pytion 在文本中添加动态文字
时间: 2024-02-21 11:58:40 浏览: 19
如果您想要在 Python 中向文本添加动态文字，可以使用字符串格式化的方式。例如，您可以使用 f-string 的方式将一个变量的值插入到字符串中。下面是一个简单示例：
```
name = "Alice"
age = 25
message = f"My name is {name} and I am {age} years old."
print(message)
```
输出结果为：
```
My name is Alice and I am 25 years old.
```
在上面的例子中，我们使用了 f-string 的语法将 `name` 和 `age` 变量的值插入到字符串中。您可以根据需要修改这个示例，将动态文字添加到您的文本中。
相关问题
c#使用pytion
C#可以使用Python通过一些库和工具进行交互。有几种方法可以实现C#与Python的集成：
1. IronPython：IronPython是一个在.NET平台上运行的Python解释器。你可以使用IronPython将Python脚本嵌入到C#代码中，并通过它来执行Python代码。
2. Pythonnet：Pythonnet是一个用于将C#和Python连接起来的库。它允许你在C#代码中调用Python模块、类和函数，并读取和操作Python对象。
3. Process调用：你可以使用C#的Process类来启动一个Python进程，并通过输入输出流与它进行通信。这种方法需要你在C#中调用Python解释器，并将Python代码作为参数传递给解释器执行。
以上是几种常见的方式，你可以根据具体需求选择适合的方法来实现C#与Python的交互。
pytion爱心代码
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<style>
* {
padding: 0;
margin: 0;
}
html,
body {
height: 100%;
padding: 0;
margin: 0;
background: #000;
}
canvas {
position: absolute;
width: 100%;
height: 100%;
}
.aa {
position: fixed;
left: 50%;
bottom: 10px;
color: #ccc;
}
</style>
<body>
<canvas id="pinkboard"></canvas>
<script>
/*
* Settings
*/
var settings = {
particles: {
length: 500, // maximum amount of particles
duration: 2, // particle duration in sec
velocity: 100, // particle velocity in pixels/sec
effect: -0.75, // play with this for a nice effect
size: 30 // particle size in pixels
}
};
/*
* RequestAnimationFrame polyfill by Erik M?ller
*/
(function () {
var b = 0;
var c = ["ms", "moz", "webkit", "o"];
for (var a = 0; a < c.length && !window.requestAnimationFrame; ++a) {
window.requestAnimationFrame = window[c[a] + "RequestAnimationFrame"];
window.cancelAnimationFrame =
window[c[a] + "CancelAnimationFrame"] ||
window[c[a] + "CancelRequestAnimationFrame"];
}
if (!window.requestAnimationFrame) {
window.requestAnimationFrame = function (h, e) {
var d = new Date().getTime();
var f = Math.max(0, 16 - (d - b));
var g = window.setTimeout(function () {
h(d + f);
}, f);
b = d + f;
return g;
};
}
if (!window.cancelAnimationFrame) {
window.cancelAnimationFrame = function (d) {
clearTimeout(d);
};
}
})();
/*
* Point class
*/
var Point = (function () {
function Point(x, y) {
this.x = typeof x !== "undefined" ? x : 0;
this.y = typeof y !== "undefined" ? y : 0;
}
Point.prototype.clone = function () {
return new Point(this.x, this.y);
};
Point.prototype.length = function (length) {
if (typeof length == "undefined")
return Math.sqrt(this.x * this.x + this.y * this.y);
this.normalize();
this.x *= length;
this.y *= length;
return this;
};
Point.prototype.normalize = function () {
var length = this.length();
this.x /= length;
this.y /= length;
return this;
};
return Point;
})();
/*
* Particle class
*/
var Particle = (function () {
function Particle() {
this.position = new Point();
this.velocity = new Point();
this.acceleration = new Point();
this.age = 0;
}
Particle.prototype.initialize = function (x, y, dx, dy) {
this.position.x = x;
this.position.y = y;
this.velocity.x = dx;
this.velocity.y = dy;
this.acceleration.x = dx * settings.particles.effect;
this.acceleration.y = dy * settings.particles.effect;
this.age = 0;
};
Particle.prototype.update = function (deltaTime) {
this.position.x += this.velocity.x * deltaTime;
this.position.y += this.velocity.y * deltaTime;
this.velocity.x += this.acceleration.x * deltaTime;
this.velocity.y += this.acceleration.y * deltaTime;
this.age += deltaTime;
};
Particle.prototype.draw = function (context, image) {
function ease(t) {
return --t * t * t + 1;
}
var size = image.width * ease(this.age / settings.particles.duration);
context.globalAlpha = 1 - this.age / settings.particles.duration;
context.drawImage(
image,
this.position.x - size / 2,
this.position.y - size / 2,
size,
size
);
};
return Particle;
})();
/*
* ParticlePool class
*/
var ParticlePool = (function () {
var particles,
firstActive = 0,
firstFree = 0,
duration = settings.particles.duration;
function ParticlePool(length) {
// create and populate particle pool
particles = new Array(length);
for (var i = 0; i < particles.length; i++)
particles[i] = new Particle();
}
ParticlePool.prototype.add = function (x, y, dx, dy) {
particles[firstFree].initialize(x, y, dx, dy);
// handle circular queue
firstFree++;
if (firstFree == particles.length) firstFree = 0;
if (firstActive == firstFree) firstActive++;
if (firstActive == particles.length) firstActive = 0;
};
ParticlePool.prototype.update = function (deltaTime) {
var i;
// update active particles
if (firstActive < firstFree) {
for (i = firstActive; i < firstFree; i++)
particles[i].update(deltaTime);
}
if (firstFree < firstActive) {
for (i = firstActive; i < particles.length; i++)
particles[i].update(deltaTime);
for (i = 0; i < firstFree; i++) particles[i].update(deltaTime);
}
// remove inactive particles
while (
particles[firstActive].age >= duration &&
firstActive != firstFree
) {
firstActive++;
if (firstActive == particles.length) firstActive = 0;
}
};
ParticlePool.prototype.draw = function (context, image) {
// draw active particles
if (firstActive < firstFree) {
for (i = firstActive; i < firstFree; i++)
particles[i].draw(context, image);
}
if (firstFree < firstActive) {
for (i = firstActive; i < particles.length; i++)
particles[i].draw(context, image);
for (i = 0; i < firstFree; i++) particles[i].draw(context, image);
}
};
return ParticlePool;
})();
/*
* Putting it all together
*/
(function (canvas) {
var context = canvas.getContext("2d"),
particles = new ParticlePool(settings.particles.length),
particleRate =
settings.particles.length / settings.particles.duration, // particles/sec
time;
// get point on heart with -PI <= t <= PI
function pointOnHeart(t) {
return new Point(
160 * Math.pow(Math.sin(t), 3),
130 * Math.cos(t) -
50 * Math.cos(2 * t) -
20 * Math.cos(3 * t) -
10 * Math.cos(4 * t) +
25
);
}
// creating the particle image using a dummy canvas
var image = (function () {
var canvas = document.createElement("canvas"),
context = canvas.getContext("2d");
canvas.width = settings.particles.size;
canvas.height = settings.particles.size;
// helper function to create the path
function to(t) {
var point = pointOnHeart(t);
point.x =
settings.particles.size / 2 +
(point.x * settings.particles.size) / 350;
point.y =
settings.particles.size / 2 -
(point.y * settings.particles.size) / 350;
return point;
}
// create the path
context.beginPath();
var t = -Math.PI;
var point = to(t);
context.moveTo(point.x, point.y);
while (t < Math.PI) {
t += 0.01; // baby steps!
point = to(t);
context.lineTo(point.x, point.y);
}
context.closePath();
// create the fill
context.fillStyle = "#ea80b0";
context.fill();
// create the image
var image = new Image();
image.src = canvas.toDataURL();
return image;
})();
// render that thing!
function render() {
// next animation frame
requestAnimationFrame(render);
// update time
var newTime = new Date().getTime() / 1000,
deltaTime = newTime - (time || newTime);
time = newTime;
// clear canvas
context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
// create new particles
var amount = particleRate * deltaTime;
for (var i = 0; i < amount; i++) {
var pos = pointOnHeart(Math.PI - 2 * Math.PI * Math.random());
var dir = pos.clone().length(settings.particles.velocity);
particles.add(
canvas.width / 2 + pos.x,
canvas.height / 2 - pos.y,
dir.x,
-dir.y
);
}
// update and draw particles
particles.update(deltaTime);
particles.draw(context, image);
}
// handle (re-)sizing of the canvas
function onResize() {
canvas.width = canvas.clientWidth;
canvas.height = canvas.clientHeight;
}
window.onresize = onResize;
// delay rendering bootstrap
setTimeout(function () {
onResize();
render();
}, 10);
})(document.getElementById("pinkboard"));
</script>
</body>
</html>
```
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通过CNN卷积神经网络对盆栽识别-含图片数据集.zip
本代码是基于python pytorch环境安装的。
下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境，环境需要自行配置。
或可直接参考下面博文进行环境安装。
https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467
如果实在不会安装的，可以直接下载免安装环境包，有偿的哦
https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780
安装好环境之后，
代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py
02深度学习模型训练.py
和03pyqt_ui界面.py
数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，
运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签
运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地
0.96寸OLED显示屏
尺寸与分辨率：该显示屏的尺寸为0.96英寸，常见分辨率为128x64像素，意味着横向有128个像素点，纵向有64个像素点。这种分辨率足以显示基本信息和简单的图形。
显示技术：OLED（有机发光二极管）技术使得每个像素都能自发光，不需要背光源，因此对比度高、色彩鲜艳、视角宽广，且在低亮度环境下表现更佳，同时能实现更低的功耗。
接口类型：这种显示屏通常支持I²C（IIC）和SPI两种通信接口，有些型号可能还支持8080或6800并行接口。I²C接口因其简单且仅需两根数据线（SCL和SDA）而广受欢迎，适用于降低硬件复杂度和节省引脚资源。
驱动IC：常见的驱动芯片为SSD1306，它负责控制显示屏的图像显示，支持不同显示模式和刷新频率的设置。
物理接口：根据型号不同，可能有4针（I²C接口）或7针（SPI接口）的物理连接器。
颜色选项：虽然大多数0.96寸OLED屏为单色（通常是白色或蓝色），但也有双色版本，如黄蓝双色，其中屏幕的一部分显示黄色，另一部分显示蓝色。
保险服务门店新年工作计划PPT.pptx
在保险服务门店新年工作计划PPT中，包含了五个核心模块：市场调研与目标设定、服务策略制定、营销与推广策略、门店形象与环境优化以及服务质量监控与提升。以下是每个模块的关键知识点：
1. **市场调研与目标设定**
- **了解市场**：通过收集和分析当地保险市场的数据，包括产品种类、价格、市场需求趋势等，以便准确把握市场动态。
- **竞争对手分析**：研究竞争对手的产品特性、优势和劣势，以及市场份额，以进行精准定位和制定有针对性的竞争策略。
- **目标客户群体定义**：根据市场需求和竞争情况，明确服务对象，设定明确的服务目标，如销售额和客户满意度指标。
2. **服务策略制定**
- **服务计划制定**：基于市场需求定制服务内容，如咨询、报价、理赔协助等，并规划服务时间表，保证服务流程的有序执行。
- **员工素质提升**：通过专业培训提升员工业务能力和服务意识，优化服务流程，提高服务效率。
- **服务环节管理**：细化服务流程，明确责任，确保服务质量和效率，强化各环节之间的衔接。
3. **营销与推广策略**
- **节日营销活动**：根据节庆制定吸引人的活动方案，如新春送福、夏日促销，增加销售机会。
- **会员营销**：针对会员客户实施积分兑换、优惠券等策略，增强客户忠诚度。
4. **门店形象与环境优化**
- **环境设计**：优化门店外观和内部布局，营造舒适、专业的服务氛围。
- **客户服务便利性**：简化服务手续和所需材料，提升客户的体验感。
5. **服务质量监控与提升**
- **定期评估**：持续监控服务质量，发现问题后及时调整和改进，确保服务质量的持续提升。
- **流程改进**：根据评估结果不断优化服务流程，减少等待时间，提高客户满意度。
这份PPT旨在帮助保险服务门店在新的一年里制定出有针对性的工作计划，通过科学的策略和细致的执行，实现业绩增长和客户满意度的双重提升。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果
# 1. 图像去噪基础
图像去噪旨在从图像中去除噪声，提升图像质量。图像噪声通常由传感器、传输或处理过程中的干扰引起。了解图像噪声的类型和特性对于选择合适的去噪算法至关重要。
**1.1 噪声类型**
* **高斯噪声：**具有正态分布的加性噪声，通常由传感器热噪声引起。
* **椒盐噪声：**随机分布的孤立像素，值要么为最大值（白色噪声），要么为最小值（黑色噪声）。
* **脉冲噪声
InputStream in = Resources.getResourceAsStream
`Resources.getResourceAsStream`是MyBatis框架中的一个方法，用于获取资源文件的输入流。它通常用于加载MyBatis配置文件或映射文件。
以下是一个示例代码，演示如何使用`Resources.getResourceAsStream`方法获取资源文件的输入流：
```java
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import java.io.InputStream;
public class Example {
public static void main(String[] args) {
车辆安全工作计划PPT.pptx
"车辆安全工作计划PPT.pptx"
这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开，涵盖了多个关键领域，旨在提升车辆安全性能，降低交通事故发生率，以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。
首先，工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择，以增强车辆的结构强度和耐久性，从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时，通过采用先进的电子控制和安全技术，提升车辆的主动和被动安全性能，例如防抱死刹车系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等，可以显著提高行驶安全性。
其次，工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度，明确各级安全管理责任，以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时，需要建立安全管理体系，涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等，确保安全管理工作的系统性和规范性。
再者，加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平，使他们更加重视安全行车，了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规，还涉及安全驾驶技能和应急处置能力，以应对可能发生的突发情况。
此外，文档还提到了严格遵守交通规则的重要性。这需要通过宣传和执法来强化，以降低由于违反交通规则造成的交通事故。同时，优化道路交通设施，如改善交通标志、标线和信号灯，可以提高道路通行效率，进一步增强道路安全性。
在实际操作层面，工作计划中提到了车辆定期检查的必要性，包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查，以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理，以确保车辆始终处于良好状态。
最后，建立车辆安全信息管理系统也是关键。通过对车辆事故和故障情况进行记录和分析，可以为安全管理提供数据支持，以便及时发现问题，预防潜在风险，并对事故进行有效处理和责任追究。
这份车辆安全工作计划全面覆盖了从车辆本身到驾驶员行为，再到道路环境的诸多方面，旨在构建一个全方位、多层次的车辆安全管理体系，以降低交通事故风险，保障道路交通安全。