ukb_download_and_prep_template 详细文档可。 重要说明：如果您使用或正在使用此回购的19.02.2021之前的版本，则日期处理中的错误可能导致错误分配了健康结果日期。 请重新下载并重新处理用addNewHES.py处理的所有数据。 这是开发中的版本，可能会进行重大更改和更正-使用后果自负！ 请直接在GitHub页面上或通过发送电子邮件至分享发现的评论，建议和错误/错误。 快速开始 本用法教程假定您已从UK hesin_all.csv下载并提取了包含参与者数据的.csv文件和包含健康记录数据的hesin_all.csv文件。 文件夹包含有关如何下载这些文件的指南。 1.安装 要使用此仓库，请运行： $ git clone git@github.com:activityMonitoring/ukb_download_and_prep_template 此

Exception异常处理实战案例微信数据库密钥搜索工具_通过内存暴力搜索技术定位微信SQLite数据库密钥的跨版本通用解决方案_用于绕过传统偏移维护方式实现快速密钥提取以支持合法数据恢复和分析_基于设备类型字符串.zip 微信数据库密钥搜索工具是一种专门用于定位微信SQLite数据库密钥的软件工具。这个工具采用了内存暴力搜索技术，能够跨版本地工作，提供了一种通用的解决方案。它能够绕过传统偏移维护方式，实现快速密钥提取，从而支持合法的数据恢复和分析工作。这个工具是基于设备类型字符串来工作的。 这个工具的工作原理是首先通过内存暴力搜索技术，对微信数据库进行密钥定位。这个过程不依赖于微信的具体版本，因此具有很高的通用性和适应性。一旦定位到密钥，工具就会提取出来，从而实现数据恢复和分析的目标。这个过程绕过了传统偏移维护方式，大大提高了密钥提取的速度和效率。 这个工具的使用对象主要是那些需要进行数据恢复和分析的专业人士。他们可以利用这个工具快速定位到微信数据库的密钥，从而进行后续的数据恢复和分析工作。这个工具的出现，为这些专业人士提供了一种新的，高效的工作方式。 工具的实现是基于python语言的。python语言以其简洁明了，易于编写，功能强大而受到广大开发者的喜爱。这个工具的开发也是利用了python语言的这些优点，使得工具的开发和维护都变得更加容易。 微信数据库密钥搜索工具是一个功能强大，适用性广，开发和使用都比较方便的工具。它的出现，为微信数据恢复和分析工作提供了新的技术支持。

|　 Caps Writer :light_bulb: 简介 这是一款电脑端语音输入工具。顾名思义，Caps Writer 就是按下大写锁定键来打字的工具。它的具体作用是：当你长按键盘上的大写锁定键后，软件会开始语音识别，当你松开大写锁定键时，识别的结果就可以立马上屏。 对于聊天时候进行快捷输入、写代码时快速加入中文注释非常的方便。 目前软件内置了对阿里云一句话识别 API 的支持。如果你要使用，就需要先在阿里云上实名认证，申请语音识别 API，在设置页面添加一个语音识别引擎。 添加其它服务商的引擎也是可以做的，只是目前阿里云的引擎就够用，还没有足够的动力添加其它引擎。 具体使用效果、申请阿里云 API 的方法，可以参考我这个视频： 添加上引擎后，在主页面选择一个引擎，点击启用按钮，就可以进行语音识别了！ 启用后，在实际使用中，只要按下 CapsLock 键，软件就会立刻开始录音： 如果只是单击 CapsL

在讨论QT5.9.2和MSVC2017 64bit环境下开发的两种插值算法时，首先需要明确什么是插值算法。插值算法是数值分析中一个重要的概念，主要用来预测或估计未知数据点的值，基于已知的数据点。通常用于数据点稀疏的区域，通过对现有数据点的数学模型分析，推算出缺失数据点的值。在地理信息系统、气象学、工程学等多个领域有着广泛的应用。 在给定的文件信息中，提到了两种插值算法：距离反比插值和克里金插值。 距离反比插值法是根据已知数据点与其距离来估计未知点的值。该方法假设离未知点越近的数据点对未知点值的影响越大，因此在计算时，各已知点对未知点的影响程度是与其距离的倒数成正比的。距离反比插值法在处理局部数据插值时非常有效，尤其是在地质、水文学和气候学等领域，它能较好地反映出地理空间数据的连续性。 克里金插值法是一种地统计学中应用广泛的插值方法，由南非矿业工程师丹尼尔·克里金提出。该方法不仅考虑已知数据点与未知点之间的空间距离，还考虑数据点的空间变异性和趋势。克里金插值可以为插值结果提供误差估计，因此在预测精度要求较高的情况下更受青睐。它通常用于土壤学、矿业和地球物理学等领域。 QT5.9.2和MSVC2017 64bit是开发环境的名称。QT是一个跨平台的C++应用程序框架，广泛用于开发图形用户界面程序，以及基于图形界面的应用程序。而MSVC（Microsoft Visual C++）是微软公司的一个集成开发环境，用于C++等语言的开发，通常与Visual Studio IDE一起使用。在64位版本的MSVC2017下，可以编译和运行处理大量数据的插值算法，因为64位系统提供了更大的内存寻址能力。 从文件名称“interpolation”可以看出，这是一个涉及插值算法的项目或文件集。由于插值算法广泛应用于各类科学计算和工程实践，该文件集可能包含了算法的实现代码、测试数据、文档说明以及可能的执行程序。 文件内容可能涵盖了距离反比插值和克里金插值的实现细节、测试案例、以及如何在QT5.9.2和MSVC2017 64bit环境下进行算法开发和部署。这表明，文件的开发者致力于为科学家和工程师提供一个高效的插值工具，帮助他们分析和预测数据，从而做出更加精确的决策。

本文详细介绍了Python中局部路径规划算法——动态窗口法（DWA）的基本原理、实现步骤及应用案例。DWA通过动态窗口生成、速度采样、轨迹评估和最优轨迹选择四个步骤，帮助机器人在动态环境中找到安全路径。文章采用面向对象编程思想，展示了DWA类的定义与功能实现，包括动态窗口计算、轨迹预测与评估等核心方法。此外，还提供了环境设置、轨迹规划与可视化的完整示例，并探讨了DWA在动态障碍物检测、多机器人协作和深度学习优化等方面的扩展可能。最后总结了DWA在机器人导航和自动驾驶领域的重要作用。 动态窗口法（DWA）是一种有效的局部路径规划算法，它特别适用于动态环境中机器人的安全路径规划。DWA的核心理念是根据当前机器人状态和局部环境信息生成一系列可行的速度候选集，然后评估这些候选速度所产生的轨迹，选择出最适合当前环境和机器人要求的轨迹。 DWA算法的实现分为四个主要步骤：首先是动态窗口的生成，该窗口考虑了机器人的运动约束以及障碍物的存在，确保生成的速度候选集是实时可行的。其次是速度采样，这一环节涉及从动态窗口中选择或生成一系列速度候选点。然后是轨迹评估，这一步骤将对每一个速度候选点对应的预期轨迹进行评分，考虑准则通常包括距离、障碍物接近程度、速度和加速度等。最后是最优轨迹选择，根据评估结果选择得分最高的轨迹作为下一步的行动方案。 在Python中实现DWA算法，面向对象编程思想被广泛采用。通过定义DWA类及其核心方法，如动态窗口的计算和轨迹的预测与评估，可以灵活地创建和管理DWA算法的不同部分。DWA类的实例化对象允许开发者通过设定环境参数，如障碍物位置、目标点、机器人速度和加速度等来对特定的机器人环境进行建模和模拟。 DWA算法的应用案例展示了如何将算法与实际的机器人环境相结合。案例中通常包括了环境设置、轨迹规划和可视化的完整流程。环境设置涉及障碍物布局、目标点位置的设定；轨迹规划则侧重于如何利用DWA算法进行路径规划；而可视化则是将路径规划的结果以图形的方式直观展现出来，便于理解算法性能和调试。 DWA算法在机器人导航和自动驾驶领域的应用前景广阔。它可以用于动态障碍物检测，这对于在复杂环境中运行的机器人和自动驾驶汽车至关重要。此外，DWA还能够被应用于多机器人协作场景中，各个机器人可以利用DWA算法协调彼此的动作，以避免碰撞并高效地完成任务。在深度学习技术日益成熟的背景下，DWA也有望与深度学习方法相结合，进一步提升路径规划的智能化和适应性。 ：

基于develop分支开发适配Spark DGX GB10服务器，cuda版本为13.0，算力 sm12.1。目前GB10服务器属于最高算力的最新服务器。 目前构建对于flashattn构建存在问题，但对于不使用LLM等其他小模型应该是没有问题的。 验证脚本 import paddle paddle.utils.run_check()

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EasyOCR是一个开源的光学字符识别（OCR）工具，它允许用户通过Python编程语言快速、轻松地从各种图像中提取文本。该工具以其对多种语言的支持和简单的安装及使用流程而闻名。EasyOCR能够处理图像中的印刷文本、手写文本以及某些不规则字体，并能识别多种语言的文字。 在EasyOCR的学习和应用中，识别模型文件起着关键作用。这些模型文件通常是经过大量数据训练后的权重文件，用于指导识别引擎如何从图像中识别文字。给定的模型文件包括： 1. craft_mlt_25k.pth：这是一个场景文字检测模型文件。CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）与CTC（Connectionist Temporal Classification）结合的模型，它利用深度学习来识别图像中的文字行。"craft"指的是Charater-Region Awareness For Text detection，它是一种专注于文本区域检测的模型，"mlt"可能代表多语言文本检测，而"25k"可能表示训练样本的数量或特定版本的编号。 2. english_g2.pth：这是一个专门为英语设计的识别模型文件。g2可能表示该模型在某种性能评估指标上的得分，或者代表了这个模型是在第二代的某种技术或算法上训练出来的。这个模型会利用深度学习网络来识别图像中的英语文字。 3. zh_sim_g2.pth：这个模型文件是专门用于中文简体文字识别的。同样地，"zh_sim"指的是简体中文，而"g2"可能也指代了模型的某种版本或性能得分。对于处理中文图像文字识别，尤其是简体中文，这个模型经过了优化训练，能够较为准确地识别中文字符。 这些模型文件是使用Python语言操作EasyOCR进行OCR识别任务时不可或缺的部分。用户可以利用EasyOCR提供的接口加载这些预训练的模型文件，然后对输入图像进行处理，以实现文字识别的目的。由于EasyOCR对初学者友好，通常只需要几行代码就可以开始使用这些模型进行文字识别工作。 通过这些模型文件，EasyOCR能够实现高精度的字符识别，适用于多种应用场景，包括但不限于文档扫描、图片文字翻译、信息录入等。此外，它支持从简单的英文识别到复杂的亚洲语言识别，并且可以处理多种图像格式，使它成为一个功能强大的OCR解决方案。 随着机器学习和深度学习技术的发展，EasyOCR也在不断地更新和改进。它背后的社区持续地提供更多的支持语言，优化现有模型，增加新的功能，这使得EasyOCR能够更好地满足用户的需求。 此外，由于EasyOCR是开源的，用户不仅可以免费使用它，还可以查看代码、修改源代码、贡献新功能或修复，以及在遵循许可协议的前提下自由地将其集成到个人或商业项目中。 EasyOCR提供的这些模型文件是实现高效和准确光学字符识别的基石。通过简单的操作，即使是非技术背景的用户也可以轻松地利用这些先进的模型来解决现实世界中的文字识别问题。EasyOCR的这些特性与功能使其成为最受欢迎的OCR库之一。

Python的`pip`是Python生态系统中的一个核心工具，用于安装和管理Python软件包。它使得开发者和用户能够方便地从Python Package Index (PyPI)或其他仓库安装、升级和卸载软件包。`pip`这个名字是“Python Installer Package”的缩写。 在Python环境中，`.whl`（wheel）文件是一种预编译的二进制格式，用于快速安装Python库。相比于源代码格式，`.whl`文件避免了编译步骤，因此安装速度更快，尤其在没有编译环境或编译过程复杂的平台上更为明显。 要使用`pip`来安装`.whl`文件，首先确保你已经将`pip`的可执行文件（如`pip.exe`、`pip2.exe`、`pip2.7.exe`）添加到了系统的PATH环境变量中，这样可以在命令行中直接调用。不同的`pip`版本对应不同版本的Python，例如`pip2.exe`和`pip2.7.exe`分别适用于Python 2的环境。 下载`.whl`文件后，打开命令提示符或终端，进入该文件所在的目录，然后使用以下命令进行安装： ```bash pip install 包名.whl ``` 这里“包名”指的是`.whl`文件前缀的部分，不包括版本号和扩展名。例如，如果你有一个名为`numpy-1.18.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl`的文件，你需要输入`pip install numpy-1.18.5-cp37-cp37m-win_amd64`。 如果`.whl`文件已放在Python的`scripts`目录下，`pip`通常可以自动找到并进行安装。如果`pip`不在PATH中，你可能需要指定其完整路径，例如： ```bash python scripts\pip install 包名.whl ``` `get-pip.py`是一个Python脚本，用于在没有`pip`的环境中安装`pip`。当你需要在全新的Python环境下安装`pip`时，可以通过运行此脚本来完成。只需在命令行中执行： ```bash python get-pip.py ``` 这会下载并安装最新版本的`pip`。 `pip.py`可能是一个Python脚本，用于执行`pip`的某些功能。在某些情况下，当系统环境没有正确配置或`pip.exe`不可用时，可以直接通过运行这个脚本来使用`pip`。 `pip`是Python开发中不可或缺的工具，它简化了软件包的管理，让开发者能够轻松地构建和维护依赖关系。了解如何正确使用`pip`以及处理`.whl`文件，对于Python开发者来说至关重要，可以极大地提高工作效率。

`get-pip.py` 是一个Python脚本，用于在没有预装 `pip` 的环境中安装 `pip` 这个Python的包管理工具。`pip` 是Python生态系统中的核心组件，它使得用户能够方便地安装、升级和管理第三方Python库。在本文中，我们将深入探讨 `get-pip.py` 的用途、工作原理以及如何使用它来安装 `pip`。 **`get-pip.py` 的用途** `get-pip.py` 主要用于那些新安装的或者未包含 `pip` 的Python环境，如没有网络的计算机、安全受限的环境或者在旧版本的Python中。通过这个脚本，用户可以在任何具有Python解释器的系统上安装 `pip`，从而能够访问大量的Python库和模块。 **`pip` 的重要性** `pip` 对于Python开发者来说至关重要，因为Python生态中有成千上万的开源项目可以通过 `pip` 安装。这些库涵盖了各种功能，从数据科学到网络编程，极大地丰富了Python的可用资源。`pip` 可以自动解决库之间的依赖关系，简化安装过程。 **`get-pip.py` 工作原理** `get-pip.py` 是一个Python脚本，它通过下载并执行 `pip` 的源代码来安装 `pip`。它会从互联网上获取 `pip` 的最新版本，然后将这些文件解压并编译为Python字节码，最后将 `pip` 安装到用户的Python环境中。在执行过程中，脚本还会检查环境设置，确保安装的 `pip` 能够正常工作。 **如何使用 `get-pip.py`** 1. **下载 `get-pip.py`** 你可以通过浏览器访问 `https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py` 下载 `get-pip.py` 文件。 2. **运行 `get-pip.py`** 在命令行中，定位到包含 `get-pip.py` 的目录，然后使用Python解释器运行该脚本： ```bash python get-pip.py ``` 这将根据你的Python版本安装相应的 `pip`。 3. **安装特定版本的 `pip`** 如果需要安装特定版本的 `pip`，可以在运行时添加 `--version` 参数，例如： ```bash python get-pip.py --version=21.0.1 ``` 4. **处理权限问题** 在某些系统中，可能需要以管理员权限运行 `get-pip.py`，可以使用 `sudo` 命令（Unix-like系统）： ```bash sudo python get-pip.py ``` 5. **验证安装** 安装完成后，你可以通过运行 `pip --version` 来检查 `pip` 是否已经成功安装，并查看其版本号。 **注意事项** - 确保你使用的Python版本与 `pip` 的兼容性，不同版本的Python可能需要不同版本的 `pip`。 - 如果遇到网络问题，可以先将 `get-pip.py` 下载到本地，然后在无网络的环境中运行。 - 在某些安全策略严格的环境中，可能需要对 `get-pip.py` 执行额外的权限配置或签名验证。 总结：`get-pip.py` 是一个实用的工具，它帮助用户在各种Python环境中快速安装 `pip`，从而使他们能够利用Python的庞大库生态系统。了解其工作原理和使用方法对于任何Python开发者都十分有益。