Python语言在教学辅助软件开发中的应用研究

Python语言是出自于上个世纪80年代末的重要计算机语言,它的功能性表现强且组成结构均为高层数据,计算效率相当之高。在对象编辑过程中简单高效易用,非常适合于初学者学习使用,适用性广泛,具有较强的解释性语言文本。结合这些先进技术特征,Python语言也能被应用于当前的教学辅助软件开发系统中,优化教计算机语言教学过程效果。本文探讨了Python语言辅助教学系统的应用理论内涵,并着重研究了该语言在教学辅助软件开发中的各种功能应用。     

Python在食品生物化学实验教学应用上的初探——以食品中蛋白浓度测定为例

目前以开发计算机程序辅助生物化学实验分析教学的案例极少,通过Python编程开发与生物化学实验结合的方式来帮助学生更好地理解生化实验原理、掌握跨学科知识点是一个有意思的研究课题。本教学研究论文以经典食品生物化学实验课程中常见的蛋白质浓度测定实验为例,开发Python脚本进行检测与数据分析。讨论了如何教授学生使用基于RGB色彩理论的Python脚本处理分析样品溶液的颜色数据与蛋白质浓度之间的关系,探究样品取样量、考马斯亮蓝稀释倍数、图片分辨率等因素对检测效果的影响,得出最优的蛋白中浓度的成像条件并最终开发出高通量快速检测的新方法。本教学案例不仅教授学生传统的生物化学实验,而且尝试教授学生Python程序设计基础相关的知识。     

基于Single-Board RIO的数据采集与显示系统

基于Single-Board RIO嵌入式开发平台与Lab VIEW图形化编程环境,设计开发了一种数据采集与显示系统,实现了多通道数据高速同步采集与处理。通过RS232串口将数据传送到单片机中,利用单片机驱动液晶并显示采集的数据等信息。     

基于Python的网络爬虫技术研究

随着网络中数据量的快速增长，网络爬虫作为搜索引擎中非常关键的一项技术，如何准确、高效地批量获取到更具价值的信息一直是其研究难点。针对此问题，本文基于Python语言的Scrapy框架展开了深入研究，在此基础上构建了通用的网络爬虫框架，并针对其关键模块的功能实现进行了详细阐述，为相关研究提供了一定的参考价值。     

基于Python的图片爬虫程序设计

计算机网络的发展促使了信息的采集、传播的速度和规模达到空前的水平。如何在大数据时代,高效便捷的获取自身需要的个性化数据,则变成一个迫切需要解决的问题。Python语言具备简单易学的特点,其已经成为开发网络爬虫的热门语言。尝试使用Python语言设计网络爬虫,实现对网络图片的自动批量下载,从而为提高个性化数据的获取进行有意义的尝试。     

基于百度AI平台人脸识别技术的校园食堂结账系统

基于百度AI平台人脸识别技术,介绍了一种校园食堂结账系统的软硬件设计及其制作。该系统的核心环节是对人脸图像采集终端模块的设计。即以ARM Cortex-A9 Exynos4412开发板为硬件基础,以Qt Creator为软件开发平台,利用高级的C++代码编辑器、可视化Ui终端界面设计,模块之间采用http数据传输协议。Web服务器模块采用Sqlite3数据库存储数据信息,根据人脸图像采集终端模块的操作,实时更新数据库信息,便于客户端实时数据请求。     

基于机械视角的三维机械手设计

传统的机械手是利用程序编程定位,然后控制步进电机驱动准确抓取物体,在国家提倡智能制造的大背景和机遇下,研究更智能化的设备用以改变人们的生活、方便人们的生活具有重要的意义。本文研究和设计基于机械视角的三维机械手,利用CMOS摄像头采集图像,然后通过STM32F429微控制器处理数据,实现了通过机械视觉定位物体位置从而进行抓取物体。     

运用Python编程计算减压孔板孔口直径的研究

分析了消防设计中减压孔板水头损失公式的特点,利用Python编程功能实现减压孔板孔口直径的快速计算,并通过对比多种途径的计算结果,验证了Python编程计算的准确性及优势.     

基于遥感技术的建筑结构系统分析及信息提取

针对建筑工程项目中建筑结构设计的可靠性分析能力差,信息获取不全面的问题,本研究利用遥感技术获取高分辨率的建筑影像,对获取的建筑区显著图进行阈值分割和后处理,以得到清晰的建筑区边界和位置。使用ENVI5.3+IDL8.5对遥感影像进行预处理,提取建筑的纹理特征和空间信息。设计出高帧频电荷耦合器件,并行输出端口可达到32个,实现了帧频1500FPS的指标设计。采用多级模糊综合分析算法,按照最大隶属度进行可靠性等级的评定,根据判断矩阵得出最大特征根对应的特征向量对整体建筑结构的可靠性分析。实验数据表明,本研究遥感技术采集到目标区域内建筑图像分辨率更高,采集到图像数量更多,总精度高达98.637%。根据遥感图像对建筑进行可靠性分析得到的可靠性系数更加准确。     

图像采集与报警编程设计

本设计采用TI的Davinci芯片DM6446作为主控芯片,附带外围工作电路,设计和试制出视频采集装置;通过编程实现视频采集和处理;当图像发生陡变时报警。自动报警的编程采用视频采集过程中每隔一定时间截取视屏中的一帧画面（图像）保存成8位位图;保存以后读取图像信息,选取一幅标准静态图转化为灰度图并保存像素点,作为图像比较的基础图像;按图像高度和宽度枚举像素点做统计;图像通过像素点比较,两幅图比较如果不同的像素点数量超过一定值时就认为这两幅图不同;若比较出两幅图不同的话就调用报警程序,发出提示音,实现报警功能。     

精密注塑手机外壳表面缺陷视觉检测系统设计

为实现工业生产中对手机外壳表面缺陷的自动检测,针对手机外壳缺陷类型,设计双工位光源系统,采用改进的二值图像熵阈值分割方法对采集到的图像进行缺陷分割,最后利用LabVIEW与MATLAB以及内嵌C混合编程的方法完成系统软件设计,成功搭建了手机外壳表面缺陷视觉检测系统。结果表明,该检测系统具有高速、高精度、稳定性好的特点,适用于工业大批量检测。     

用C语言实现传感器XML标签的解析

通过介绍XML及其在传感器标签管理中的应用,提出一种可移植到嵌入式平台上用于传感器识别的微型XML解析器,详细分析了其设计思想,并给出基于嵌入式C语言的编程实现.通过对示例的解析,证明该解析器的有效性.     

基于辽宁省兴城市地形图的DEM建立及精度研究

数字高程模型DEM数据是国家空间数据基础设施的框架,目前广泛应用于各个领域。基于数字线化图显示的原始数据,根据大比例尺地形图的特点,分析了DEM的两种主要形式ーー不规则三角网和规则网格数据结构生成算法的特点,在此基础上,考虑到大规模三角数字地面模型DEM具有最大化地形真实感的特点,提出了一种由大比例数字线图DLG生成不规则三角形网TIN的方法,再通过不规则三角形网插值生成大比例尺数字高程模型的网格方法。通过ArcGIS模板和Python自动化处理脚本检查DEM精度分析和统计处理技术。试验结果表明,该方法能提高DEM精度检测分析和质量的效率,可广泛应用于DEM数据的生成实践。     

串口编程在石化物探仪器中的应用

本文首先简要介绍了物探工作内容以及物探仪器现场采集数据的传输域应用,然后总结归纳了物探仪器的应用领域与所能够采集到的相关数据,在此基础上设计分析了如何对串口进行编程实现物探仪器采集数据的传输。     

Python语言在震源近场质控中的应用

随着计算机技术的高速发展和普及,非计算机专业的人员通过自学编程来进行较为专业的软件开发已经屡见不鲜。Python是目前公认的全球5大流行语言之一,具有开源、跨平台、可移植性强等优点,是一种解释性的高级语言。本文从作者在工作中遇到的实际问题出发,结合实际生产,利用Python语言开发了能够进行震源快速质控的程序,并进行了不同采集方式和不同近场数据格式的应用。     

基于EfficientNet模型的智能图像识别系统设计

为了实现农业害虫信息的准确获取和害虫图像的智能识别，本文提出了一种基于EfficientNet模型的农业害虫智能图像识别模型，该模型引入SE通道注意力机制，引入标签平滑的数据处理策略来提高模型的鲁棒性，采用迁移学习策略和改进后的EfficientNet-B0网络来训练模型，并将模型部署至基于Android平台的客户端系统。在IP102害虫数据集上进行大规模试验，系统的识别准确率达到了90.76%，较改进前的EfficientNet网络相比有了大幅提升。试验结果表明，本文所提出的模型系统有效提高了作物害虫图像的识别准确率，在农业应用方面有着广泛的前景。     

Python爬虫技术在水泥厂数据采集中的应用

介绍了基于Python语言的Scrapy爬虫技术在水泥厂数据采集中的应用。针对水泥厂设备众多、通讯协议不同、数据采集难度大等问题，采用一种带多类通讯协议的主动性网关，并提供HTTP接口数据服务，上位机采用基于Python语言的Scrapy爬虫技术获取设备数据信息。这种解决方法实施方便，软件开发周期短，提高了数据采集效率。     

基于Matlab的轮胎花纹图像反求设计系统

针对轮胎花纹结构的特点,在深入分析由物体图像明暗度恢复物体三维形状原理和算法后,采用计算机视觉技术和Matlab软件开发出轮胎花纹图像反求设计系统.由图像采集、图像运算处理、坐标变换到恢复物体形状的函数表达构成图像反求系统开发流程,然后采用Matlab 7.0的语言代码对这些函数进行编程,实现硬件和软件系统的相互统一.     

远程监控在六角形钢丝圈生产线中的应用

通过以太网将现场三条钢丝圈生产线连在一起,并连到一台计算机上。用计算机上的FactoryTalk SE软件分别采集三条生产线PLC里的关键数据,并将这些数据分类插入到Access数据库中。通过工业以太网可以采集到设备现场正常满负荷的运行数据,设备故障可由现场工作人员录入到设备的HMI故障界面里,摄像头采集图像存储在硬盘中,这些数据信息可以通过网络进行反馈,实现对六角形钢丝圈生产线的全面远程监控。     

基于Python语言的HITRAN数据库接口可视化工具的开发与应用

采用Python语言开发HITRAN应用程序编程接口(HAPI)可视化工具.该工具可对HITRAN-online提供的功能和数据进行远程访问,实现获取数据、筛选数据,提供4种不同线型,计算吸收系数、吸收光谱、透射光谱、辐射光谱并绘制图谱功能.多次使用结果表明:基于Python语言的HITRAN数据库接口可视化工具界面简...