据多位下载的同学反应，该代码实现与标准协议有差异，我仔细核查了，确实有差异，代码需修正，请暂不要下载，修正后我会修改说明，谢谢大家支持。 (IRIG-B的Verilog实现，可综合，含python代码，可相互验证，具体原理说明见：https://blog.csdn.net/jz_ddk/article/details/147594965 使用遇到问题可在资源或博客提问。提供有限支持。)

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这是一套基于 FastAPI 和 Vue.js 开发的校园二手交易平台全栈项目，采用前后端分离架构，支持商品发布、搜索筛选、实时聊天（WebSocket 实现）、交易记录管理及举报功能，可直接用于大学毕业设计或实际校园场景部署。 项目特点： 功能完整：涵盖二手交易核心流程，包括用户认证、商品管理、实时聊天、交易记录跟踪、违规举报等模块，满足校园交易场景需求。 技术规范：后端使用 FastAPI 构建 RESTful API，集成 JWT 认证、SQLAlchemy ORM；前端基于 Vue 3+Vuex+Vue Router 开发，搭配 Tailwind CSS 实现响应式界面；通过 WebSocket 实现实时聊天，技术栈贴合企业开发标准。 文档齐全：包含详细设计文档（架构、数据库、接口设计）、使用说明、部署教程（Docker+Nginx 配置）及技术依赖说明，便于快速上手和二次开发。 可直接运行：提供完整源代码（前端 + 后端），附带数据库初始化脚本和环境配置示例，按部署文档操作即可本地启动，适合毕业设计演示或校园实际应用。 适合人群：大学生（毕业设计）、全栈开发学习者、需要快速搭建二手交易平台的开发者。资源包内所有代码经过测试，结构清晰，注释规范，可直接作为学习案例或项目基础进行扩展。

numpy是python基本常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python的一个库。本课程会讲解到numpy中核心的一些知识点，包括numpy的属性，创建array，numpy的运算，矩阵运算，随机数生成，numpy的索引，array的合并与分割，numpy的浅拷贝深拷贝等内容。帮助大家掌握numpy的使用。

python火绒安全软件Windows平台一键安装工具_通过Scoop包管理器快速部署火绒杀毒软件安装程序_实现安全防护软件的便捷获取与自动化安装_专为技术爱好者及系统管理员设计的软件分发解决.zip 火绒安全软件是一款针对Windows平台的杀毒软件，它为用户提供了一键安装的功能。为了简化安装过程，该工具采用了Scoop包管理器，使得用户能够快速部署火绒杀毒软件的安装程序。Scoop是一种专门设计用于Windows操作系统的命令行安装工具，它通过一个包管理器的方式来安装和管理应用程序，这为系统管理员和技术爱好者提供了一种方便快捷的软件分发解决方案。 一键安装工具的出现，极大地简化了安全软件的获取和安装流程。用户无需手动下载安装包，也不需要复杂的安装过程，只需运行一键安装工具，即可自动完成从获取安装包到安装的全部过程。这种自动化安装不仅节省了时间，减少了安装过程中可能出现的错误，还保证了安装过程的一致性和可靠性。 该工具的使用群体主要是技术爱好者和系统管理员。对于技术爱好者而言，一键安装工具省去了繁琐的手动操作，降低了尝试新软件的门槛。对于系统管理员来说，这种工具能够帮助他们批量、快速地为组织内多个系统部署安全软件，确保整个组织的信息安全。 此外，火绒安全软件还提供了便捷获取的功能。通过Scoop包管理器，用户可以轻松地在互联网上检索和获取火绒安全软件的最新版本，而不必担心从非官方渠道下载到含有恶意软件的安装包。这种官方的、自动化的获取方式不仅提高了软件的普及率，还增加了用户对软件安全性的信任。 该一键安装工具通过集成Scoop包管理器，实现了火绒安全软件在Windows平台上的快速部署。它不仅提高了安装效率，还确保了软件的正版性和安全性。这款工具对于需要自动化部署和管理软件的技术爱好者和系统管理员来说，是一个极具价值的解决方案。

内容概要：本文档为gee scripts.txt，主要展示了利用Google Earth Engine（GEE）平台进行特定土地覆盖类型（如高盐度盐滩，即apicum类）的遥感影像处理与分类的Python脚本。首先初始化了GEE环境，接着定义了年份、类别ID和类别名称等参数。通过调用GEE中的图像和数据集，创建了监督分类图像，并对训练和测试数据集进行了导出设置，包括将分类后的图像及其元数据导出为资产，同时设置了导出的详细参数，如描述、资产ID、区域范围、分辨率（scale）、最大像素数量等。; 适合人群：熟悉Python编程语言，有一定遥感数据分析经验的研究人员或工程师，特别是那些专注于土地覆盖变化监测、环境科学研究领域的专业人士。; 使用场景及目标：①需要从GEE获取特定年份和类别的遥感影像数据并进行预处理；②构建监督分类模型，对特定类型的地表覆盖进行识别和分类；③将处理后的数据导出到GEE资产中，以便进一步分析或与其他数据集集成。; 阅读建议：此脚本适用于具有遥感背景知识的读者，在理解和修改代码前，建议先熟悉GEE平台的基本操作及Python API的使用方法，同时关注脚本中关键变量（如year、classID）的定义及其对后续处理步骤的影响。

Python Playwright实战 Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发和自动化测试等多个领域的编程语言。在这些应用中，网络爬虫是Python的一个重要应用场景，它可以帮助我们从互联网上抓取大量的数据信息。本文将通过一个实战案例，具体讲解如何使用Playwright库，实现异步爬取动态渲染网站的电影信息。 要了解Playwright是微软推出的一个自动化工具库，它可以支持包括Python在内的多种编程语言。Playwright的一个显著特点就是能够高效地处理JavaScript密集型的页面，特别是在处理现代的单页应用（SPA）时，显得非常得心应手。 Playwright之所以适合用于爬虫任务，是因为它能够模拟浏览器行为，绕过一些简单的反爬虫机制。它支持多种浏览器，如Chrome、Firefox、Edge等，因此可以应对各种不同的网页结构。Playwright的另一个优势是支持异步操作，这对于提高爬虫效率是十分重要的，特别是在面对需要动态加载数据的网站时。 在Python中使用Playwright，首先需要安装Playwright的Python包，可以通过pip进行安装。安装完成后，我们就可以开始编写爬虫脚本了。一个基本的Playwright爬虫通常包括以下几个步骤：页面初始化、导航到目标网址、等待特定的元素加载完成、获取信息、关闭页面。 在编写代码时，我们需要使用Playwright提供的API来进行页面操作。例如，我们可以通过await来实现异步等待某个元素加载完成；使用page.locator()方法来定位页面上的元素；使用text_content()来获取元素的文本内容。 对于动态渲染的网站，我们需要注意的是，网站内容常常是通过JavaScript在页面加载后动态生成的。传统的爬虫可能会直接抓取网页的HTML源码，并不能获取这些动态生成的内容。而使用Playwright，我们可以等待JavaScript执行完毕，获取到完整的动态内容后再进行数据提取。 值得一提的是，在爬虫实践过程中，我们应当注意遵守目标网站的爬虫政策和法律法规。合理地设置请求间隔，避免对服务器造成过大压力，并且尊重网站的robots.txt文件。 本教程为Python新手提供了一个实战案例，通过学习如何使用Playwright进行异步爬取动态渲染网站的电影信息，新手可以快速掌握Python爬虫的基础技能，并在实际项目中加以应用。

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"stockmgmt"项目似乎是一个基于Python的库存管理系统。在这个系统中，可能涵盖了与库存管理相关的各种功能，如商品入库、出库、库存查询、库存盘点等。由于没有提供具体的代码或详细描述，我将根据通常的库存管理系统设计来解释一些关键的Python编程和库存管理的知识点。 1. **Python基础**：Python是一种高级编程语言，因其简洁明了的语法而受到欢迎，尤其适合初学者。在库存管理项目中，Python可以用于数据处理、逻辑控制和文件操作等任务。 2. **数据库交互**：库存管理通常涉及大量数据存储和检索，因此项目可能会使用像SQLite、MySQL或PostgreSQL这样的数据库系统。Python有多种库（如sqlite3、pymysql、psycopg2）用于与数据库进行交互，实现数据的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 3. **ORM（对象关系映射）**：为了简化数据库操作，项目可能使用了ORM库，如SQLAlchemy或Django ORM。ORM允许开发者用面向对象的方式处理数据库，提高代码的可读性和可维护性。 4. **数据模型**：在库存管理中，可能需要定义数据模型来表示商品、库存、供应商等实体。这些模型对应于数据库中的表，每个属性对应表中的列。 5. **Web框架**：如果"stockmgmt"是一个Web应用，那么可能会使用Flask或Django这样的Python Web框架。这些框架提供了一个结构化的开发环境，便于处理HTTP请求、路由、模板渲染和数据库操作。 6. **用户界面**：库存管理系统可能包含一个用户界面，用于输入、查看和管理库存信息。这可能涉及到HTML、CSS和JavaScript，以及Python的模板引擎，如Jinja2，用于生成动态网页内容。 7. **API接口**：系统可能提供RESTful API，以便其他应用或硬件设备（如条形码扫描器）能与之交互，进行库存操作。 8. **错误处理和日志记录**：良好的库存管理系统会处理各种异常情况，并记录详细的日志，方便追踪问题和优化系统。 9. **版本控制**：开发过程中，使用Git进行版本控制是非常常见的。"stockmgmt-main"可能就是项目的主要代码分支。 10. **测试**：确保代码质量，需要编写单元测试和集成测试。Python的unittest或pytest库可用于编写测试用例。 11. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：对于大型项目，可能会采用如Jenkins或GitHub Actions等工具进行自动化构建和部署。 12. **权限和认证**：如果系统涉及多用户，那么可能会有权限和认证机制，如使用Flask-Login或Django的内置认证系统。 由于缺少具体代码和详细描述，以上只是基于常规库存管理系统可能包含的组件和功能的推测。实际的"stockmgmt"项目可能会有所不同，具体细节需通过查看源代码才能了解。