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Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之跳绳

news 2026/2/9 15:28:46

原文：Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之跳绳 - DF创客社区 - 分享创造的喜悦

【项目背景】
跳绳是一个很好的健身项目，为了获知所跳个数，有的跳绳上会有计数器。但这也只能跳完这后看到，能不能在跳的过程中就能看到，这样能让我们坚持跳的更多，更有趣味性。
【项目设计】

通过Mind+Python模式下加载Google的开源Mediapipe人工智能算法库，识别人体姿态，来判断跳绳次数，并通过Pinpong库控制LED灯实时显示次数。
【测试程序】
测试程序中，使用人体姿态23，24两坐标点中点与标准点的比较来确认跳绳完成程度。
 
 
  1. import numpy as np 
  2. import time 
  3. import cv2 
  4. import PoseModule as pm 
  5. cap = cv2.VideoCapture("tiaosheng.mp4") 
  6. detector = pm.poseDetector() 
  7. count = 0 
  8. dir = 0 
  9. pTime = 0 
  10. success=True 
  11. point_sd=0 
  12. while success: 
  13.   success, img = cap.read() 
  14.   if success: 
  15.     img = cv2.resize(img, (640, 480)) 
  16.     img = detector.findPose(img, False) 
  17.     lmList = detector.findPosition(img, False) 
  18.     
  19.     if len(lmList) != 0: 
  20.          
  21.         point = detector.midpoint(img, 24, 23) 
  22.         if point_sd==0: 
  23.             point_sd=point 
  24.             print(point_sd["y"]) 
  25.         # 计算个数 
  26.         print(point["y"]) 
  27.         if point["y"]> point_sd["y"]+15: 
  28.           
  29.             if dir == 0: 
  30.                 count += 0.5 
  31.                 dir = 1 
  32.         if point["y"]<point_sd["y"]+5: 
  33.          
  34.             if dir == 1: 
  35.                 count += 0.5 
  36.                 dir = 0 
  37.         #print(count) 
  38.         cv2.putText(img, str(int(count)), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) 
  39.     cTime = time.time() 
  40.     fps = 1 / (cTime - pTime) 
  41.     pTime = cTime 
  42.     cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) 
  43.     cv2.imshow("Image", img) 
  44.     cv2.waitKey(1) 
 复制代码
【PoseModule.py】

 上面程序用到的“PoseModule.py”文件中，在”poseDetector“类中增加了“midpoint”函数，用于求两点的中点坐标。 
 
 
  1. import math 
  2. import mediapipe as mp 
  3. import cv2 
  4. class poseDetector(): 
  5.     def __init__(self, mode=False, upBody=False, smooth=True, 
  6.                  detectionCon=0.5, trackCon=0.5): 
  7.         self.mode = mode 
  8.         self.upBody = upBody 
  9.         self.smooth = smooth 
  10.         self.detectionCon = detectionCon 
  11.         self.trackCon = trackCon 
  12.         self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils 
  13.         self.mpPose = mp.solutions.pose 
  14.         self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth, 
  15.                                      self.detectionCon, self.trackCon) 
  16.     def findPose(self, img, draw=True): 
  17.         imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
  18.         self.results = self.pose.process(imgRGB) 
  19.         if self.results.pose_landmarks: 
  20.             if draw: 
  21.                 self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks, 
  22.                                            self.mpPose.POSE_CONNECTIONS) 
  23.         return img 
  24.     def findPosition(self, img, draw=True): 
  25.         self.lmList = [] 
  26.         if self.results.pose_landmarks: 
  27.             for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark): 
  28.                 h, w, c = img.shape 
  29.                 # print(id, lm) 
  30.                 cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) 
  31.                 self.lmList.append([id, cx, cy]) 
  32.                 if draw: 
  33.                     cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED) 
  34.         return self.lmList 
  35.     def midpoint(self,img,p1,p2,draw=True): 
  36.         x1, y1 = self.lmList[p1][1:] 
  37.         x2, y2 = self.lmList[p2][1:] 
  38.         x3=int((x1+x2)/2) 
  39.         y3=int((y1+y2)/2) 
  40.         if draw: 
  41.          cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  42.          cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) 
  43.         point={"x":x3,"y":y3} 
  44.         return point 
  45.     def findAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True): 
  46.         # Get the landmarks 
  47.         x1, y1 = self.lmList[p1][1:] 
  48.         x2, y2 = self.lmList[p2][1:] 
  49.         x3, y3 = self.lmList[p3][1:] 
  50.         # Calculate the Angle 
  51.         angle = math.degrees(math.atan2(y3 - y2, x3 - x2) - 
  52.                              math.atan2(y1 - y2, x1 - x2)) 
  53.         if angle < 0: 
  54.             angle += 360 
  55.         # print(angle) 
  56.         # Draw 
  57.         if draw: 
  58.             cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) 
  59.             cv2.line(img, (x3, y3), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) 
  60.             cv2.circle(img, (x1, y1), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  61.             cv2.circle(img, (x1, y1), 15, (0, 0, 255), 2) 
  62.             cv2.circle(img, (x2, y2), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  63.             cv2.circle(img, (x2, y2), 15, (0, 0, 255), 2) 
  64.             cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  65.             cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) 
  66.             cv2.putText(img, str(int(angle)), (x2 - 50, y2 + 50), 
  67.                         cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 255), 2) 
  68.         return angle 
 复制代码
【测试网络视频】 
 
【存在的问题】
 测试结果令人比较满意，但这里存在这样两个问题：1、标准点point_sd这个坐标是以视频开始第一帧画面是站在原地未起跳为前提。
 2、标准点纵坐标的判定区间（point_sd["y"]+5与 point_sd["y"]+15）是根据运行后的数据人为分析出来的，只对这一段视频有效，不具有通用性。
【解决问题思路】
 1、在正式跳绳计数前，先试跳，通过数据分析出标准点、判定区间（防止数据在判定点抖动，出现错误计数）。在上个程序中判定点为：point_sd["y"]+10。
 2、以手势控制屏幕上的虚拟按钮来分析初始化数据，并启动跳绳计数及终止计数。
【解决问题步骤】 
 
第一步：实现手势控制屏幕按钮。
 程序中使用了计时器，以防止连续触发问题。 
 
 
  1. import cv2 
  2. import numpy as np 
  3. import time 
  4. import os 
  5. import HandTrackingModule as htm 
  6. ####################### 
  7. brushThickness = 25 
  8. eraserThickness = 100 
  9. ######################## 
  10. drawColor = (255, 0, 255) 
  11. cap = cv2.VideoCapture(0) 
  12. cap.set(3, 640) 
  13. cap.set(4, 480) 
  14. detector = htm.handDetector(detectionCon=0.65,maxHands=1) 
  15. imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  16. rect=[(20, 20), (120, 120)] 
  17. font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 
  18. cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  19. cv2.putText(imgCanvas, "SET", (45,85), font, 1, drawColor, 2) 
  20. bs=0 
  21. bs2=0 
  22. while True: 
  23. # 1. Import image 
  24. success, img = cap.read() 
  25. if success: 
  26.   img = cv2.flip(img, 1) 
  27. # 2. Find Hand Landmarks 
  28.   img = detector.findHands(img) 
  29.   lmList = detector.findPosition(img, draw=False) 
  30.    
  31.   if len(lmList) !=0: 
  32.    
  33. # tip of index and middle fingers 
  34.    x1, y1 = lmList[8][1:] 
  35.    x2, y2 = lmList[12][1:] 
  36. # 3. Check which fingers are up 
  37.    fingers = detector.fingersUp() 
  38. # print(fingers) 
  39. # 5.  Index finger is up 
  40.    if fingers[1] and fingers[2] == False: 
  41.     cv2.circle(img, (x1, y1), 15, drawColor, cv2.FILLED) 
  42.     if bs2==1: 
  43.       if time.time()-time_start>3: 
  44.          bs2=0 
  45.     else:       
  46.      if x1>rect[0][0] and x1<rect[1][0] and y1>rect[0][1] and y1<rect[1][1]: 
  47.       if bs==0: 
  48.        print("OK") 
  49.        imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  50.        cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  51.        cv2.putText(imgCanvas, "STOP", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  52.        bs=1 
  53.        bs2=1 
  54.        time_start=time.time() 
  55.       else: 
  56.        imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  57.     
  58.   imgGray = cv2.cvtColor(imgCanvas, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  59.    
  60.   img = cv2.bitwise_or(img,imgCanvas) 
  61. # img = cv2.addWeighted(img,0.5,imgCanvas,0.5,0) 
  62.   cv2.imshow("Image", img) 
  63.   cv2.waitKey(1) 
 复制代码 
 
上面程序引用的“HandTrackingModule.py”文件。 
 
 
  1. import cv2 
  2. import mediapipe as mp 
  3. import time 
  4. import math 
  5. import numpy as np 
  6. class handDetector(): 
  7.     def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.8, trackCon=0.5): 
  8.         self.mode = mode 
  9.         self.maxHands = maxHands 
  10.         self.detectionCon = detectionCon 
  11.         self.trackCon = trackCon 
  12.         self.mpHands = mp.solutions.hands 
  13.         self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, 
  14.         self.detectionCon, self.trackCon) 
  15.         self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils 
  16.         self.tipIds = [4, 8, 12, 16, 20] 
  17.     def findHands(self, img, draw=True): 
  18.         imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
  19.         self.results = self.hands.process(imgRGB) 
  20.     # print(results.multi_hand_landmarks) 
  21.         if self.results.multi_hand_landmarks: 
  22.             for handLms in self.results.multi_hand_landmarks: 
  23.                 if draw: 
  24.                     self.mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, 
  25.                     self.mpHands.HAND_CONNECTIONS) 
  26.         return img 
  27.     def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True): 
  28.         xList = [] 
  29.         yList = [] 
  30.         bbox = [] 
  31.         self.lmList = [] 
  32.         if self.results.multi_hand_landmarks: 
  33.             myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo] 
  34.             for id, lm in enumerate(myHand.landmark): 
  35.             # print(id, lm) 
  36.                 h, w, c = img.shape 
  37.                 cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) 
  38.                 xList.append(cx) 
  39.                 yList.append(cy) 
  40.             # print(id, cx, cy) 
  41.                 self.lmList.append([id, cx, cy]) 
  42.                 if draw: 
  43.                     cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED) 
  44.             xmin, xmax = min(xList), max(xList) 
  45.             ymin, ymax = min(yList), max(yList) 
  46.             bbox = xmin, ymin, xmax, ymax 
  47.             if draw: 
  48.                 cv2.rectangle(img, (xmin - 20, ymin - 20), (xmax + 20, ymax + 20), 
  49.         (0, 255, 0), 2) 
  50.         return self.lmList 
  51.     def fingersUp(self): 
  52.         fingers = [] 
  53.     # Thumb 
  54.         if self.lmList[self.tipIds[0]][1] > self.lmList[self.tipIds[0] - 1][1]: 
  55.             fingers.append(1) 
  56.         else: 
  57.             fingers.append(0) 
  58.     # Fingers 
  59.         for id in range(1, 5): 
  60.             if self.lmList[self.tipIds[id]][2] < self.lmList[self.tipIds[id] - 2][2]: 
  61.                 fingers.append(1) 
  62.             else: 
  63.                 fingers.append(0) 
  64.         # totalFingers = fingers.count(1) 
  65.         return fingers 
  66.     def findDistance(self, p1, p2, img, draw=True,r=15, t=3): 
  67.         x1, y1 = self.lmList[p1][1:] 
  68.         x2, y2 = self.lmList[p2][1:] 
  69.         cx, cy = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2 
  70.         if draw: 
  71.             cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255), t) 
  72.             cv2.circle(img, (x1, y1), r, (255, 0, 255), cv2.FILLED) 
  73.             cv2.circle(img, (x2, y2), r, (255, 0, 255), cv2.FILLED) 
  74.             cv2.circle(img, (cx, cy), r, (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
  75.             length = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1) 
  76.         return length, img, [x1, y1, x2, y2, cx, cy] 
 复制代码第二步，分析数据，得到判定点纵坐标。思路是，坐标数据是上下波动，将数据中的波峰和波谷分别提取出来计算均值，然后取中值，和差值。中值为判定点，差值用来确定判定区域。波峰和波谷的判定采用的是两边数据与当前数据做差值看差值方向，如果方向相反，即为峰值。但这里就存在，Mediapipe识别准确度的问题，可能在上升或下降的过程中数据不平滑，出现数据波动。可能在分析时，出现误判，采集到错误的峰值。后期可采用滤波算法处理此问题。现在看效果，还不错。 
 
 
  1. import numpy as np 
  2. import time 
  3. import cv2 
  4. import PoseModule as pm 
  5. import math 
  6. def max_min(a): 
  7. h = [] 
  8. l = [] 
  9. for i in range(1, len(a)-1): 
  10.     if(a[i-1] < a[i] and a[i+1] < a[i]): 
  11.         h.append(a[i]) 
  12.     elif(a[i-1] > a[i] and a[i+1] > a[i]): 
  13.         l.append(a[i]) 
  14. if(len(h) == 0): 
  15.     h.append(max(a)) 
  16. if(len(l) == 0): 
  17.     l.append(min(a[a.index(max(a)):])) 
  18. mid=(np.mean(h)+np.mean(l))/2 
  19. print(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  20. return(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  21. cap = cv2.VideoCapture("tiaosheng.mp4") 
  22. detector = pm.poseDetector() 
  23. count = 0 
  24. dir = 0 
  25. pTime = 0 
  26. success=True 
  27. point=[] 
  28. while success: 
  29.   success, img = cap.read() 
  30.   if success: 
  31.     img = cv2.resize(img, (640, 480)) 
  32.     img = detector.findPose(img, False) 
  33.     lmList = detector.findPosition(img, False) 
  34.     
  35.     if len(lmList) != 0: 
  36.         point_tem=detector.midpoint(img, 24, 23) 
  37.         point.append(point_tem['y']) 
  38.         cv2.putText(img, str(point_tem['y']), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) 
  39.     cTime = time.time() 
  40.     fps = 1 / (cTime - pTime) 
  41.     pTime = cTime 
  42.     cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) 
  43.     cv2.imshow("Image", img) 
  44.     cv2.waitKey(1) 
  45. max_min(point) 
  46. cap.release() 
  47. cv2.destroyAllWindows() 
 复制代码
   
   
最终得到“304 26”为“中值 差值”
   
【完整程序】
 
将以上分段程序进行整合，得到完整程序，并进行实地测试。（纯手工敲码） 
 
 
  1. import cv2 
  2. import numpy as np 
  3. import time 
  4. import os 
  5. import HandTrackingModule as htm 
  6. import PoseModule as pm 
  7. #计算判定点 
  8. def max_min(a): 
  9. h = [] 
  10. l = [] 
  11. for i in range(1, len(a)-1): 
  12.     if(a[i-1] < a[i] and a[i+1] < a[i]): 
  13.         h.append(a[i]) 
  14.     elif(a[i-1] > a[i] and a[i+1] > a[i]): 
  15.         l.append(a[i]) 
  16. if(len(h) == 0): 
  17.     h.append(max(a)) 
  18. if(len(l) == 0): 
  19.     l.append(min(a[a.index(max(a)):])) 
  20. mid=(np.mean(h)+np.mean(l))/2 
  21. print(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  22. return(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) 
  23. ####################### 
  24. brushThickness = 25 
  25. eraserThickness = 100 
  26. ######################## 
  27. drawColor = (255, 0, 255) 
  28. cap = cv2.VideoCapture(0) 
  29. cap.set(3, 640) 
  30. cap.set(4, 480) 
  31. detector_hand = htm.handDetector(detectionCon=0.65,maxHands=1) 
  32. detector_pose = pm.poseDetector() 
  33. imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  34. rect=[(20, 20), (120, 120)] 
  35. font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 
  36. cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  37. cv2.putText(imgCanvas, "SET", (45,85), font, 1, drawColor, 2) 
  38. bs=0 
  39. bs2=0 
  40. bs3=0 
  41. point=[] 
  42. count=0 
  43. pTime = 0 
  44. dire=0 
  45. while True: 
  46. success, img = cap.read() 
  47. if success: 
  48.       img = cv2.flip(img, 1) 
  49.       if bs==1 and bs2==0: 
  50.        if bs3==1: 
  51.          if time.time()-time_start<4: 
  52.           cv2.putText(img, str(3-int(time.time()-time_start)), (300, 240), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) 
  53.          else: 
  54.           bs3=0 
  55.           time_start=time.time() 
  56.        else: 
  57.           if time.time()-time_start<11: 
  58.             img = detector_pose.findPose(img, False) 
  59.             lmList = detector_pose.findPosition(img, False) 
  60.     
  61.             if len(lmList) != 0: 
  62.                 point_tem=detector_pose.midpoint(img, 24, 23) 
  63.                 point.append(point_tem['y']) 
  64.                 cv2.putText(img, str(point_tem['y']), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) 
  65.             cv2.putText(img, str(10-int(time.time()-time_start)), (500, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) 
  66.           else: 
  67.               point_sd,l=max_min(point) 
  68.               bs=2 
  69.               cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  70.               cv2.putText(imgCanvas, "START", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  71.           
  72.       if bs==3 and bs2==0:   
  73.        if bs3==1: 
  74.          if time.time()-time_start<4: 
  75.           cv2.putText(img, str(3-int(time.time()-time_start)), (300, 240), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) 
  76.          else: 
  77.           bs3=0 
  78.           time_start=time.time() 
  79.        else: 
  80.           img = detector_pose.findPose(img, False) 
  81.           lmList = detector_pose.findPosition(img, False) 
  82.     
  83.           if len(lmList) != 0: 
  84.             point = detector_pose.midpoint(img, 24, 23) 
  85.             if point["y"]> point_sd+l/4: 
  86.           
  87.               if dire == 0: 
  88.                 count += 0.5 
  89.                 dire = 1 
  90.             if point["y"]<point_sd-l/4: 
  91.          
  92.               if dire == 1: 
  93.                 count += 0.5 
  94.                 dire = 0 
  95.        
  96.             cv2.putText(img, str(int(count)), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8)   
  97.       if bs2==1:#等待三秒 
  98.          if time.time()-time_start>4: 
  99.             bs2=0 
  100.             time_start=time.time() 
  101.                       
  102.       else: 
  103.         #手势操作 
  104.         img = detector_hand.findHands(img) 
  105.         lmList = detector_hand.findPosition(img, draw=False) 
  106.         if len(lmList) !=0: 
  107.          x1, y1 = lmList[8][1:] 
  108.          x2, y2 = lmList[12][1:] 
  109.          fingers = detector_hand.fingersUp() 
  110.          #出示食指 
  111.          if fingers[1] and fingers[2] == False: 
  112.           cv2.circle(img, (x1, y1), 15, drawColor, cv2.FILLED)      
  113.           if x1>rect[0][0] and x1<rect[1][0] and y1>rect[0][1] and y1<rect[1][1]:#食指进入按钮区域 
  114.            if bs==0: 
  115.             print("OK") 
  116.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  117.             bs=1 
  118.             bs2=1 
  119.             bs3=1 
  120.             time_start=time.time() 
  121.            elif bs==1: 
  122.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  123.             bs2=1 
  124.             bs3=1 
  125.             time_start=time.time() 
  126.            elif bs==2: 
  127.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  128.             cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  129.             cv2.putText(imgCanvas, "STOP", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  130.             bs=3   
  131.             bs2=1 
  132.             bs3=1 
  133.             time_start=time.time() 
  134.            elif bs==3: 
  135.             imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) 
  136.             cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) 
  137.             cv2.putText(imgCanvas, "START", (30,85), font, 1, drawColor, 2) 
  138.             bs=2   
  139.             bs2=1 
  140.             bs3=1 
  141.             time_start=time.time() 
  142.       cTime = time.time() 
  143.       fps = 1 / (cTime - pTime) 
  144.       pTime = cTime 
  145.       cv2.putText(img, str(int(fps)), (500, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) 
  146.       imgGray = cv2.cvtColor(imgCanvas, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  147.       img = cv2.bitwise_or(img,imgCanvas) 
  148.       cv2.imshow("Image", img) 
  149.       cv2.waitKey(1) 
 复制代码 
 
【计数炫灯】
 使用Pinpong库，连接Micro:bit，控制LED灯随跳绳次数增加亮灯数。


  
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 















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阅读笔记6——通道混洗




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上海亚商投顾前言&#xff1a;无惧大盘涨跌&#xff0c;解密龙虎榜资金&#xff0c;跟踪一线游资和机构资金动向&#xff0c;识别短期热点和强势个股。市场情绪指数早间低开后震荡回升&#xff0c;沪指盘中一度翻红&#xff0c;随后又再度走低&#xff0c;创业板指午后跌近1%。…...






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疯狂的SOVA：Android银行木马“新标杆”




2021年8月初&#xff0c;一款针对Android银行APP的恶意软件出现在人们的视野中&#xff0c;ThreatFabric 安全研究人员首次发现了这一木马&#xff0c;在其C2服务器的登录面板&#xff0c;研究人员发现&#xff0c;攻击者将其称之为SOVA。 
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2023/2/23 5:18:03



















汽车零部件企业数字工厂管理系统建设方案




在汽车零部件制造领域&#xff0c;伴随工业信息化与机器人化&#xff0c;制造模式逐渐从 CAD/CAE/CAM 数字化设计及加工走向全产品周期虚拟现实的数字化工厂管理系统平台&#xff0c;实现虚拟现实设计制造&#xff0c;防范产品缺陷并预防设备故障&#xff0c;大幅提高生产效率。…...






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2023/2/23 5:16:53



















【线程同步工具】Semaphore源码解析




控制对资源的一个或多个副本的并发访问 
Java API 提供了一种信号量机制 Semaphore。 一个信号量就是一个计数器&#xff0c; 可用于保护对一个或多个共享资源的访问。 
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2023/2/23 5:15:45



















获取实时天气




一、用天气API&#xff08;需要付费&#xff09; 网址&#xff1a;https://www.tianqiapi.com/请求方式及url&#xff1a;请求方式&#xff1a;GET接口地址&#xff1a;https://tianqiapi.com/free/day请求示例https://www.tianqiapi.com/free/day?appid_____&appsecret__…...






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2023/2/23 5:14:33



















【数据库】redis数据持久化




目录 
数据持久化 
一&#xff0c; RDB 
1&#xff0c; 什么是RDB 
2&#xff0c;持久化流程 
3&#xff0c; 相关配置 
案例演示&#xff1a; 
4&#xff0c; 备份和恢复 
1、备份 
2、恢复 
3&#xff0c;优势 
4&#xff0c; 劣势 
二&#xff0c;AOF 
1&#xff0c;什么是A…...






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2023/2/23 5:13:22



















前端编译、JIT编译、AOT编译




一、前端编译&#xff1a;java设计之初就是强调跨平台&#xff0c;通过javac将源文件编译成于平台无关的class文件&#xff0c; 它定义了执行 Java 程序所需的所有信息&#xff08;许多Java"语法糖"&#xff0c;是在这个阶段完成的&#xff0c;不依赖虚拟机&#xff…...






编程日记
2023/2/23 5:12:14



















父子组件中，子组件调用父组件的方法




父子组件中&#xff0c;子组件调用父组件的方法 
方法一&#xff1a;直接在子组件中通过this.$parent.event来调用父组件的方法 
父组件 
<template><p><child>父组件</child></p>
</template>
<script>import child from ~/compone…...






编程日记
2023/2/23 5:11:07



















第七章.深度学习




第七章.深度学习 7.1 深度学习 
深度学习是加深了层的深度神经网络。 1.加深层的好处 1).可以减少网络的参数数量 5*5的卷积运算示例&#xff1a;   重复两次3*3的卷积层示例&#xff1a;   图像说明&#xff1a; ①.一次5 * 5的卷积运算的区域可以由两次3 * 3的卷积运算抵消&a…...






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2023/2/23 5:10:02



















小学生学Arduino---------点阵（三）动态的显示与清除




学习目标&#xff1a; 
1、理解“整数值”的概念与使用 2、理解“N1”指令的意义 3、掌握“反复执行多次”指令的使用 4、掌握屏幕模块的清除功能指令 5、理解“反复执行”指令与“反复执行多次”指令的嵌套使用 6、搭建电路图 7、编写程序 效果&#xff1a;  整数包括&#xf…...






编程日记
2023/2/23 5:08:56



















opencv图片处理




目录1 图片处理1.1 显示图片1.2 旋转图片1.3 合并图片1.4、Mat类1.4.1、像素的储存结构1.4.2、访问像素数据1.6、rgb转灰度图1.7、二值化1.8、对比度和亮度1.9、图片缩放1.9.1、resize临近点算法双线性内插值1.9.2、金字塔缩放1.10、图片叠加1 图片处理 
1.1 显示图片 
#includ…...






编程日记
2023/2/23 5:07:47



















C++ Primer Plus 学习笔记（二）—— 复合类型




数组 
当我们只是定义了数组&#xff0c;而没有对数组进行初始化时&#xff0c;那数组的值将是未定义的。 
在对数组进行初始化时&#xff0c;如果只对数组的一部分进行初始化&#xff0c;编译器会将把其他元素自动设置为0。 
#include <iostream>using namespace std;in…...






编程日记
2023/2/23 5:06:40



















代码随想录算法训练营第七天 | 454.四数相加II 、 383. 赎金信、15. 三数之和、18. 四数之和 、总结




打卡第七天&#xff0c;还是哈希表。 今日任务 454.四数相加II383.赎金信15.三数之和18.四数之和总结 454.四数相加II  代码随想录 
class Solution {
public:int fourSumCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, vector<int>& nums3, ve…...






编程日记
2023/2/23 5:05:34



















apply函数族




apply函数族 
apply函数族是R语言中帮助用户实现高效的向量化运算的一系列函数&#xff0c;包括apply,lapply,sapply,vapply等。 
apply() 
apply函数以列或行为单位进行循环操作&#xff0c;可以处理matrix、array数据&#xff0c;返回一个向量或matrix。 
apply(data,1/2,fuc…...






编程日记
2023/2/23 5:04:21





















2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真




2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真 题 ( 满 分 1 0 0 分   时 间 1 2 0 分 钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案，答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录 【答案】: D 2.1864年，()预言了电磁波的存在，并指出…...






编程新知
2025/12/10 4:08:53



















屋顶变身“发电站” ，中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网！




5月28日&#xff0c;中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电&#xff0c;该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗&#xff0c;项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站&#xff0c;总装机容量为9.96MWp。 
项目投运后&#xff0c;每年可节约标煤3670…...






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2026/1/30 2:45:51



















【HarmonyOS 5 开发速记】如何获取用户信息（头像/昵称/手机号）




1.获取 authorizationCode&#xff1a; 
2.利用 authorizationCode 获取 accessToken&#xff1a;文档中心 
3.获取手机&#xff1a;文档中心 
4.获取昵称头像&#xff1a;文档中心 首先创建 request 
若要获取手机号&#xff0c;scope必填 phone&#xff0c;permissions 必填 …...






编程新知
2025/9/17 2:39:21



















SiFli 52把Imagie图片，Font字体资源放在指定位置，编译成指定img.bin和font.bin的问题




分区配置 (ptab.json)  img 属性介绍&#xff1a;  img 属性指定分区存放的 image 名称&#xff0c;指定的 image 名称必须是当前工程生成的 binary 。  如果 binary 有多个文件&#xff0c;则以  proj_name:binary_name  格式指定文件名&#xff0c; proj_name 为工程  名&…...






编程新知
2026/1/23 10:51:19



















Caliper 负载(Workload)详细解析




Caliper 负载(Workload)详细解析 
负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分，它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 
一、负载模块基本结构 
一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构： use strict;/…...






编程新知
2025/10/31 21:11:39



















基于PHP的连锁酒店管理系统




有需要请加文章底部Q哦 可远程调试  基于PHP的连锁酒店管理系统 一 介绍 
连锁酒店管理系统基于原生PHP开发&#xff0c;数据库mysql&#xff0c;前端bootstrap。系统角色分为用户和管理员。 技术栈 phpmysqlbootstrapphpstudyvscode 
二 功能 
用户 1 注册/登录/注销 2 个人中…...






编程新知
2026/1/31 6:20:15



















python爬虫——气象数据爬取




一、导入库与全局配置 
python 
运行 
import json
import datetime
import time
import requests
from sqlalchemy import create_engine
import csv
import pandas as pd作用&#xff1a; 
引入数据解析、网络请求、时间处理、数据库操作等所需库。requests&#xff1a;发送 …...






编程新知
2025/12/16 7:53:39



















Cilium动手实验室: 精通之旅---13.Cilium LoadBalancer IPAM and L2 Service Announcement




Cilium动手实验室: 精通之旅---13.Cilium LoadBalancer IPAM and L2 Service Announcement 1. LAB环境2. L2公告策略2.1 部署Death Star2.2 访问服务2.3 部署L2公告策略2.4 服务宣告 3. 可视化 ARP 流量3.1 部署新服务3.2 准备可视化3.3 再次请求 4. 自动IPAM4.1 IPAM Pool4.2 …...






编程新知
2026/2/5 17:29:21



















Ubuntu系统复制（U盘-电脑硬盘）




所需环境 
电脑自带硬盘&#xff1a;1块 (1T) U盘1&#xff1a;Ubuntu系统引导盘&#xff08;用于“U盘2”复制到“电脑自带硬盘”&#xff09; U盘2&#xff1a;Ubuntu系统盘&#xff08;1T&#xff0c;用于被复制&#xff09; &#xff01;&#xff01;&#xff01;建议“电脑…...






编程新知
2026/2/7 17:43:28



















消息队列系统设计与实践全解析




文章目录 &#x1f680; 消息队列系统设计与实践全解析&#x1f50d; 一、消息队列选型1.1 业务场景匹配矩阵1.2 吞吐量/延迟/可靠性权衡&#x1f4a1; 权衡决策框架 1.3 运维复杂度评估&#x1f527; 运维成本降低策略 &#x1f3d7;️ 二、典型架构设计2.1 分布式事务最终一致…...






编程新知
2026/2/5 4:20:53