利用Pvthon语言中的组合数据类型对学号和姓名进行存储， 并实现利用学号访问姓名和利用姓名访问学号的操作。

可以使用Python中的字典（dict）数据类型来存储学号和姓名的对应关系，下面是一个示例代码：

# 定义一个字典，存储学号和姓名的对应关系
students = {
    "1001": "张三",
    "1002": "李四",
    "1003": "王五",
    "1004": "赵六"
}

# 利用学号访问姓名
print(students["1001"])  # 输出：张三

# 利用姓名访问学号
for key, value in students.items():
    if value == "李四":
        print(key)  # 输出：1002

在这个示例中，我们使用了一个字典来存储学号和姓名的对应关系。我们可以通过字典的键（key）来访问对应的值（value），也可以通过遍历字典并判断值来访问对应的键。

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用pvthon编写程序利用h1模板对高 斯噪声进行平滑，分别对比模板大 1\3*3, 5*5, 7*7的效果

以下是使用Python编写的程序，用于对高斯噪声进行平滑并比较不同大小的模板效果：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并添加高斯噪声
img = cv2.imread('lena.jpg')
noise = np.random.normal(0, 50, img.shape)
img_noisy = np.clip(img.astype(np.float32) + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 定义平滑函数
def smooth(img, kernel_size):
    # 构建平滑模板
    kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, 0)
    kernel = np.outer(kernel, kernel)
    kernel /= np.sum(kernel)

    # 应用平滑模板
    result = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)
    for c in range(3):
        result[:, :, c] = cv2.filter2D(img[:, :, c], -1, kernel)

    return result.astype(np.uint8)

# 平滑并显示图像
img_smooth_3 = smooth(img_noisy, 3)
img_smooth_5 = smooth(img_noisy, 5)
img_smooth_7 = smooth(img_noisy, 7)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Noisy', img_noisy)
cv2.imshow('Smooth 3x3', img_smooth_3)
cv2.imshow('Smooth 5x5', img_smooth_5)
cv2.imshow('Smooth 7x7', img_smooth_7)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的程序中，我们首先读取了一张图像，并添加了高斯噪声。然后，我们定义了一个名为“smooth”的函数，用于对图像进行平滑。该函数接受两个参数：输入图像和模板大小。它首先创建一个高斯模板，然后使用cv2.filter2D函数将其应用于输入图像的每个通道。最后，函数返回平滑后的图像。

我们使用三个不同大小的模板（3x3、5x5和7x7）对添加了高斯噪声的图像进行平滑，并将原始图像、带噪声的图像和平滑后的图像显示在屏幕上，以便比较它们之间的差异。您可以根据需要调整高斯噪声的标准差和模板大小来测试程序的效果。

基于pvthon实现的问答系统设计

问答系统可以使用Python编程语言来设计和实现。首先，我们需要定义一个用来存储问题和答案的数据库。可以使用SQLite或者其他数据库来创建一个问题和答案的表，然后将问答数据存储其中。接下来，我们可以使用Python中的一些库来处理自然语言，比如nltk或者spaCy来对用户输入的问题进行分词、词性标注和句法分析，从而提取问题的关键信息。

然后，我们可以使用机器学习算法，比如基于词袋模型或者word2vec模型的文本相似度匹配算法来匹配用户输入的问题和数据库中存储的问题，并找到最相似的问题所对应的答案作为回复。这样可以实现对用户输入问题的自动回答。

另外，为了提高问答系统的性能，我们还可以使用深度学习技术来构建一个基于神经网络的问答系统。可以使用TensorFlow或者PyTorch来构建一个具有序列到序列学习能力的模型，训练模型来理解问题并生成答案。这种模型可以通过大量的数据训练，从而提高问答系统的准确性和泛化能力。

此外，我们还可以结合人机交互技术，设计一个简单易用的用户界面，让用户可以方便地输入问题并获取系统的回复。通过不断的优化和改进，基于Python实现的问答系统可以成为一个强大而高效的工具，帮助用户解决各种问题。