关键字： PyQt、Python、调试工具、Pycharm案例简述随着组内业务的扩大，经常会有需要给外部提供建议的调试工具的相关制作需求。由于我们岗位目前技术栈均为嵌入式C++开发，对于图形界面开发的能力和知识存在相对不足的情况。针对这个问题，找到另一种方式可以简化调试工具的开发流程。Python的简洁与库众多的优势，决定了Python实现一些简单的业务只需要很少量的代码即可完成功能。同样的功能，
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2024-09-24 09:50:23
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我认为比较完善的GPU粒子系统应该如下，粒子初始化可以放在CPU里，但是相关数据运算首先要放在GPU里，并且运算后的数据也应该放在显存里，而不是内存里。故用第三篇实现GPU粒子系统不满足，因为他数据是存放在纹理中，要放入VBO里，必需先读取经过内存,然后存放入显存里，这里虽然运算是放入GPU了，但是数据要经过显存-内存-显存的过程，产生不必要的消耗，并且，因为数据是存放在纹理的像素里，故限定在片断
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2023-11-03 11:09:47
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# 如何用Python实现粒子动画
在开发粒子效果之前，让我们先了解一下整个实现流程。粒子是计算机图形学中常用的效果，常见于游戏和动画中。下面是实现此功能的主要步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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推荐开源项目：简单的SLAM与机器人教程与编程实践-github疯言疯语：
如果你对一个算法有什么用都一无所知，那么学这个算法的难度那就增加了100倍。——知乎@Ai酱首先我们看看粒子滤波怎么用的。我以粒子滤波可以用来机器人自主定位为例。现在已知机器人脑子里面有某个商场的地图，然后它想知道自己到底在哪。注意：现在机器人已知商场地图，并且能看到周围长啥样，需要求机器人位于地图哪个位置（就像我们人自己
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2023-07-28 20:48:10
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粒子滤波实现刀具寿命预测（附python代码）（代码更新，增加重采样函数）背景介绍刀具失效是加工过程中的主要问题，通过多特征融合方法实现刀具磨损量预测后建立了刀具的健康指标。接下来就是利用得到的健康指标对刀具的剩余寿命进行预测。粒子滤波则是一种常用的方法。 关于粒子滤波的理论知识参见粒子滤波理论。 本文主要讲解通过python简单实现基于粒子滤波的刀具寿命预测思路以及简要的代码。粒子滤波的主要流程
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2023-10-11 22:30:53
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# -*- coding: utf-8 -*-
from math import *
import random
# 机器人四个参照物
landmarks = [[20.0, 20.0], [80.0, 80.0], [20.0, 80.0], [80.0, 20.0]]
# 地图大小
world_size = 100.0
class robot:
def __init__(self
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2023-10-13 21:46:24
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我们用简单且直白的话来讨论首先，我们来说说为什么需要采用概率论的方法来进行定位？高票答案已经把状态方程和观测方程的公式给出来了，而且关于公式的内容解释也非常的完善了。我这里主要讲给刚入门的同学们听。相信学过现代控制原理的同学都明白，状态方程是根据上一时刻的状态对这一时刻的估计，好，问题来了，为什么要估计，因为我们采得到的图像有噪声(或者直接说有误差，简单的大白话的感觉就是，你遍历的图像数据，第一，
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2024-03-08 18:19:17
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我想知道改变某些按钮行为的“最佳实践”,以执行以下操作：我想点击一下即可显示一个菜单.或者当您拖动同一个按钮时,您可以将其拖放到另一个按钮中,这将“绘制”连接它们的线.这是一个例子：我们的想法是将这些“插孔”按钮连接到任何其他“输入”按钮.我正在使用Qt设计器,我意识到按钮属性仅列出了“acceptDrops”属性,但我无法使其工作.信号/插槽没有列出有关拖放的内容.所以我认为唯一的方法是通过代码
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2023-07-27 18:37:19
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图例：横向滚动条拖拽 (1)通过左边控制横向和纵向滚动条scrollTo(x, y)js = "window.scrollTo(100,400)"
driver.execute_script(js)（2）然而用上面的方法可以解决拖动滚动条的位置问题，但是有时候无法确定我需要操作的元素在什么位置，有可能每次打开的页面不一样，元素所在的位置也不一样，怎么办呢？同样需要借助JS去实现跳到目标元
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2023-07-04 19:27:29
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在使用tkinter开发的软件中, 常常需要拖动控件, 或者用鼠标改变控件的大小。为此, 用tkinter设计了一个拖曳、缩放控件的程序。 目录1.功能2.算法3.初次实现4.再次实现 1.功能拖动控件即可实现改变控件位置; 拖动控件边角的8个滑块可改变控件大小。2.算法获取前、后鼠标位置。计算鼠标前后x, y位置之差dx和dy。将控件的x,y坐标分别加上dx和dy。缩放控件的算法与拖动相同, 也
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2023-06-06 20:04:47
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前言本文介绍怎样使用Python进行跨平台的GUI操作的,其中使用的一个工具包是pyautogui,PyAutoGUI可以模拟鼠标的移动、点击、拖拽，键盘按键输入、按住操作，以及鼠标+键盘的热键同时按住等操作，可以说手能动的都可以。安装首先安装该工具包在Linux平台上的依赖
对于Python2sudo python-xlib对于Python3sudo apt-get install python
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2023-07-05 22:39:55
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今天我们来学习一下particles.jsParticles.js是一个开源的轻量级JavaScript库，它帮助你创建漂亮的交互式粒子效果。它基于HTML5 canvas元素，能够在背景中生成动态的粒子效果。它可以通过调整不同的选项来定制化粒子形状、数量、大小、颜色、运动速度等等。除此之外，particles.js 还支持响应式设计，可以让效果在不同的设备上呈现出不同的表现。这个库非常适合用于网
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2023-06-01 13:36:56
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文章目录一、导入第三方库二、初始化粒子群算法的相关参数三、定义目标函数四、初始化粒子数和速度五、挑选个体最优解和全局最优解六、迭代优化七、可视化图像 本篇文章以实现如下需求为例，用Python实现粒子群算法：求解 y=sin(10πx）/x x在[1,2] 之间的最大值。所展示代码无脑复制粘贴即可运行。一、导入第三方库from random import random
import numpy
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2023-10-08 12:28:20
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粒子群算法是智能优化算法的一种，主要思想为借助自然界的群鸟捕食思想，将各大粒子进行随便分布，并且设置其最优行进策略，使其可以获得最优解，多用于进行求解最小值问题，分为局部迭代和全局迭代两种形式，局部迭代方法求解速度慢，但是求解一般不为局部最优，全局迭代求解求解速度快，但是存在求解为局部最优解情况，故一般在这两种做法里进行中和。 粒子群算法重点为速度和位置的转移，核心公式为
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2023-10-20 16:01:48
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目录粒子滤波： 1.系统的动态模型：运动模型+预测模型2.贝叶斯滤波3.蒙特卡洛采样：4.重要性采样IS：5.序列重要采样SIS：6.权值退化：粒子滤波算法步骤粒子滤波： 粒子
python实现粒子群算法粒子群算法（PSO），又可以叫做鸟群算法，是学者观察模仿鸟群的行为而发展的一种智能搜索算法，和遗传算法一样，也是一种群智能算法。 总的来说，粒子群算法也是一种进化算法，粒子分布在空间中，粒子在空间中的坐标组成的向量可以看做成遗传算法中的个体，或者是鸟群中的一只鸟儿，初始的粒子群是由随机分布于空间中的各个粒子的组成的，转换成数学就是，由很多个列向量组成的矩阵，粒子群就是矩
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2023-09-26 16:59:54
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PSOIndividual.py
import numpy as np
import ObjFunction
import copy
class PSOIndividual:
'''
individual of PSO
'''
def __init__(self, vardim, bound):
'''
vardim: di
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2023-05-31 23:37:29
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目录Python拖拽式GUI设计框架1. Tkinter2. PyQT3. Kivy示例代码应用场景描述Tkinter什么是Tkinter？Tkinter的特点Tkinter基本组件Tkinter示例代码总结Python拖拽式GUI设计框架在Python中，有许多优秀的GUI设计框架可供选择，其中一些框架支持拖拽式设计，使用户可以通过简单的拖动和放置操作来创建界面。本文将介绍几个流行的Python
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2024-06-06 10:47:27
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selenium 自动拖拽滑块以顺丰单号查询为例网址: https://www.sf-express.com/we/ow/chn/sc/waybill/waybill-detail/SFxxxx 后面是订单编号先看 滑块这种滑块解决方案很多，本文是参照极验滑动验证码 ；获取滑动验证码完整背景和滑动时展现的背景，二者进行像素点比较，取最左侧不相同的像素点的位置left，即是我们要滑动的位置相对于图像
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2023-11-07 16:00:43
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这回要实现一个漂亮的基础界面,要具有如下特色:无边框,圆角,漂亮的背景,可拖拽移动,具有最小化,关闭按钮,界面与代码分离,支持qss先展示一下最后的效果:那就开始工作吧:1.通过Qt Designer实现界面设计 将设计好的界面保存为dialog.ui文件将资源文件保存为image.qrc2.在Pycharm新建项目test-baseUi,将上述文件复制到项目中目录结构如图:3.通过工具
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2023-11-05 13:41:21
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