0.8
        loc = np.where(result >= threshold)
        if len(loc[0]) > 0:
            found = (loc[1][0], loc[0][0], resized_pattern.shape[1], resized_pattern.shape[0])
            break

    # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置
    if found is not None:
        (x, y, w, h) = found
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 返回绘制了矩形框的图像
    return frame

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置模式图像的文件名
pattern_file = 'pattern.png'

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 调用函数进行模式匹配
    result_frame = match_pattern(frame, pattern_file)

    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Pattern Matching Result', result_frame)

    # 如果按下q键则退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个改写后的代码中，我们使用了多尺度模板匹配的方法。首先，我们在`match_pattern`函数中使用一个循环来遍历不同的尺度。对于每个尺度，我们将模板图像进行缩放，并使用缩放后的模板进行模板匹配。如果找到了匹配位置，我们会停止循环，并记录匹配位置的坐标和大小。最后，在原始图像上绘制矩形框来标识匹配位置。

这样，无论模板图像的大小如何，都可以适应不同大小的目标进行匹配。

希望这个改写后的代码对你有帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。

js PLC 中bool数组是一个byte, 怎么改写这个byte中的一个值

在 PLC 中，bool 数组通常被定义为一个字节数组，每个元素占用一个字节，取值范围为 0 或 1。如果你需要修改一个 bool 数组中的某个元素，你需要先读取该数组所在的地址，然后根据要修改的元素的索引计算出要修改的字节和位，并将对应的位修改为 0 或 1。最后将修改后的字节写回到 PLC 的对应地址中。

在 snap7 库中，可以使用 `S7Client.ABRead()` 方法读取一个字节到一个 Buffer 中，然后使用位运算和位移操作来修改对应的位。最后使用 `S7Client.ABWrite()` 方法将修改后的字节写回到 PLC 的对应地址中。

例如，假设你要修改 DB1 中的一个 bool 数组 `boolArray` 的第 5 个元素为 true，你可以使用以下代码：

const s7client = new snap7.S7Client();
const buffer = Buffer.alloc(1);
const result = s7client.ABRead("DB", 1, 0, 1, buffer);
if (result === snap7.S7Client.NoError) {
  const byteValue = buffer.readInt8();
  const bitIndex = 5;
  const mask = 1 << bitIndex;
  const newValue = byteValue | mask;
  buffer.writeInt8(newValue);
  const writeResult = s7client.ABWrite("DB", 1, 0, 1, buffer);
  if (writeResult === snap7.S7Client.NoError) {
    console.log("Write bool array success");
  } else {
    console.error(`Write bool array failed: ${s7client.ErrorText(writeResult)}`);
  }
} else {
  console.error(`Read bool array failed: ${s7client.ErrorText(result)}`);
}

在上面的代码中，首先使用 `S7Client.ABRead()` 方法读取 DB1 的第 0 个字节到一个 Buffer 中，然后使用 `Buffer.readInt8()` 方法将读取的字节转换为一个整数值。接下来，根据要修改的元素的索引计算出要修改的位的位置和掩码，并使用位运算和位移操作将对应的位修改为 1。最后使用 `Buffer.writeInt8()` 方法将修改后的字节写回到 Buffer 中，并使用 `S7Client.ABWrite()` 方法将修改后的字节写回到 PLC 的对应地址中。