活动介绍

import random num=random.randint(1,10) y=10000 while y<=0: for x in range(1,21): if num>=5: print(f'员工{x}发放工资1000元，账户余额还剩{y}元') y-=1000 else: print(f'员工{x}绩效不足不发工资，下一位') print('工资发完了')

时间: 2025-03-23 14:09:02 浏览: 26
你的代码中存在逻辑错误以及可能导致死循环的问题。让我们逐步分析并修复这段代码。 ### 原始代码中的问题： 1. **`random.randint(1, 10)` 的使用**：你在程序开始时生成了一个随机数 `num`，但它在整个程序运行过程中保持不变。这会导致所有员工都受到同一个条件（`if num >= 5`）影响。 - 解决方案：每次迭代时重新生成一个新的随机数，而不是只用初始的一个值。 2. **`while y <= 0:` 循环条件**：这个条件永远无法进入，因为初始化时 `y = 10000` 并且没有其他操作会减少到小于或等于零之前就跳出循环了。 - 正确的做法可能是检查是否有足够的资金支付工资，并在每轮后更新余额直到耗尽为止。 3. **打印信息与实际扣款不符**："工资发完了" 应该是在所有的薪水处理完成后输出的信息，但这里却可能提前执行了。 以下是修正后的版本： ```python import random # 初始金额为一万块 balance = 10000 for employee_id in range(1, 21): # 遍历每个员工编号从1至20号 performance_score = random.randint(1, 10) # 模拟每位员工的表现分数 if balance < 1000: print("公司账户余额不足！") break elif performance_score >= 5: print(f'员工{employee_id}: 绩效得分 {performance_score}, 发放工资1000元.') balance -= 1000 print(f'\t当前剩余帐户余额:{balance} 元.\n') else: print(f'员工{employee_id}: 绩效得分 {performance_score}, 不符合发放标准，跳过此名员。\n') else: print('全部员工已评估完毕! 如果还有盈余即为结余:') ``` #### 对应调整说明及解释： - 将外部无意义的 while 替换成了针对具体数量 (如本例中的二十个雇员) 进行固定次数遍历更为合适。 - 内部增加了对 account_balance 是否充足进行判断以防出现负数情况同时确保合理中断过程。 - 使用更具描述性的变量名称提高可读性和维护性比如把‘y’改为了更直观表达含义的“account_balance”。
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for i in range(min(num1, num2), 0, -1): if num1 % i == 0 and num2 % i == 0: print(i, num1 * num2 // i); break寻找12和18的最小公倍数，是36，因此输出为3 6。 3. 嵌套数据结构a=(2020,"2020",22.3,2020,...
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print(random.randint(1, 10)) # 生成1到10之间的随机整数 - random模块还提供了许多其他功能，如随机选择列表元素等。 ### Python 第10课：变量2 进一步讨论变量的概念，包括变量的作用域、生命周期等。 ...
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day03任务1

for _ in range(10): num = int(input("请输入一个数字：")) numbers.append(num) 2. **计算和统计**： - 要计算这10个数字的和，我们可以使用sum()函数： python total_sum = sum(numbers) max_...

import random n=int(input()) num=100000 plus=0 h=0 for i in range (num): while plus<50: a=random.randint(1,n) plus=plus+a h=h+plus p=h/num print("%.1f"%p) 错在哪里

for i in range(num): plus = 0 count = 0 while plus < 50 and count < 100: # 添加计数器，防止进入死循环 a = random.randint(1, n) plus += a count += 1 h += plus p = h / num print("%.1f" % p...

把这代码用c语言表示import random def win(): a, b = 100, 100 while a > 0 and b > 0: num = random.randint(0,1) if num == 0: b -= 10 a += 10 else: a -= 20 b += 20 else: if a <= 0: return 1 return 0 sd, n = map(int, input().split(',')) random.seed(sd) cnt = 0 for i in range(n): if win(): cnt += 1 print('A输光的概率为：{:.2%}'.format(cnt/n)) print('B输光的概率为：{:.2%}'.format(1-cnt/n))

在循环内部，使用 random 模块的 randint 函数生成一个 0 到 1 之间的随机整数，如果这个随机整数为 0，则 b 减去 10，a 加上 10；如果这个随机整数为 1，则 a 减去 20，b 加上 20。 当 a 或 b 其中之一小于等于 0 ...

给出下述代码的伪代码：“import cv2 import numpy as np import random def generate_random_polygon(img_shape, min_points=3, max_points=20, max_radius=50): """ 生成单个随机多边形(改进版) :param img_shape: 图像尺寸 (h, w, c) :param min_points: 顶点数量最小值 :param max_points: 顶点数量最大值 :param max_radius: 顶点离中心最大距离(控制面积) :return: 多边形顶点坐标数组 """ h, w = img_shape[:2] num_points = random.randint(min_points, max_points) # 随机中心坐标 center = (random.randint(0, w), random.randint(0, h)) # 极坐标生成顶点 points = [] for _ in range(num_points): angle = random.uniform(0, 2 * np.pi) radius = random.uniform(0.1 * max_radius, max_radius) # 10%缓冲避免过小 x = int(center[0] + radius * np.cos(angle)) y = int(center[1] + radius * np.sin(angle)) x = np.clip(x, 0, w - 1) y = np.clip(y, 0, h - 1) points.append((x, y)) # 生成凸包并添加扰动 hull = cv2.convexHull(np.array(points)) return hull + np.random.randint(-5, 5, hull.shape) def check_overlap(new_poly, polygons, img_shape): """ 碰撞检测函数 """ temp_mask = np.zeros(img_shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.fillPoly(temp_mask, [new_poly], 255) for poly in polygons: exist_mask = np.zeros_like(temp_mask) cv2.fillPoly(exist_mask, [poly], 255) if cv2.bitwise_and(temp_mask, exist_mask).sum() > 0: return True return False def create_multi_mask(img, polygons): """ 创建掩膜 """ mask = np.zeros_like(img) for poly in polygons: cv2.fillPoly(mask, [poly], (255, 255, 255), lineType=cv2.LINE_AA) return mask # 参数配置 num_polygons = 6#random.randint(5,24) # 多边形数量 min_vertices = 60 # 顶点数最小值 max_vertices = 120 # 顶点数最大值 max_radius = 30 # 多边形尺寸控制 max_attempts = 20 # 单次生成最大尝试次数 # 读取图像 img = cv2.imread('binary_image.jpg') assert img is not None, "图像加载失败" # 生成非重叠多边形 polygons = [] attempt_count = 0 while len(polygons) < num_polygons and attempt_count < max_attempts: new_poly = generate_random_polygon(img.shape, min_vertices, max_vertices, max_radius) if not check_overlap(new_poly, polygons, img.shape): polygons.append(new_poly) attempt_count = 0 else: attempt_count += 1 # 生成并保存掩膜 mask = create_multi_mask(img, polygons) cv2.imwrite('non_overlap_mask.png', mask)”

- clip操作确保坐标在图像范围内：$x \in [0, w-1]$, $y \in [0, h-1]$ #### 2. 凸包计算与扰动 - 凸包定义：包含所有顶点的最小凸集，数学描述： $$ \text{conv}(S) = \left\{ \sum_{i=1}^{k} \lambda_i p_i \...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

randintnum = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)], axis=1, ignore_index=True) cent_test, result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:, 0], result_test.iloc[:, 1], c=...

优化这段代码import random def grade(): for n in range(10): #生成十个学生的成绩 j = random.randint(1,100) return j if __name__ == '__main__': while True: if 90 <= grade(): print('A') elif 80 <= grade() < 90: print('B') elif 70 <= grade() <= 79: print('C') else: print('D')

grades = [random.randint(60, 100) for _ in range(num_grades)] return grades # 生成10个随机成绩 print(generate_random_grades()) # 生成20个随机成绩 print(generate_random_grades(20))

请给出下述python代码对应的伪代码：”import cv2 import numpy as np import random def generate_random_polygon(img_shape, max_points=20, area_num=4): """ 生成单个随机多边形(改进版) :param img_shape: 图像尺寸 (h, w, c) :param max_points: 顶点数量区间上限 :param area_num: 控制多边形大小（数值越大面积越小，建议范围2-8） :return: 按顺时针排序的顶点坐标数组 """ h, w = img_shape[:2] num_points = random.randint(3, max_points) # 根据area_num调整分布范围 sigma_w = w // max(1, area_num) # 防止除零错误 sigma_h = h // max(1, area_num) points = [] for _ in range(num_points): # 调整正态分布参数控制集中度 cx = random.gauss(w // 2, sigma_w) cy = random.gauss(h // 2, sigma_h) x = np.clip(int(cx), 0, random.randint(w-1,w+5)) y = np.clip(int(cy), 0, random.randint(w-1,w+5)) points.append((x, y)) hull = cv2.convexHull(np.array(points)) return hull + np.random.randint(-60, 60, size=hull.shape) def create_multi_mask(img, polygons): """原有函数保持不变""" mask = np.zeros_like(img) for poly in polygons: cv2.fillPoly(mask, [poly], (255, 255, 255), lineType=cv2.LINE_AA) return mask # 新增参数配置 num_c = 5 max_points = 12 area_num = 96 # ★新增的控制参数（典型值2-8，数值越大多边形越小） # 读取图像 img = cv2.imread(r'binary_image.jpg') if img is None: raise FileNotFoundError("图像未找到，请检查路径") # ★在生成时传递area_num参数 polygons = [generate_random_polygon(img.shape, max_points, area_num) for _ in range(num_c)] mask = create_multi_mask(img, polygons) cv2.imshow('Multi Polygon Mask', mask) cv2.imwrite('multi_mask.png', mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()“

同时，伪代码中的循环、条件判断等结构应使用通用的关键字，如for 每个元素 in 集合或while 条件 do。 在伪代码的结构安排上，应该先列出主流程，然后分解各个函数的具体步骤。对于配置参数和图像读取部分，...

改错import random list1 = [] for i in range(25): list1.append(random.randint(60, 75)) print(random) j = 1 for i1 in range(len(list1)): if list1[i1] == list1[-1]: j += 1 break n = i1 + 1 while n <= len(list1): if list1[n] == list1[i1]: j += 1 list1 = list1.pop(n) else: n += 1 print(f"{list1[i1]}出现了{j}次") j += 1 print(f"有{len(list1)}个不同的数")

return [random.randint(min_val, max_val) for _ in range(n)] ## 二、统计重复元素优化方案 1. 低效统计方法改进：将O(n²)的循环统计优化为O(n)的哈希统计 2. 使用collections.Counter进行高效计数 3. ...

import os import random import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox, ttk import shutil import tempfile import hashlib import time import pefile import zlib import sys import platform import psutil from Crypto.Cipher import AES # 仅保留但不用于代码段加密 from Crypto.Util.Padding import pad, unpad # 仅保留但不用于代码段加密 class ExeProtectorApp: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("EXE文件保护工具 v4.2") self.root.geometry("750x680") self.root.resizable(True, True) # 设置中文字体 self.style = ttk.Style() self.style.configure("TLabel", font=("SimHei", 10)) self.style.configure("TButton", font=("SimHei", 10)) self.style.configure("TProgressbar", thickness=20) # 创建主框架 self.main_frame = ttk.Frame(root, padding="20") self.main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 文件选择部分 ttk.Label(self.main_frame, text="选择EXE文件:").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.file_path_var = tk.StringVar() ttk.Entry(self.main_frame, textvariable=self.file_path_var, width=50).grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) ttk.Button(self.main_frame, text="浏览...", command=self.browse_file).grid(row=0, column=2, padx=5, pady=5) # 输出目录选择 ttk.Label(self.main_frame, text="输出目录:").grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.output_dir_var = tk.StringVar() ttk.Entry(self.main_frame, textvariable=self.output_dir_var, width=50).grid(row=1, column=1, padx=5, pady=5) ttk.Button(self.main_frame, text="浏览...", command=self.browse_output_dir).grid(row=1, column=2, padx=5, pady=5) # 选项设置 options_frame = ttk.LabelFrame(self.main_frame, text="选项", padding="10") options_frame.grid(row=2, column=0, columnspan=3, sticky=(tk.W, tk.E), pady=10) # 随机字节增加量 ttk.Label(options_frame, text="随机字节增加范围 (KB):").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.min_size_var = tk.IntVar(value=100) ttk.Entry(options_frame, textvariable=self.min_size_var, width=10).grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) ttk.Label(options_frame, text="至").grid(row=0, column=2, padx=5, pady=5) self.max_size_var = tk.IntVar(value=1000) ttk.Entry(options_frame, textvariable=self.max_size_var, width=10).grid(row=0, column=3, padx=5, pady=5) # 随机性强度 ttk.Label(options_frame, text="随机性强度:").grid(row=0, column=4, sticky=tk.W, pady=5) self.random_strength = tk.StringVar(value="medium") strength_options = ttk.Combobox(options_frame, textvariable=self.random_strength, state="readonly", width=12) strength_options['values'] = ("低", "中", "高") strength_options.grid(row=0, column=5, padx=5, pady=5) # 程序类型模拟 ttk.Label(options_frame, text="模拟程序类型:").grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.app_type = tk.StringVar(value="generic") app_types = ttk.Combobox(options_frame, textvariable=self.app_type, state="readonly", width=15) app_types['values'] = ("通用程序", "游戏程序", "办公软件", "系统工具", "开发工具") app_types.grid(row=1, column=1, padx=5, pady=5) # 处理方法 self.process_method = tk.StringVar(value="safe") ttk.Radiobutton(options_frame, text="安全模式", variable=self.process_method, value="safe").grid(row=1, column=2, sticky=tk.W, pady=5) ttk.Radiobutton(options_frame, text="增强模式", variable=self.process_method, value="enhanced").grid(row=1, column=3, sticky=tk.W, pady=5) ttk.Radiobutton(options_frame, text="标准保护", variable=self.process_method, value="standard").grid(row=1, column=4, sticky=tk.W, pady=5) ttk.Radiobutton(options_frame, text="高级保护", variable=self.process_method, value="advanced").grid(row=1, column=5, sticky=tk.W, pady=5) # 高级选项 advanced_frame = ttk.LabelFrame(self.main_frame, text="保护选项", padding="10") advanced_frame.grid(row=3, column=0, columnspan=3, sticky=(tk.W, tk.E), pady=10) self.obfuscate_resources = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(advanced_frame, text="混淆资源文件", variable=self.obfuscate_resources).grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.encrypt_sections = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(advanced_frame, text="轻度代码变换", variable=self.encrypt_sections).grid(row=0, column=1, sticky=tk.W, pady=5) self.add_dummy_sections = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(advanced_frame, text="添加随机数据块", variable=self.add_dummy_sections).grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.randomize_imports = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(advanced_frame, text="随机化导入表顺序", variable=self.randomize_imports).grid(row=1, column=1, sticky=tk.W, pady=5) # 终极选项 ultra_frame = ttk.LabelFrame(self.main_frame, text="高级优化", padding="10") ultra_frame.grid(row=4, column=0, columnspan=3, sticky=(tk.W, tk.E), pady=10) self.anti_vm = tk.BooleanVar(value=False) ttk.Checkbutton(ultra_frame, text="兼容虚拟机环境", variable=self.anti_vm).grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.anti_debug = tk.BooleanVar(value=False) ttk.Checkbutton(ultra_frame, text="调试模式兼容", variable=self.anti_debug).grid(row=0, column=1, sticky=tk.W, pady=5) self.random_pe_layout = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(ultra_frame, text="随机PE结构布局", variable=self.random_pe_layout).grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.variable_section_count = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(ultra_frame, text="随机区段数量", variable=self.variable_section_count).grid(row=1, column=1, sticky=tk.W, pady=5) # 处理按钮 ttk.Button(self.main_frame, text="保护文件", command=self.process_file).grid(row=5, column=0, columnspan=3, pady=20) # 状态和进度条 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") ttk.Label(self.main_frame, textvariable=self.status_var).grid(row=6, column=0, columnspan=2, sticky=tk.W, pady=5) self.progress_var = tk.DoubleVar(value=0) self.progress_bar = ttk.Progressbar(self.main_frame, variable=self.progress_var, length=100) self.progress_bar.grid(row=6, column=2, sticky=(tk.W, tk.E), pady=5) # 默认输出目录 self.output_dir_var.set(os.path.join(os.getcwd(), "protected_exes")) # 绑定窗口关闭事件 self.root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.on_closing) # 初始化随机种子 self.initialize_random_seed() # 初始化随机种子，使用多种来源确保高随机性 def initialize_random_seed(self): # 使用多种系统信息和随机源作为种子材料，增强随机性 seed_material = ( time.time_ns().to_bytes(8, 'big') + os.getpid().to_bytes(4, 'big') + os.urandom(32) + # 增加随机字节数量 str(psutil.virtual_memory().available).encode() + str(psutil.cpu_percent(interval=0.1)).encode() + platform.node().encode() + str(random.getstate()).encode() ) # 使用SHA-512获取更复杂的哈希值作为种子 seed = int.from_bytes(hashlib.sha512(seed_material).digest(), 'big') random.seed(seed) # 额外增加随机状态初始化 random.getstate() # 浏览文件 def browse_file(self): file_path = filedialog.askopenfilename( filetypes=[("可执行文件", "*.exe"), ("所有文件", "*.*")] ) if file_path: self.file_path_var.set(file_path) # 浏览输出目录 def browse_output_dir(self): dir_path = filedialog.askdirectory() if dir_path: self.output_dir_var.set(dir_path) # 处理文件 def process_file(self): exe_path = self.file_path_var.get() output_dir = self.output_dir_var.get() if not exe_path: messagebox.showerror("错误", "请选择一个EXE文件") return if not os.path.exists(exe_path): messagebox.showerror("错误", "选择的文件不存在") return if not output_dir: messagebox.showerror("错误", "请选择输出目录") return if not os.path.exists(output_dir): try: os.makedirs(output_dir) except: messagebox.showerror("错误", "无法创建输出目录") return # 获取文件名和扩展名 file_name, file_ext = os.path.splitext(os.path.basename(exe_path)) # 添加随机字符串到输出文件名，确保每次不同 random_suffix = hashlib.sha256(str(time.time_ns()).encode() + os.urandom(16)).hexdigest()[:12] output_path = os.path.join(output_dir, f"{file_name}_protected_{random_suffix}{file_ext}") try: # 更新状态 self.status_var.set("正在处理文件...") self.progress_var.set(0) self.root.update() # 计算随机增加的字节大小 min_size = self.min_size_var.get() max_size = self.max_size_var.get() if min_size < 0 or max_size < 0 or min_size > max_size: messagebox.showerror("错误", "请设置有效的字节增加范围") return # 根据随机性强度调整随机范围 strength_factor = 1.0 if self.random_strength.get() == "高": strength_factor = 1.5 elif self.random_strength.get() == "低": strength_factor = 0.5 adjusted_min = int(min_size * strength_factor) adjusted_max = int(max_size * strength_factor) random_size_kb = random.randint(adjusted_min, adjusted_max) random_size_bytes = random_size_kb * 1024 # 复制原始文件 shutil.copy2(exe_path, output_path) # 计算原始文件哈希值 original_hash = self.calculate_file_hash(exe_path) # 更新进度 self.progress_var.set(5) self.root.update() # 根据选择的模式处理文件 if self.process_method.get() == "safe": self.safe_modify_exe_file(output_path, random_size_bytes) elif self.process_method.get() == "enhanced": self.enhanced_modify_exe_file(output_path, random_size_bytes) elif self.process_method.get() == "standard": self.standard_protection(output_path, random_size_bytes) else: self.advanced_protection(output_path, random_size_bytes) # 后续哈希计算、进度更新等 modified_hash = self.calculate_file_hash(output_path) self.progress_var.set(95) self.root.update() if self.verify_exe_file(output_path): self.status_var.set("文件处理完成") self.progress_var.set(100) messagebox.showinfo( "成功", f"文件保护成功！\n" f"原始文件大小: {os.path.getsize(exe_path) // 1024} KB\n" f"处理后文件大小: {os.path.getsize(output_path) // 1024} KB\n" f"增加了: {random_size_kb} KB\n\n" f"原始文件哈希 (MD5): {original_hash}\n" f"处理后文件哈希 (MD5): {modified_hash}\n\n" f"文件已保存至: {output_path}" ) else: self.status_var.set("文件验证失败") self.progress_var.set(100) messagebox.showwarning("警告", "处理后的文件可能需要在特定环境运行") except Exception as e: self.status_var.set("处理过程中出错") messagebox.showerror("错误", f"处理文件时出错: {str(e)}") finally: self.progress_var.set(0) # 每次处理后重新初始化随机种子，确保下一次处理的随机性不同 self.initialize_random_seed() # 计算文件哈希 def calculate_file_hash(self, file_path): hash_md5 = hashlib.md5() with open(file_path, "rb") as f: for chunk in iter(lambda: f.read(4096), b""): hash_md5.update(chunk) return hash_md5.hexdigest() # 安全模式：仅添加正常数据 def safe_modify_exe_file(self, file_path, additional_bytes): with open(file_path, 'ab') as f: # 根据选择的应用类型生成对应的数据 app_type = self.app_type.get() data = self.generate_application_specific_data(additional_bytes, app_type) f.write(data) # 增强模式：优化PE结构 def enhanced_modify_exe_file(self, file_path, additional_bytes): try: pe = pefile.PE(file_path) # 更新时间戳，使用更大的随机偏移 pe.FILE_HEADER.TimeDateStamp = int(time.time()) + random.randint(-86400, 86400) # 随机偏移1天内 # 随机化更多非关键的PE头字段 if self.random_pe_layout.get(): pe.FILE_HEADER.PointerToSymbolTable = random.getrandbits(32) pe.FILE_HEADER.NumberOfSymbols = random.randint(0, 2000) # 添加更多随机化字段 pe.OPTIONAL_HEADER.MajorLinkerVersion = random.randint(1, 25) pe.OPTIONAL_HEADER.MinorLinkerVersion = random.randint(0, 99) pe.OPTIONAL_HEADER.MajorImageVersion = random.randint(1, 20) pe.OPTIONAL_HEADER.MinorImageVersion = random.randint(0, 99) # 添加正常附加数据 self.safe_modify_exe_file(file_path, additional_bytes) pe.write(file_path) pe.close() except Exception as e: print(f"增强模式执行: {e}") self.safe_modify_exe_file(file_path, additional_bytes) # 标准保护：添加合理区段 def standard_protection(self, file_path, additional_bytes): try: pe = pefile.PE(file_path) # 随机决定添加的区段数量（1-4个），增加变化性 section_count = 1 if self.variable_section_count.get(): section_count = random.randint(1, 4) # 添加多个随机区段 for _ in range(section_count): # 创建新区段 new_section = pefile.SectionStructure(pe.__IMAGE_SECTION_HEADER_format__) # 生成随机但合理的区段名 new_section.Name = self.generate_sane_section_name() # 区段大小随机（1-16KB），范围更大 section_size = random.randint(0x1000, 0x4000) new_section.Misc_VirtualSize = section_size # 地址对齐，添加更大的随机偏移 base_virtual_address = (pe.sections[-1].VirtualAddress + pe.sections[-1].Misc_VirtualSize + 0x1000 - 1) & ~0xFFF new_section.VirtualAddress = base_virtual_address + random.randint(0, 0x2000) base_raw_data = (pe.sections[-1].PointerToRawData + pe.sections[-1].SizeOfRawData + 0x1000 - 1) & ~0xFFF new_section.PointerToRawData = base_raw_data + random.randint(0, 0x2000) new_section.SizeOfRawData = section_size # 随机选择合理的区段属性，增加更多可能性 section_flags = [ 0xC0000040, 0x40000040, 0x20000040, 0x80000040, 0x00000040, 0xE0000040, 0x00000080, 0x40000080 ] new_section.Characteristics = random.choice(section_flags) # 生成与程序类型匹配的区段数据 app_type = self.app_type.get() new_data = self.generate_application_specific_data(section_size, app_type) pe.set_bytes_at_offset(new_section.PointerToRawData, new_data) # 添加新区段到PE结构 pe.sections.append(new_section) pe.FILE_HEADER.NumberOfSections += 1 pe.OPTIONAL_HEADER.SizeOfImage = (new_section.VirtualAddress + new_section.Misc_VirtualSize + 0x1000 - 1) & ~0xFFF # 轻度代码变换 if self.encrypt_sections.get(): self.apply_mild_code_transformations(pe) # 随机化导入表顺序（如果启用） if self.randomize_imports.get() and hasattr(pe, 'DIRECTORY_ENTRY_IMPORT'): # 多次随机打乱以增加随机性 for _ in range(random.randint(1, 3)): random.shuffle(pe.DIRECTORY_ENTRY_IMPORT) # 添加文件末尾数据 self.safe_modify_exe_file(file_path, additional_bytes) # 更新时间戳，添加随机偏移 pe.FILE_HEADER.TimeDateStamp = int(time.time()) + random.randint(-86400, 86400) # 随机偏移1天内 pe.write(file_path) pe.close() except Exception as e: print(f"标准保护执行: {e}") self.enhanced_modify_exe_file(file_path, additional_bytes) # 高级保护：进一步增加随机性 def advanced_protection(self, file_path, additional_bytes): try: pe = pefile.PE(file_path) # 随机决定添加的区段数量（2-5个），增加更多变化 section_count = 2 if self.variable_section_count.get(): section_count = random.randint(2, 5) # 添加多个随机区段 for _ in range(section_count): new_section = pefile.SectionStructure(pe.__IMAGE_SECTION_HEADER_format__) new_section.Name = self.generate_sane_section_name() # 区段大小变化更大（1-32KB） section_size = random.randint(0x1000, 0x8000) new_section.Misc_VirtualSize = section_size # 地址对齐，添加更大的随机偏移 base_virtual_address = (pe.sections[-1].VirtualAddress + pe.sections[-1].Misc_VirtualSize + 0x1000 - 1) & ~0xFFF new_section.VirtualAddress = base_virtual_address + random.randint(0, 0x4000) base_raw_data = (pe.sections[-1].PointerToRawData + pe.sections[-1].SizeOfRawData + 0x1000 - 1) & ~0xFFF new_section.PointerToRawData = base_raw_data + random.randint(0, 0x4000) new_section.SizeOfRawData = section_size # 随机选择合理的区段属性，增加更多选项 section_flags = [ 0xC0000040, 0x40000040, 0x20000040, 0x80000040, 0x00000040, 0xE0000040, 0x00000080, 0x40000080, 0x80000080, 0x20000080, 0x00000100 ] new_section.Characteristics = random.choice(section_flags) # 生成特定类型的应用数据 app_type = self.app_type.get() new_data = self.generate_application_specific_data(section_size, app_type) pe.set_bytes_at_offset(new_section.PointerToRawData, new_data) pe.sections.append(new_section) pe.FILE_HEADER.NumberOfSections += 1 pe.OPTIONAL_HEADER.SizeOfImage = (new_section.VirtualAddress + new_section.Misc_VirtualSize + 0x1000 - 1) & ~0xFFF # 轻度代码变换 if self.encrypt_sections.get(): self.apply_mild_code_transformations(pe) # 混淆资源（如果启用） if self.obfuscate_resources.get() and hasattr(pe, 'DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE'): self.obfuscate_pe_resources(pe) # 随机化导入表顺序，增加随机性 if self.randomize_imports.get() and hasattr(pe, 'DIRECTORY_ENTRY_IMPORT'): # 多次随机打乱以确保随机性 for _ in range(random.randint(2, 5)): random.shuffle(pe.DIRECTORY_ENTRY_IMPORT) # 添加随机数据块，使用随机大小 if self.add_dummy_sections.get(): dummy_size = random.randint(additional_bytes // 3, additional_bytes * 2 // 3) self.safe_modify_exe_file(file_path, dummy_size) additional_bytes -= dummy_size # 添加文件末尾数据 self.safe_modify_exe_file(file_path, additional_bytes) # 随机化更多PE头字段 if self.random_pe_layout.get(): pe.FILE_HEADER.PointerToSymbolTable = random.getrandbits(32) pe.FILE_HEADER.NumberOfSymbols = random.randint(0, 5000) pe.OPTIONAL_HEADER.MajorImageVersion = random.randint(1, 20) pe.OPTIONAL_HEADER.MinorImageVersion = random.randint(0, 99) pe.OPTIONAL_HEADER.MajorSubsystemVersion = random.randint(4, 10) pe.OPTIONAL_HEADER.MinorSubsystemVersion = random.randint(0, 99) pe.OPTIONAL_HEADER.MajorOperatingSystemVersion = random.randint(5, 10) pe.OPTIONAL_HEADER.MinorOperatingSystemVersion = random.randint(0, 99) # 添加更多可随机化的字段 pe.OPTIONAL_HEADER.LoaderFlags = random.getrandbits(32) & 0x00000003 # 仅保留合法值 pe.OPTIONAL_HEADER.NumberOfRvaAndSizes = 16 # 标准值，但可以偶尔修改 if random.random() < 0.3: # 30%概率修改这个值 pe.OPTIONAL_HEADER.SizeOfHeaders = (pe.OPTIONAL_HEADER.SizeOfHeaders + random.randint(0x100, 0x800)) & ~0xFF # 保持对齐 # 更新时间戳，使用更大的随机偏移 pe.FILE_HEADER.TimeDateStamp = int(time.time()) + random.randint(-604800, 604800) # 随机偏移1周内 pe.write(file_path) pe.close() except Exception as e: print(f"高级保护执行: {e}") self.standard_protection(file_path, additional_bytes) # 生成模拟特定类型程序的数据，增强随机性和多样性 def generate_application_specific_data(self, size, app_type): """根据程序类型生成不同特征的数据，确保每次生成都不同""" data = bytearray() # 根据选择的应用类型生成对应的数据模板，增加更多模板项 type_templates = { "通用程序": [ b"C:\\Program Files\\Common Files\\\x00", b"HKLM\\Software\\Microsoft\\Windows\\\x00", b"ERROR_ACCESS_DENIED\x00", b"SUCCESS\x00", b"CONFIG_FILE\x00", b"LOG_FILE\x00", b"USER_SETTINGS\x00", b"APPLICATION_DATA\x00", b"SYSTEM32\x00", b"KERNEL32.DLL\x00", b"ADVAPI32.DLL\x00", (0x00000001).to_bytes(4, 'little'), (0x00000100).to_bytes(4, 'little'), (0x00010000).to_bytes(4, 'little'), (0x00100000).to_bytes(4, 'little'), ], "游戏程序": [ b"C:\\Program Files\\Game\\Data\\\x00", b"C:\\Users\\Public\\Documents\\GameSaves\\\x00", b"TEXTURE_", b"MODEL_", b"SOUND_", b"LEVEL_", b"SCORE_", b"PLAYER_", b"ENEMY_", b"WEAPON_", b"QUEST_", b"ACHIEVEMENT_", b"INVENTORY_", b"CHARACTER_", b"MAP_", b"DIFFICULTY_", (0x000F4240).to_bytes(4, 'little'), # 1000000 (0x000003E8).to_bytes(4, 'little'), # 1000 (0x00000064).to_bytes(4, 'little'), # 100 (0x0000000A).to_bytes(4, 'little'), # 10 ], "办公软件": [ b"C:\\Users\\%USERNAME%\\Documents\\\x00", b"File Format: DOCX\x00", b"File Format: XLSX\x00", b"File Format: PPTX\x00", b"Page ", b"Sheet ", b"Table ", b"Font ", b"Style ", b"Paragraph ", b"Header", b"Footer", b"Section", b"Template", b"Macro", b"Add-in", b"Spell Check", b"Grammar Check", b"Word Count", b"Character Count", (0x0000000A).to_bytes(4, 'little'), # 10 (0x00000014).to_bytes(4, 'little'), # 20 (0x00000064).to_bytes(4, 'little'), # 100 ], "系统工具": [ b"C:\\Windows\\System32\\\x00", b"C:\\Windows\\SysWOW64\\\x00", b"HKLM\\SYSTEM\\CurrentControlSet\\\x00", b"Driver ", b"Service ", b"Device ", b"Registry ", b"Process ", b"Thread ", b"Memory ", b"Disk ", b"Network ", b"Adapter ", b"Protocol ", b"Firewall ", b"Security ", b"Policy ", b"Account ", (0x00000001).to_bytes(4, 'little'), (0x00000000).to_bytes(4, 'little'), (0xFFFFFFFF).to_bytes(4, 'little'), (0x00000002).to_bytes(4, 'little'), ], "开发工具": [ b"C:\\Program Files\\Developer\\SDK\\\x00", b"C:\\Users\\%USERNAME%\\Source\\\x00", b"Compiler ", b"Linker ", b"Debugger ", b"Library ", b"Include ", b"Namespace ", b"Class ", b"Function ", b"Variable ", b"Pointer ", b"Array ", b"Struct ", b"Enum ", b"Union ", b"Template ", b"Exception ", b"Thread ", b"Mutex ", (0x00000000).to_bytes(4, 'little'), (0x00000001).to_bytes(4, 'little'), (0x00000002).to_bytes(4, 'little'), (0x00000003).to_bytes(4, 'little'), ] } # 获取对应类型的模板 templates = type_templates.get(app_type, type_templates["通用程序"]) # 根据随机性强度调整模板使用方式 template_usage = 0.7 # 70%使用模板，30%使用随机数据 if self.random_strength.get() == "高": template_usage = 0.5 # 50%使用模板，50%使用随机数据 elif self.random_strength.get() == "低": template_usage = 0.9 # 90%使用模板，10%使用随机数据 # 填充数据直到达到目标大小，使用更复杂的模式 while len(data) < size: # 随机选择使用模板还是生成随机数据 if random.random() < template_usage: # 随机选择一个模板并添加 item = random.choice(templates) data.extend(item) # 偶尔添加随机长度的空白或分隔符 if random.random() < 0.4: separator_length = random.randint(1, 16) if random.random() < 0.5: data.extend(b'\x00' * separator_length) else: data.extend(b' ' * separator_length) else: # 生成更复杂的随机数据 random_len = random.randint(1, 128) if random.random() < 0.3: # 生成随机ASCII文本 random_text = bytes(random.choice(b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789_-.') for _ in range(random_len)) data.extend(random_text) elif random.random() < 0.6: # 生成随机二进制数据 data.extend(os.urandom(random_len)) else: # 生成随机数值数据 for _ in range(random_len // 4 + 1): num = random.getrandbits(32) data.extend(num.to_bytes(4, 'little')) return data[:size] # 生成更多样化的合理区段名 def generate_sane_section_name(self): # 扩展区段名基础列表 base_names = [ b'.data', b'.rdata', b'.text', b'.rsrc', b'.reloc', b'.bss', b'.edata', b'.idata', b'.pdata', b'.tls', b'.data1', b'.rdata2', b'.text1', b'.rsrc1', b'.data_', b'.rdata_', b'.text_', b'.rsrc_', b'.init', b'.fini', b'.ctors', b'.dtors', b'.gnu', b'.note', b'.eh_frame', b'.debug', b'.xdata', b'.pdata', b'.data2', b'.text2', b'.code', b'.const', b'.dynamic', b'.hash', b'.plt', b'.got', b'.shstrtab', b'.symtab', b'.strtab', b'.comment', b'.note.ABI-tag' ] # 随机选择基础名称并可能添加随机后缀 name = random.choice(base_names) if random.random() < 0.8: # 提高添加后缀的概率 # 添加更多样化的随机后缀 suffix_type = random.randint(0, 2) if suffix_type == 0: # 数字后缀 suffix = str(random.randint(10, 999)).encode() elif suffix_type == 1: # 字母后缀 suffix_length = random.randint(1, 3) suffix = bytes(random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') for _ in range(suffix_length)) else: # 混合后缀 suffix = (str(random.randint(1, 9)) + random.choice('abcdef') + str(random.randint(10, 99))).encode() # 确保总长度不超过8字节 name = name[:8-len(suffix)] + suffix return name.ljust(8, b'\x00')[:8] # 确保正好8字节 # 轻度代码变换，增加更多变换类型 def apply_mild_code_transformations(self, pe): text_section = None for section in pe.sections: if b'.text' in section.Name: text_section = section break if text_section: data = pe.get_data(text_section.VirtualAddress, text_section.SizeOfRawData) if not isinstance(data, bytes): data = bytes(data) data_list = list(data) # 根据随机性强度调整变换程度 transform_count = len(data_list) // 200 if self.random_strength.get() == "高": transform_count = len(data_list) // 100 elif self.random_strength.get() == "低": transform_count = len(data_list) // 400 # 限制最大变换次数，但增加上限 transform_count = min(200, transform_count) # 随机选择位置进行更丰富的轻微变换 for _ in range(transform_count): i = random.randint(0, len(data_list) - 1) # 增加更多变换类型 transform_type = random.choice(range(8)) if transform_type == 0: # 加1 data_list[i] = (data_list[i] + 1) % 256 elif transform_type == 1: # 减1 data_list[i] = (data_list[i] - 1) % 256 elif transform_type == 2: # 与0xFF异或 data_list[i] ^= 0xFF elif transform_type == 3: # 左移一位 data_list[i] = (data_list[i] << 1) % 256 elif transform_type == 4: # 右移一位 data_list[i] = (data_list[i] >> 1) % 256 elif transform_type == 5: # 加一个小随机数 data_list[i] = (data_list[i] + random.randint(1, 5)) % 256 elif transform_type == 6: # 减一个小随机数 data_list[i] = (data_list[i] - random.randint(1, 5)) % 256 else: # 与一个随机数异或 data_list[i] ^= random.randint(1, 255) pe.set_bytes_at_offset(text_section.PointerToRawData, bytes(data_list)) # 增强资源混淆 def obfuscate_pe_resources(self, pe): try: # 遍历所有资源条目 for resource_type in pe.DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE.entries: if hasattr(resource_type, 'directory'): for resource_id in resource_type.directory.entries: if hasattr(resource_id, 'directory'): for resource_lang in resource_id.directory.entries: data_rva = resource_lang.data.struct.OffsetToData size = resource_lang.data.struct.Size # 读取资源数据 resource_data = list(pe.get_data(data_rva, size)) # 根据随机性强度调整混淆程度 step_size = 200 if self.random_strength.get() == "高": step_size = 100 elif self.random_strength.get() == "低": step_size = 400 # 增加更多变换类型 for i in range(0, len(resource_data), random.randint(step_size-50, step_size+50)): if i < len(resource_data): # 随机选择一种变换 transform_type = random.randint(0, 4) if transform_type == 0: resource_data[i] = (resource_data[i] + random.randint(1, 5)) % 256 elif transform_type == 1: resource_data[i] = (resource_data[i] - random.randint(1, 5)) % 256 elif transform_type == 2: resource_data[i] ^= random.randint(1, 255) elif transform_type == 3: resource_data[i] = (resource_data[i] << random.randint(1, 3)) % 256 else: resource_data[i] = (resource_data[i] >> random.randint(1, 3)) % 256 # 对部分资源进行块级混淆 if random.random() < 0.3 and size > 1024: block_size = random.randint(64, 256) for b in range(0, size, block_size): if random.random() < 0.2: # 20%的块会被翻转 start = b end = min(b + block_size, size) resource_data[start:end] = resource_data[start:end][::-1] # 写回修改后的资源数据 pe.set_bytes_at_offset(data_rva, bytes(resource_data)) except Exception as e: print(f"资源混淆错误: {e}") # 计算PE校验和 def calculate_pe_checksum(self, pe): try: with open(pe.name, 'rb') as f: data = f.read() checksum = 0 for i in range(0, len(data), 2): if i + 1 < len(data): w = (data[i+1] << 8) | data[i] checksum += w else: checksum += data[i] checksum = (checksum >> 16) + (checksum & 0xffff) checksum += (checksum >> 16) return 0 - checksum except: return 0x00000000 # 验证EXE文件 def verify_exe_file(self, file_path): try: pe = pefile.PE(file_path) pe.close() return True except: return False # 关闭窗口 def on_closing(self): if messagebox.askokcancel("退出", "确定要退出程序吗?"): self.root.destroy() if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = ExeProtectorApp(root) root.mainloop() 用户希望每次输出的程序减小TEXT代码段熵值 相对上次输出的程序静态特征都有很大差异 绕过qvm静态分析查杀 2025-07-10 09:57:50 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:f4722f1fd2c14e65558207bd3415ed0a已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 2025-07-10 10:07:34 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:3f519280c806a531c2fd494f392add06已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_2587963335de.exe 2025-07-10 10:05:41 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:ad5bf7bf68759eaa5f25587d0e977320已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_4df5eb7b2b48.exe 2025-07-10 10:04:55 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:ce816bbac00149bda721dec01d623773已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_5795dc64119b.exe 2025-07-10 10:03:42 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:224798374219b4fc6046b1da7f4eb632已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_17f73c7eda70.exe 2025-07-10 10:03:16 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:cb3c1534897e38110aeeea2aa71c9d5a已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_eb5a679318ab.exe 2025-07-10 09:57:50 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:f4722f1fd2c14e65558207bd3415ed0a已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_7e5282a2592431df.exe 2025-07-10 09:56:51 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:63d542dffd607fda49b4ca8880069471已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_0269d064dca0e33d.exe 2025-07-10 09:56:23 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:c7edea82a1abefe84502a88980b86356已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_98f344f33553ad04.exe 2025-07-10 09:55:20 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:8bb531f637cdae52b17ecab88b28b88d已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_32027bfd1919.exe 2025-07-10 09:54:37 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:f03cac215d14019e60e97a0a9dff564a已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_dc0e4952f25d.exe 2025-07-10 09:54:16 恶意软件(HEUR/QVM10.2.95BA.Malware.Gen)MD5:79f41c9ca52f656e0d14d7f99a7c0361已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_d0d314c24b51.exe 2025-07-10 09:36:22 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:7a8102febd74e861b0f798e130e3bbdf已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_3766493edd57.exe 2025-07-10 09:35:48 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:ceaa9c2e0ae64a9242eae202c127970a已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_e6c9d5d7be4e.exe 2025-07-10 09:34:47 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:7cfe0a2c5d8fbce0d86a01613bef166e已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_e3d311d2cf8e.exe 2025-07-10 09:31:31 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:416cfe49e997da0d85efc5eac7cd33f3已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server.exe 2025-07-10 09:18:33 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:1dae68d1345fe77c6427f8f36ef257a3已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_100a4418.exe 2025-07-10 09:17:27 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:22be3cbbdaf6adc964323e6cd7b1830e已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_a423e3f7.exe 2025-07-10 09:16:34 恶意软件(HEUR/QVM10.2.958D.Malware.Gen)MD5:19811a97d4f619ccc30fbd9355710c94已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_42c8f493.exe 2025-07-10 09:15:28 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:603aa37cafcc1a97ba7d3b6944e7c44f已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_1870a4d5.exe 2025-07-10 09:15:28 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:f4f3aaa34d45f6d392ab02d469529fa2已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_6ef68774.exe 2025-07-10 09:02:21 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:d963a3b990e387d512c1505cc1defc2d已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\appdata\local\temp\vmware-odaycaogen'\vmwarednd\4e3bc625\server_protected_b162fbecda18.exe 2025-07-10 09:02:20 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:d963a3b990e387d512c1505cc1defc2d已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_b162fbecda18.exe 2025-07-10 09:01:55 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:6613a15d293baa581027037940f38123已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_0c7cdb86447c.exe 2025-07-10 09:01:13 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:6e784a5d6e4c5cd3e102341571186c02已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_91770c617ba9.exe 2025-07-10 09:00:26 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:ebaba98d0a9815b21c637a4f2cb2fea8已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_c5080514e48f.exe 2025-07-10 08:59:26 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:3e2c4fc7477c93fe7446866dfa0c0d2a已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_917a4f029497.exe 2025-07-10 08:59:00 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9551.Malware.Gen)MD5:fce5281cf86dca7226f2dde2764ceee1已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_e3ea24fe8204.exe 2025-07-09 20:41:17 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9279.Malware.Gen)MD5:28391ff043ea6b95c0a22c42b827fd13已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_d94e61705c0d.exe 2025-07-09 20:39:48 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9279.Malware.Gen)MD5:0dbbcc8071f854fa75fe485c055e9cb0已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_df81323ec213.exe 2025-07-09 20:39:17 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9279.Malware.Gen)MD5:1d3e05e3d94613d048aff46974c9eae5已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_08d18b05d328.exe 2025-07-09 20:38:43 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9279.Malware.Gen)MD5:cd26422e884d3110bc75080d27c1c069已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_e06bbef612d8.exe 2025-07-09 20:38:08 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9279.Malware.Gen)MD5:8b12ffcdf948eca4636292ee8399b390已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_61f1aadc6f43.exe 2025-07-09 20:37:25 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9279.Malware.Gen)MD5:7eb6481e075f5eeb5465e6395b55db92已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\users\odaycaogen'\desktop\server_protected_789d8774794b.exe 2025-07-09 18:54:48 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9231.Malware.Gen)MD5:5c7d6aec8656f4850e914408c8779c35已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\program files\360\360safe\softmgr\whitelist\myapp_36171265\454336_protected_9d9289dd.exe 2025-07-09 18:54:43 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9231.Malware.Gen)MD5:5c7d6aec8656f4850e914408c8779c35已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。 c:\program files\360\360safe\softmgr\whitelist\myapp_36170329\454336_protected_9d9289dd.exe 2025-07-09 18:48:32 恶意软件(HEUR/QVM10.2.9231.Malware.Gen)MD5:8b18925bca5cf9c236bae2ed5f39e67c已删除此文件，如果您发现误删，可从隔离区恢复此文件。

<think>我们面对的是一个对抗静态分析的问题。用户希望每次输出的程序在静态特征上都有很大差异，特别是减小TEXT代码段的熵值，以绕过360的QVM静态分析引擎。从日志中可以看出，即使经过保护，生成的程序仍然被QVM...

将如下代码转成C#语言代码import numpy as np def get_random(i, j=None): if j == None: # 返回0-i的随机整数 return np.random.randint(i + 1) if i > j: i, j = j, i # 获取i-j的随机整数 return np.random.randint(i, j + 1) def fast_power(base, power, n): result = 1 tmp = base while power > 0: if power & 1 == 1: result = (result * tmp) % n tmp = (tmp * tmp) % n power = power >> 1 return result def Miller_Rabin(n, s): # 2是素数 if n == 2: return True # n是偶数或小于2 if n & 1 == 0 or n < 2: return False # n-1 = (2^s) m m, p = n - 1, 0 while m & 1 == 0: m = m >> 1 p += 1 for _ in range(s): b = fast_power(get_random(2, n - 1), m, n) if b == 1 or b == n - 1: continue for __ in range(p - 1): b = fast_power(b, 2, n) if b == n - 1: break else: return False return True if name == 'main': num = 50000 s = 3 prime = [x for x in range(2, num) if not [y for y in range(2, int(np.sqrt(x) + 1)) if x % y == 0]] result = [] for i in range(num): flag = Miller_Rabin(i, s) if flag and i not in prime: print('error1: %d' % i) elif not flag and i in prime: print('error2: %d' % i)

j <= Math.Sqrt(i); j++) { if (i % j == 0) { isPrime = false; break; } } if (isPrime) { prime[k++] = i; } } int[] result = new int[num]; for (int i = 0; i < num; i++) { bool flag = ...

import random import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active def generate_combinations(nums, n): result = [] for i in range(1, n+1): for c in itertools.combinations(nums, i): if sorted(list(c)) not in result: result.append(sorted(list(c))) return result def generate_group(nums): group = [] while True: n = random.randint(1, 5) if len(nums) < n: break c = random.sample(nums, n) if sorted(c) not in group: group.append(sorted(c)) for num in c: nums.remove(num) return group nums = [188, 30, 200, 500, 900] combinations = generate_combinations(nums, 5) for i, c in enumerate(combinations): group = generate_group(list(c)) sum = 0 for g in group: sum += sum(g) sheet.cell(row=i+1, column=1, value=sum) wb.save("C:\Users\莫\Desktop\1.xlsx")使用这个代码时出现Traceback (most recent call last): File "E:\vippython\清洗工具\python combo_sum.py", line 36, in <module> sum += sum(g) TypeError: 'int' object is not callable，请将更正后的代码完整发出来

for i in range(1, n + 1): for c in itertools.combinations(nums, i): if sorted(list(c)) not in result: result.append(sorted(list(c))) return result def generate_group(nums): group = [] while ...

import numpy as np import openpyxl values = np.random.normal(loc=21, scale=1, size=100).astype(int) # 加载工作簿 workbook = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx') # 替换为实际文件名 sheet = workbook.active # 获取活动工作表 diff = 2159 - sum(values) numbers = [0]*diff while diff != 0: idx = np.random.randint(0, 100) if diff > 0 and values[idx] >= 0: values[idx] += 1 diff -= 1 elif diff < 0 and values[idx] > 0: values[idx] -= 1 diff += 1 numbers[diff] = ["1.输出点云数据\n2.自动工具对场景中的values个被标注物体进行快速3D标注\n3.在激光雷达UI中显示3D标注框"] # 定义要写入的数字串（示例） # 替换为实际需要的数字串，如：numbers = [12345, 67890, ...] #numbers = ["1..输出点云数据\n2.自动工具对场景中的values个被标注物体进行快速3D标注\n3.在激光雷达UI中显示3D标注框"] * 100 # 生成101个相同数字串 # 写入H212到H312区域 start_row = 1 for i, num in enumerate(numbers): sheet[f'H{start_row + i}'] = num # 直接写入单元格值 # 保存修改 workbook.save('modified_file.xlsx') print("数据写入完成！") 帮我改改，让他能输出，而且文本里的values被赋值

修改后的代码：</think>以下是对代码的修正，主要解决两个问题：1) 文本中的 values 需要替换为实际数值 2) 确保正确写入 Excel 文件： python import numpy as np import openpyxl # 生成100个整数（正态...

有一个n面的骰子，每一面分别为1~n，不断投掷骰子，直到骰子上的数累加超过50停止，问这累加和的平均值是多少（数学期望） 输入一个整数，即骰子的面数 输出一个小数，保留1位小数， 按题意的这累加和的平均值是多少n=int(input()) plus=0 h=0 import random for i in range (n): while plus<50: a=random.randint(1,n+1) plus=plus+a h=plus+h p=h/n print("%.1f"%p)怎么改

num = random.randint(1, n) total_sum += num count += 1 average = total_sum / count print('%.1f' % average) 这个代码首先读入一个整数 n，代表骰子的面数。然后进入一个循环，每次投掷骰子并将结果...

有一个n面的骰子，每一面分别为1~n，不断投掷骰子，直到骰子上的数累加超过50停止，问这累加和的平均值是多少（数学期望） 输入一个整数，即骰子的面数 输出一个小数，保留1位小数， 按题意的这累加和的平均值是多少 样例输入 10 样例输出 54.0 样例输入 6 样例输出 52.7n=int(input()) plus=0 h=0 import random for i in range (n): while plus<50: a=random.randint(1,n+1) plus=plus+a h=plus+h p=h/n print("%.1f"%p)怎么改

num = random.randint(1, n) total_sum += num count += 1 average = total_sum / count print('%.1f' % average) 这个代码首先读入一个整数 n，代表骰子的面数。然后进入一个循环，每次投掷骰子并将结果...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backend_bases import MouseButton import json import os import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox, ttk from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm from typing import Tuple, List, Dict, Optional # 设置matplotlib支持中文显示 plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"] # 简化字体设置，只保留SimHei try: # 尝试加载SimHei字体 fm.findfont("SimHei") except: # 如果找不到SimHei字体，则使用系统默认字体 plt.rcParams["font.family"] = ["sans-serif"] print("警告: 未找到SimHei字体，将使用系统默认字体") plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 解决负号显示问题 class CircleCalibrationTool: def __init__(self, root): """初始化校准工具""" self.root = root self.root.title("圆直径与深度校准工具") self.root.geometry("1200x800") self.points = [] self.image = None self.circle_center = None self.circle_radius = None self.calibration_data = { "pixel_to_real": None, "depth_relations": [] } self.calibration_file = "calibration_data.json" self.load_calibration_data() self.create_gui() def create_gui(self): """创建图形用户界面""" # 创建主框架 main_frame = ttk.Frame(self.root, padding="10") main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左侧控制面板 control_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="控制面板", padding="10") control_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y, padx=5, pady=5) # 图像加载部分 ttk.Label(control_frame, text="图像操作:").pack(anchor=tk.W, pady=5) ttk.Button(control_frame, text="加载图像", command=self.load_image_gui).pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Button(control_frame, text="清除标记", command=self.clear_marks).pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Separator(control_frame).pack(fill=tk.X, pady=10) # 校准部分 ttk.Label(control_frame, text="校准操作:").pack(anchor=tk.W, pady=5) ttk.Button(control_frame, text="执行校准", command=self.perform_calibration).pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Button(control_frame, text="查看校准数据", command=self.view_calibration_data).pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Separator(control_frame).pack(fill=tk.X, pady=10) # 分析部分 ttk.Label(control_frame, text="分析操作:").pack(anchor=tk.W, pady=5) ttk.Button(control_frame, text="自动测量", command=self.auto_measure).pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Separator(control_frame).pack(fill=tk.X, pady=10) # 退出按钮 ttk.Button(control_frame, text="退出程序", command=self.root.quit).pack(fill=tk.X, pady=20) # 创建右侧显示面板 display_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="图像显示", padding="10") display_frame.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5) # 创建Matplotlib图形 self.fig = Figure(figsize=(8, 6), dpi=100) self.ax = self.fig.add_subplot(111) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=display_frame) self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 添加导航工具栏 toolbar = NavigationToolbar2Tk(self.canvas, display_frame) toolbar.update() # 绑定鼠标点击事件 self.canvas.mpl_connect('button_press_event', self.on_click) # 创建底部信息面板 self.info_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="分析信息", padding="10") self.info_frame.pack(fill=tk.X, padx=5, pady=5) self.info_text = tk.Text(self.info_frame, height=6, width=100, wrap=tk.WORD) self.info_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) self.info_text.config(state=tk.DISABLED) def load_image_gui(self): """通过GUI加载图像""" file_path = filedialog.askopenfilename( title="选择BMP图像", filetypes=[("BMP files", "*.bmp"), ("All files", "*.*")] ) if file_path: self.load_image(file_path) self.update_info("图像已加载，请在图像上点击三个点来定义圆") def load_image(self, file_path: str) -> None: """加载BMP格式灰度图像""" try: self.image = plt.imread(file_path) # 转换为灰度图（如果是彩色图） if len(self.image.shape) == 3: self.image = np.mean(self.image, axis=2) self.points = [] self.circle_center = None self.circle_radius = None self.ax.clear() self.ax.imshow(self.image, cmap='gray') self.ax.set_title("点击三个点来定义圆") self.canvas.draw() except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"加载图像失败: {e}") def on_click(self, event): """处理鼠标点击事件""" if event.button is MouseButton.LEFT and event.inaxes == self.ax: x, y = int(event.xdata), int(event.ydata) self.points.append((x, y)) self.ax.plot(x, y, 'ro', markersize=5) if len(self.points) == 1: self.ax.set_title("已选择1个点，再选择2个点") elif len(self.points) == 2: self.ax.set_title("已选择2个点，再选择1个点") elif len(self.points) == 3: self.calculate_circle() self.ax.set_title("圆已定义，可执行校准或测量") self.canvas.draw() def calculate_circle(self) -> None: """通过三点计算圆的圆心和半径""" x1, y1 = self.points[0] x2, y2 = self.points[1] x3, y3 = self.points[2] # 计算圆心和半径 A = x2 - x1 B = y2 - y1 C = x3 - x1 D = y3 - y1 E = A * (x1 + x2) + B * (y1 + y2) F = C * (x1 + x3) + D * (y1 + y3) G = 2 * (A * (y3 - y2) - B * (x3 - x2)) if G == 0: messagebox.showwarning("警告", "三点共线，无法确定圆") self.points.pop() # 移除最后一个点 self.ax.set_title(f"已选择{len(self.points)}个点，再选择{3-len(self.points)}个点") return center_x = (D * E - B * F) / G center_y = (A * F - C * E) / G radius = np.sqrt((x1 - center_x)**2 + (y1 - center_y)**2) self.circle_center = (center_x, center_y) self.circle_radius = radius # 绘制圆 circle = plt.Circle(self.circle_center, self.circle_radius, color='g', fill=False, linewidth=2) self.ax.add_patch(circle) # 更新信息 self.update_info(f"圆已定义 - 圆心: ({center_x:.1f}, {center_y:.1f}), 半径: {radius:.1f}像素") def analyze_circle(self) -> Tuple[float, float, float]: """分析圆内和圆外的像素点，返回直径、灰度平均值和灰度比""" if self.circle_center is None or self.circle_radius is None: messagebox.showerror("错误", "请先定义圆") return None, None, None height, width = self.image.shape center_x, center_y = self.circle_center # 圆内随机点 inner_points = [] while len(inner_points) < 5: x = np.random.randint(max(0, int(center_x - self.circle_radius)), min(width, int(center_x + self.circle_radius))) y = np.random.randint(max(0, int(center_y - self.circle_radius)), min(height, int(center_y + self.circle_radius))) if np.sqrt((x - center_x)**2 + (y - center_y)**2) <= self.circle_radius: inner_points.append((x, y)) # 圆外随机点 outer_points = [] while len(outer_points) < 5: x = np.random.randint(0, width) y = np.random.randint(0, height) if np.sqrt((x - center_x)**2 + (y - center_y)**2) > self.circle_radius: outer_points.append((x, y)) # 计算灰度值 inner_gray = [self.image[y, x] for x, y in inner_points] outer_gray = [self.image[y, x] for x, y in outer_points] # 计算平均值 inner_avg = np.mean(inner_gray) outer_avg = np.mean(outer_gray) ratio = inner_avg / outer_avg # 绘制随机点 for x, y in inner_points: self.ax.plot(x, y, 'bo', markersize=3) for x, y in outer_points: self.ax.plot(x, y, 'co', markersize=3) self.canvas.draw() diameter_pixels = 2 * self.circle_radius return diameter_pixels, inner_avg, ratio def perform_calibration(self): """执行校准操作""" if self.circle_center is None or self.circle_radius is None: messagebox.showerror("错误", "请先定义圆") return diameter_pixels, inner_avg, ratio = self.analyze_circle() if diameter_pixels is None: return # 显示分析结果 result_text = (f"圆直径(像素): {diameter_pixels:.2f}\n" f"圆内灰度平均值: {inner_avg:.2f}\n" f"灰度比(圆内/圆外): {ratio:.4f}") # 创建校准对话框 calib_dialog = tk.Toplevel(self.root) calib_dialog.title("校准设置") calib_dialog.geometry("400x300") calib_dialog.transient(self.root) calib_dialog.grab_set() ttk.Label(calib_dialog, text="分析结果:").pack(anchor=tk.W, padx=10, pady=5) ttk.Label(calib_dialog, text=result_text).pack(anchor=tk.W, padx=10, pady=5) ttk.Label(calib_dialog, text="请输入校准数据:").pack(anchor=tk.W, padx=10, pady=10) ttk.Label(calib_dialog, text="真实直径:").pack(anchor=tk.W, padx=10) real_diameter_var = tk.StringVar() ttk.Entry(calib_dialog, textvariable=real_diameter_var).pack(fill=tk.X, padx=10, pady=2) ttk.Label(calib_dialog, text="真实深度:").pack(anchor=tk.W, padx=10) real_depth_var = tk.StringVar() ttk.Entry(calib_dialog, textvariable=real_depth_var).pack(fill=tk.X, padx=10, pady=2) def save_calibration(): try: real_diameter = float(real_diameter_var.get()) self.calibrate_pixel_to_real(diameter_pixels, real_diameter) real_depth = float(real_depth_var.get()) self.calibrate_depth(ratio, real_depth) messagebox.showinfo("成功", "校准数据已保存") calib_dialog.destroy() except ValueError: messagebox.showerror("错误", "请输入有效的数字") ttk.Button(calib_dialog, text="保存校准数据", command=save_calibration).pack(pady=15) ttk.Button(calib_dialog, text="取消", command=calib_dialog.destroy).pack(pady=5) def calibrate_pixel_to_real(self, pixel_diameter: float, real_diameter: float) -> None: """校准像素与实际长度的关系""" if pixel_diameter > 0: self.calibration_data["pixel_to_real"] = real_diameter / pixel_diameter self.update_info(f"像素校准完成: 1像素 = {self.calibration_data['pixel_to_real']:.6f} 单位") self.save_calibration_data() def calibrate_depth(self, gray_ratio: float, real_depth: float) -> None: """校准灰度比与深度的关系""" self.calibration_data["depth_relations"].append({ "gray_ratio": gray_ratio, "real_depth": real_depth }) self.update_info(f"深度校准完成: 添加数据点 (灰度比: {gray_ratio:.4f}, 深度: {real_depth:.2f})") self.save_calibration_data() def auto_measure(self): """自动测量直径和深度并计算深径比""" if self.circle_center is None or self.circle_radius is None: messagebox.showerror("错误", "请先定义圆") return diameter_pixels, inner_avg, ratio = self.analyze_circle() if diameter_pixels is None: return # 预测结果 real_diameter = self.predict_real_diameter(diameter_pixels) real_depth = self.predict_real_depth(ratio) # 计算深径比 aspect_ratio = None if real_diameter is not None and real_depth is not None: aspect_ratio = real_depth / real_diameter # 显示分析结果 result_text = (f"圆直径(像素): {diameter_pixels:.2f}\n" f"灰度比(圆内/圆外): {ratio:.4f}\n") if real_diameter is not None: result_text += f"预测实际直径: {real_diameter:.4f} 单位\n" else: result_text += "警告: 未进行像素校准，无法预测实际直径\n" if real_depth is not None: result_text += f"预测实际深度: {real_depth:.4f} 单位\n" else: result_text += "警告: 未进行深度校准，无法预测实际深度\n" if aspect_ratio is not None: result_text += f"深径比(深度/直径): {aspect_ratio:.4f}" messagebox.showinfo("自动测量结果", result_text) self.update_info(result_text) def predict_real_diameter(self, pixel_diameter: float) -> Optional[float]: """根据像素直径预测实际直径""" if self.calibration_data["pixel_to_real"] is not None: return pixel_diameter * self.calibration_data["pixel_to_real"] return None def predict_real_depth(self, gray_ratio: float) -> Optional[float]: """根据灰度比预测实际深度""" if not self.calibration_data["depth_relations"]: return None # 使用线性插值进行预测 relations = sorted(self.calibration_data["depth_relations"], key=lambda x: x["gray_ratio"]) # 找到最接近的两个点 if gray_ratio <= relations[0]["gray_ratio"]: return relations[0]["real_depth"] if gray_ratio >= relations[-1]["gray_ratio"]: return relations[-1]["real_depth"] for i in range(len(relations) - 1): if relations[i]["gray_ratio"] <= gray_ratio <= relations[i+1]["gray_ratio"]: r1 = relations[i] r2 = relations[i+1] # 线性插值 weight = (gray_ratio - r1["gray_ratio"]) / (r2["gray_ratio"] - r1["gray_ratio"]) return r1["real_depth"] + weight * (r2["real_depth"] - r1["real_depth"]) return None def view_calibration_data(self): """查看校准数据""" # 修复逻辑判断，确保depth_relations存在 if not self.calibration_data.get("depth_relations", []) and self.calibration_data["pixel_to_real"] is None: messagebox.showinfo("校准数据", "暂无校准数据") return # 创建校准数据对话框 data_dialog = tk.Toplevel(self.root) data_dialog.title("校准数据") data_dialog.geometry("500x300") data_dialog.transient(self.root) text_widget = tk.Text(data_dialog, wrap=tk.WORD) text_widget.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) scrollbar = ttk.Scrollbar(text_widget, command=text_widget.yview) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) text_widget.config(yscrollcommand=scrollbar.set) # 添加校准数据 text_widget.insert(tk.END, "=== 像素与实际长度校准 ===\n") if self.calibration_data["pixel_to_real"] is not None: text_widget.insert(tk.END, f"1像素 = {self.calibration_data['pixel_to_real']:.6f} 单位\n\n") else: text_widget.insert(tk.END, "未校准\n\n") text_widget.insert(tk.END, "=== 深度校准数据点 ===\n") if self.calibration_data.get("depth_relations", []): for i, data in enumerate(self.calibration_data["depth_relations"], 1): text_widget.insert(tk.END, f"{i}. 灰度比: {data['gray_ratio']:.4f}, 深度: {data['real_depth']:.2f} 单位\n") else: text_widget.insert(tk.END, "未校准\n") text_widget.config(state=tk.DISABLED) ttk.Button(data_dialog, text="关闭", command=data_dialog.destroy).pack(pady=10) def clear_marks(self): """清除图像上的标记""" if self.image is not None: self.points = [] self.circle_center = None self.circle_radius = None self.ax.clear() self.ax.imshow(self.image, cmap='gray') self.ax.set_title("点击三个点来定义圆") self.canvas.draw() self.update_info("标记已清除") def save_calibration_data(self) -> None: """保存校准数据到文件""" try: with open(self.calibration_file, 'w') as f: json.dump(self.calibration_data, f, indent=2) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"保存校准数据失败: {e}") def load_calibration_data(self) -> None: """从文件加载校准数据""" if os.path.exists(self.calibration_file): try: with open(self.calibration_file, 'r') as f: self.calibration_data = json.load(f) # 确保depth_relations键存在 if "depth_relations" not in self.calibration_data: self.calibration_data["depth_relations"] = [] except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"加载校准数据失败: {e}") # 初始化校准数据结构 self.calibration_data = { "pixel_to_real": None, "depth_relations": [] } else: # 初始化校准数据结构 self.calibration_data = { "pixel_to_real": None, "depth_relations": [] } def update_info(self, text: str) -> None: """更新信息面板""" self.info_text.config(state=tk.NORMAL) self.info_text.delete(1.0, tk.END) self.info_text.insert(tk.END, text) self.info_text.config(state=tk.DISABLED) def main(): """主函数""" root = tk.Tk() app = CircleCalibrationTool(root) root.mainloop() if __name__ == "__main__": main() 请修改上述代码，要求增加识别图像灰度的功能同时我要测微孔的深度，我想要根据这个孔的表面和孔底的灰度不同来确定到相应的两者的灰度差的时候就是测量深度误差最小的时候

for i in range(1, num_lines+1): start_x = x + i * step # 取一条垂直线，从y到y+h line = img_gray[y:y+h, start_x] profiles.append(line) return profiles def find_depth(profiles, smooth=True, ...

import binascii import serial import time import struct import queue import threading from datetime import datetime CanOBDItemList = [] CanPGNItemList = [[0,0,0,0]] filteredCanOBDItemList = [] Frame_start = b'\xFF' Frame_end = b'\x55' Frame_data_style_len = 6 Frame_Data_Len = 0 frame_buffer = bytearray() class CanInfShow_Item: def __int__(self,CanID,CanFramType,Len,CanDataInf): self.SystemCycle = datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3], self.CanID = CanID, self.CanFrame = CanFramType, self.CanDataLen = Len, self.CanData = CanDataInf class CanPGNShow_Item: def __int__(self, PGNID, CanID, CanData, Signal): self.PGNID = PGNID, self.CanID = CanID, self.CanData = CanData, self.Signal = Signal class SerialPort: def __init__(self, port, baudrate): # 初始化串口参数 self.port = port self.baudrate = baudrate self.ser = serial.Serial( port=self.port, baudrate=self.baudrate, bytesize=serial.EIGHTBITS, parity=serial.PARITY_NONE, stopbits=serial.STOPBITS_ONE ) # 等待串口连接稳定 self.last_data_time = time.time() # 新增：最后接收数据的时间戳 self.cycle_dict = {} # 存储{帧ID: [上次时间戳, 当前周期]} self.last_frame_time = {} # 存储每个ID的最后出现时间 self.data_updated_ids = set() # 存储数据变化的CAN ID self.new_added_ids = set() # 存储新增的CAN ID self.last_data_dict = {} # 存储每个CAN ID的上一次数据 self.changed_bytes_dict = {} # 存储每个CAN ID的变化字节索引 self.last_pgn_data_dict = {} # 存储每个PGN ID的上一次数据 self.changed_pgn_bytes_dict = {} # 存储每个PGN ID的变化字节索引 self.state = 0 self.current_frame = bytearray() self.expected_length = 0 self.raw_data_queue = queue.Queue(maxsize=10000) self.data_lock = threading.Lock() self.worker_threads = [] self.allowed_pgn_ids = {0xFEF1, 0xF004, 0xFEC1, 0xFEE5, 0xFEEE, 0xFE56, 0xFEF2, 0xF005} self.filter_cycles = [] # 添加这一行用于存储过滤周期 self.count=0 time.sleep(0.2) if not self.ser.isOpen(): print("串口打开失败！") def close(self): # 关闭串口连接 if self.ser.isOpen(): self.ser.close() def send(self, data): # 发送数据 if self.ser.isOpen(): try: self.ser.write(data.encode('utf-8')) except serial.SerialException as e: print(f"发送数据失败: {e}") # def recv(self): # # 接收数据 # if self.ser.isOpen(): # data = self.ser.read(self.ser.inWaiting()) # if data: # 有数据时更新时间戳 # self.last_data_time = time.time() # return data def recv(self, chunk_size=1024): if self.ser.isOpen(): # 每次最多读取1024字节 data = self.ser.read(min(self.ser.inWaiting(), chunk_size)) if data: self.last_data_time = time.time() return data return None def __del__(self): self.close() def SerialIsOpen(self): if self.ser.isOpen(): return 1 else: return 0 def start_reading(self): self.recv_thread = threading.Thread(target=self._recv_worker, daemon=True) self.parse_thread = threading.Thread(target=self._parse_worker, daemon=True) self.recv_thread.start() self.parse_thread.start() self.worker_threads = [self.recv_thread, self.parse_thread] def _recv_worker(self): while self.ser.isOpen(): data = self.recv(chunk_size=4096) # 每次最多读4KB if data: self.raw_data_queue.put(data) # else: # time.sleep(0.001) def _parse_worker(self): while True: try: data = self.raw_data_queue.get(timeout=0.1) for byte in data: self.process_byte(byte) except queue.Empty: continue def process_byte(self, byte): """ 使用状态机逐字节解析帧结构。 """ if self.state == 0: # 等待帧头 FF if byte == 0xFF: self.current_frame.append(byte) self.state = 1 else: # 如果不是帧头，忽略该字节 pass elif self.state == 1: # 等待帧头 55 if byte == 0x55: self.current_frame.append(byte) self.state = 2 else: # 如果第二字节不是55，重置 self.reset_state() elif self.state == 2: # 接收总长度低位 (第2字节) self.current_frame.append(byte) self.state = 3 elif self.state == 3: # 接收总长度高位 (第3字节) self.current_frame.append(byte) # 计算总长度（从第2字节开始） length_high = self.current_frame[2] length_low = byte self.expected_length = (length_high << 8) | length_low self.state = 4 elif self.state == 4: # 接收类型字段 (第4字节) self.current_frame.append(byte) self.state = 5 elif self.state == 5: # 接收保留字段 (第5字节) self.current_frame.append(byte) self.state = 6 elif self.state == 6: # 接收 CAN 通道类型 (第6字节) self.current_frame.append(byte) self.state = 7 elif self.state == 7: # 接收 CAN 报文个数 N (第7字节) self.current_frame.append(byte) self.num_messages = byte self.state = 8 self.messages_received = 0 elif self.state == 8: #接收can报文 self.current_frame.append(byte) self.messages_received += 1 if self.messages_received == self.num_messages * 12: self.state = 9 elif self.state == 9: # 接收校验位 self.current_frame.append(byte) if self.verify_checksum(): self.Frame_analoy_process(bytes(self.current_frame)) else: print("校验失败，丢弃当前帧") self.reset_state() def verify_checksum(self): """ 验证校验和：从第2字节到倒数第二个字节之和 & 0xFF """ data_to_check = self.current_frame[2:-1] # 从第2字节到最后一个校验位之前 checksum = sum(data_to_check) & 0xFF return checksum == self.current_frame[-1] def reset_state(self): """ 重置状态机 """ self.state = 0 self.current_frame = bytearray() self.expected_length = 0 self.messages_received = 0 def set_filter_cycles(self, cycles): self.filter_cycles = cycles.copy() if cycles else [] #报文解析 def Frame_analoy_process(self, Framedata): # 检查帧类型 (0x0C 0x98) if len(Framedata) < 8 or Framedata[4] != 0x0C or Framedata[5] != 0x98: return try: FrameNum = int(Framedata[7]) except IndexError: return # 检查是否有足够数据 if len(Framedata) < 12 * FrameNum + 8: return current_time = time.time() # 获取当前精确时间戳 for index in range(0,FrameNum): # 时间戳 Cantime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3] try: id_bytes = [ Framedata[12 * index + 11], # LSB Framedata[12 * index + 10], Framedata[12 * index + 9], Framedata[12 * index + 8] # MSB ] except IndexError: continue # 格式化为8位大写十六进制 CanID = ''.join(format(b, '02X') for b in id_bytes) # 提取ID字节 CanFramType = "Cycle" Len = 8 CanDataSpace = '' PGNdata = '' PGNID = int(Framedata[12 * index + 9] ) + int(Framedata[12 * index + 10]* 0x100) PGNSignl = self.Frame_analoy_PGN_Signal(PGNID,Framedata[12 * index + 12:]) # 提取数据部分 PGNdata = ''.join( format(Framedata[12 * index + 12 + posindex], '02X') for posindex in range(8) ).upper() try: CanDataSpace = ' '.join( format(Framedata[12 * index + 12 + posindex], '02X') for posindex in range(8) ) except IndexError: continue current_data = CanDataSpace.split() if CanID in self.last_data_dict: last_data = self.last_data_dict[CanID].split() changed_indices = [] for i in range(min(len(last_data), len(current_data))): if last_data[i] != current_data[i]: changed_indices.append(i) self.changed_bytes_dict[CanID] = changed_indices else: self.changed_bytes_dict[CanID] = [] # 新ID无变化 self.last_data_dict[CanID] = CanDataSpace CanItemData = [Cantime, CanID, CanFramType, Len, CanDataSpace] # if CanID == "18FEBD00": # self.count=self.count+1 # print(CanDataSpace,self.count) # ✅ 只有在白名单内的PGNID才处理PGN信号 # 获取当前PGN数据 current_pgn_data = PGNdata # 使用上面生成的两位格式数据 # 检查数据变化 if PGNID in self.last_pgn_data_dict: last_data = self.last_pgn_data_dict[PGNID] changed_indices = [] for i in range(min(len(last_data), len(current_pgn_data) // 2)): start_idx = i * 2 end_idx = start_idx + 2 if last_data[start_idx:end_idx] != current_pgn_data[start_idx:end_idx]: changed_indices.append(i) self.changed_pgn_bytes_dict[PGNID] = changed_indices else: self.changed_pgn_bytes_dict[PGNID] = [] # 新PGN ID无变化 self.last_pgn_data_dict[PGNID] = current_pgn_data if PGNID in self.allowed_pgn_ids: PGNSignl = self.Frame_analoy_PGN_Signal(PGNID, Framedata[12 * index + 12:]) SignalItemData = [hex(PGNID)[2:].upper(), CanID, PGNdata, PGNSignl] if all(not sublist for sublist in CanPGNItemList) or CanPGNItemList[0][0] == 0: if len(CanPGNItemList): CanPGNItemList.pop(0) CanPGNItemList.insert(0, SignalItemData) else: Listpos = self.find_in_2d_list(CanPGNItemList, CanID) if Listpos is not None: CanPGNItemList[Listpos[0]] = SignalItemData else: CanPGNItemList.append(SignalItemData) if CanID in self.last_frame_time : last_time = self.last_frame_time[CanID] cycle_ms = (current_time - last_time) * 1000 # 有效周期过滤 # if 10 < cycle_ms < 10000: # 10ms-10s合理范围 self.cycle_dict[CanID] = cycle_ms else: # 新ID初始化 self.cycle_dict[CanID] = 0 # 更新最后出现时间 self.last_frame_time[CanID] = current_time filtered_cycles = getattr(self, 'filter_cycles', []) is_filtered = False if filtered_cycles: for filtered_cycle in filtered_cycles: if filtered_cycle == 20: if cycle_ms < 50: is_filtered = True break elif filtered_cycle == 50: if 50 <= cycle_ms <= 100: is_filtered = True break elif filtered_cycle == 100: if 100 <= cycle_ms <= 190: is_filtered = True break elif filtered_cycle == 200: if 200 <= cycle_ms <= 400: is_filtered = True break elif filtered_cycle == 500: if 500 <= cycle_ms <= 600: is_filtered = True break elif filtered_cycle == 1000: if 600 <= cycle_ms <= 1000: is_filtered = True break # 根据过滤状态更新相应的列表 if is_filtered: # 更新到filteredCanOBDItemList Listpos = self.find_in_2d_list(filteredCanOBDItemList, CanID) if Listpos is not None: filteredCanOBDItemList[Listpos[0]] = CanItemData self.data_updated_ids.add(CanID) else: filteredCanOBDItemList.append(CanItemData) self.new_added_ids.add(CanID) else: # 更新到CanOBDItemList Listpos = self.find_in_2d_list(CanOBDItemList, CanID) if Listpos is not None: CanOBDItemList[Listpos[0]] = CanItemData self.data_updated_ids.add(CanID) else: CanOBDItemList.append(CanItemData) self.new_added_ids.add(CanID) self.last_data_time = time.time() # 解析到有效帧时更新时间 if "0CF00400" in self.cycle_dict: print(self.cycle_dict["0CF00400"]) def find_in_2d_list(self,matrix, target): for i, row in enumerate(matrix): if any(x == target for x in row): return (i, row.index(target)) # 使用row.index()找到具体列的索引 return None def Frame_analoy_PGN_Signal(self, PGNID, Framedata): # 确保数据是整数列表（0-255） if not all(isinstance(x, int) for x in Framedata): Framedata = [int(x) for x in Framedata] # 根据J1939规范解析 if PGNID == 0xFEF1: # 车速 (CCVS1) # 位置2-3 (索引1-2)，大端序，单位1/256 km/h raw_val = (Framedata[1] << 8) | Framedata[2] return raw_val / 256.0 elif PGNID == 0xFE6C: # 车速 (TCO1) - 新增 # 位置7-8 (索引6-7)，大端序，单位1/256 km/h raw_val = (Framedata[6] << 8) | Framedata[7] return raw_val / 256.0 elif PGNID == 0xF004: # 发动机转速+负载 # 负载：位置3 (索引2)，单位1% engine_load = Framedata[2] & 0x7F # 取7位 # 转速：位置4-5 (索引3-4)，大端序，单位0.125 RPM raw_rpm = (Framedata[3] << 8) | Framedata[4] rpm = raw_rpm * 0.125 return f'{engine_load}|{rpm}' elif PGNID == 0xFEC1: # 里程表 (VDHR) # 位置1-4 (索引0-3)，大端序，单位0.125米 raw_val = int(Framedata[3] * 0x1000000) + int(Framedata[2] * 0x10000) + int(Framedata[1] * 0x100) + int(Framedata[0]) return raw_val * 0.125 # 转换为米 elif PGNID == 0xFEE5: # 发动机小时数 # 位置1-4 (索引0-3)，大端序，单位0.05小时 raw_val = (Framedata[0] << 24) | (Framedata[1] << 16) | (Framedata[2] << 8) | Framedata[3] return raw_val * 0.05 elif PGNID == 0xFEF2: # 平均油耗 # 位置1-2 (索引0-1)，大端序，单位0.05 L/h raw_val = (Framedata[0] << 8) | Framedata[1] return raw_val * 0.05 elif PGNID == 0xFEEE: # 冷却液温度 # 位置1 (索引0)，单位1°C，偏移-40 return Framedata[0] - 40 elif PGNID == 0xFE56: # 燃油液位 # 位置1 (索引0)，单位0.4% return Framedata[0] * 0.4 elif PGNID == 0xF005: # 档位 # 位置4 (索引3)，直接返回值 return Framedata[3] return None 这是serialpro文件 # -*- coding: utf-8 -*- import threading # Form implementation generated from reading ui file 'CanOBD.ui' # # Created by: PyQt5 UI code generator 5.15.9 # # WARNING: Any manual changes made to this file will be lost when pyuic5 is # run again. Do not edit this file unless you know what you are doing. from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal,QTimer from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableWidget, QTableWidgetItem,QTreeWidget, QTreeWidgetItem from SerialPro import SerialPort as SerialThread from SerialPro import CanOBDItemList,CanPGNItemList,filteredCanOBDItemList import time import serial import serial.tools.list_ports import binascii import struct class RichTextDelegate(QtWidgets.QStyledItemDelegate): def paint(self, painter, option, index): if index.column() == 4: text = index.data(QtCore.Qt.DisplayRole) if not text: return # 创建 QTextDocument 并设置 HTML 内容 doc = QtGui.QTextDocument() doc.setHtml(text) # 设置基础字体（可以显式调大字体） font = option.font font.setPointSize(font.pointSize() + 2) # 调大字体 2pt，比如原来是 10pt → 12pt doc.setDefaultFont(font) # 调整绘制区域（不影响字体大小，仅调整边距） rect = option.rect.adjusted(2, 0, -2, 0) # 左右各留出 2 像素的空白 # 绘制背景 style = QtWidgets.QApplication.style() style.drawControl(QtWidgets.QStyle.CE_ItemViewItem, option, painter) # 绘制文本 painter.save() painter.translate(rect.topLeft()) doc.drawContents(painter, QtCore.QRectF(0, 0, rect.width(), rect.height())) painter.restore() else: super().paint(painter, option, index) class RichTextTreeDelegate(QtWidgets.QStyledItemDelegate): def paint(self, painter, option, index): if index.column() == 2: # 只处理数据列 text = index.data(QtCore.Qt.DisplayRole) if not text: return super().paint(painter, option, index) # 创建QTextDocument并设置HTML内容 doc = QtGui.QTextDocument() doc.setHtml(text) # 设置基础字体 font = option.font font.setPointSize(font.pointSize()) doc.setDefaultFont(font) # 调整绘制区域 rect = option.rect.adjusted(2, 0, -2, 0) # 绘制背景 style = QtWidgets.QApplication.style() style.drawControl(QtWidgets.QStyle.CE_ItemViewItem, option, painter) # 绘制文本 painter.save() painter.translate(rect.topLeft()) doc.drawContents(painter, QtCore.QRectF(0, 0, rect.width(), rect.height())) painter.restore() else: super().paint(painter, option, index) class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName("MainWindow") MainWindow.resize(1220, 940) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) MainWindow.setFont(font) self.CanOBDHiddenList = [] # 新增隐藏列表 self.last_checked_cycles = [] # 记录上一次的过滤条件 self.filter_changed = False # 过滤条件是否变化 self.filter_cycles = [] # 添加这一行用于存储过滤周期 self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") self.tabWidget = QtWidgets.QTabWidget(self.centralwidget) self.tabWidget.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1041, 940)) self.tabWidget.setObjectName("tabWidget") self.tab = QtWidgets.QWidget() self.tab.setObjectName("tab") self.tableWidget = QtWidgets.QTableWidget(self.tab) self.tableWidget.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1031, 940)) self.tableWidget.setObjectName("tableWidget") self.tableWidget.setColumnCount(5) self.tableWidget.setRowCount(150) #富文本委托 self.tableWidget.setItemDelegate(RichTextDelegate()) for num in range(0,150,1): item = QtWidgets.QTableWidgetItem() self.tableWidget.setVerticalHeaderItem(num, item) item = QtWidgets.QTableWidgetItem() font = QtGui.QFont() font.setKerning(False) item.setFont(font) for line in range(0,5,1): self.tableWidget.setHorizontalHeaderItem(line, item) item = QtWidgets.QTableWidgetItem() self.tabWidget.addTab(self.tab, "") self.tab_2 = QtWidgets.QWidget() self.tab_2.setObjectName("CanOBD Cfg Set") self.mSpeedTreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mSpeedTreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 0, 1031, 101)) self.mSpeedTreeWidget.setObjectName("mSpeedTreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mRPMTreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mRPMTreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 1031, 91)) self.mRPMTreeWidget.setObjectName("mRPMTreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mVDHRTreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mVDHRTreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 190, 1031, 91)) self.mVDHRTreeWidget.setObjectName("mVDHRTreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mHoursTreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mHoursTreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 280, 1031, 101)) self.mHoursTreeWidget.setObjectName("mHoursTreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mEECTreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mEECTreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 380, 1031, 91)) self.mEECTreeWidget.setObjectName("mEECTreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mEECTreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mEECTreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mEECTreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mET1TreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mET1TreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 470, 1031, 101)) self.mET1TreeWidget.setObjectName("mET1TreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mET1TreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mET1TreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mET1TreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mAT1T1ITreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mAT1T1ITreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 570, 1031, 91)) self.mAT1T1ITreeWidget.setObjectName("mAT1T1ITreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mLFETreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mLFETreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 660, 1031, 101)) self.mLFETreeWidget.setObjectName("mLFETreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mLFETreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mLFETreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mLFETreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.mETC2TreeWidget = QtWidgets.QTreeWidget(self.tab_2) self.mETC2TreeWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 760, 1031, 101)) self.mETC2TreeWidget.setObjectName("mETC2TreeWidget") font = QtGui.QFont() font.setPointSize(12) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setFont(0, font) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setTextAlignment(1, QtCore.Qt.AlignJustify|QtCore.Qt.AlignVCenter) font = QtGui.QFont() font.setKerning(True) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setFont(3, font) self.tabWidget.addTab(self.tab_2, "") self.mComCfgBox = QtWidgets.QGroupBox(self.centralwidget) self.mComCfgBox.setGeometry(QtCore.QRect(1040, 10, 191, 231)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mComCfgBox.setFont(font) self.mComCfgBox.setObjectName("mComCfgBox") self.mPortName = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mPortName.setGeometry(QtCore.QRect(20, 30, 61, 21)) self.mPortName.setObjectName("mPortName") self.mBpsName = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mBpsName.setGeometry(QtCore.QRect(20, 60, 61, 21)) self.mBpsName.setObjectName("mBpsName") self.mDatabitName = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mDatabitName.setGeometry(QtCore.QRect(20, 90, 61, 21)) self.mDatabitName.setObjectName("mDatabitName") self.mStopName = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mStopName.setGeometry(QtCore.QRect(20, 120, 61, 21)) self.mStopName.setObjectName("mStopName") self.mOddName = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mOddName.setGeometry(QtCore.QRect(20, 150, 61, 21)) self.mOddName.setObjectName("mOddName") self.mDatabitVal = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mDatabitVal.setGeometry(QtCore.QRect(100, 90, 54, 21)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mDatabitVal.setFont(font) self.mDatabitVal.setLayoutDirection(QtCore.Qt.LeftToRight) self.mDatabitVal.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.mDatabitVal.setObjectName("mDatabitVal") self.mStopBitVal = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mStopBitVal.setGeometry(QtCore.QRect(100, 120, 54, 21)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mStopBitVal.setFont(font) self.mStopBitVal.setLayoutDirection(QtCore.Qt.LeftToRight) self.mStopBitVal.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.mStopBitVal.setObjectName("mStopBitVal") self.mOddVal = QtWidgets.QLabel(self.mComCfgBox) self.mOddVal.setGeometry(QtCore.QRect(100, 150, 54, 21)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mOddVal.setFont(font) self.mOddVal.setLayoutDirection(QtCore.Qt.LeftToRight) self.mOddVal.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.mOddVal.setObjectName("mOddVal") self.mPortVal = QtWidgets.QComboBox(self.mComCfgBox) self.mPortVal.setGeometry(QtCore.QRect(90, 30, 81, 22)) self.mPortVal.setObjectName("mPortVal") self.mPortVal.addItem("") self.mPortVal.addItem("") self.mPortVal.addItem("") self.mPortVal.addItem("") self.mPortVal.addItem("") self.mPortVal.addItem("") self.mBPSVal = QtWidgets.QComboBox(self.mComCfgBox) self.mBPSVal.setGeometry(QtCore.QRect(90, 60, 81, 22)) self.mBPSVal.setObjectName("mBPSVal") self.mBPSVal.addItem("") self.mBPSVal.addItem("") self.mBPSVal.addItem("") self.mBPSVal.addItem("") self.mBPSVal.addItem("") self.mBPSVal.addItem("") self.mOpenSerial = QtWidgets.QDialogButtonBox(self.mComCfgBox) self.mOpenSerial.setGeometry(QtCore.QRect(20, 190, 156, 31)) self.mOpenSerial.setStandardButtons(QtWidgets.QDialogButtonBox.Close|QtWidgets.QDialogButtonBox.Open) self.mOpenSerial.setObjectName("mOpenSerial") self.mCycleCfgBox = QtWidgets.QGroupBox(self.centralwidget) self.mCycleCfgBox.setGeometry(QtCore.QRect(1040, 260, 191, 221)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mCycleCfgBox.setFont(font) self.mCycleCfgBox.setObjectName("mCycleCfgBox") self.mcheck1000ms = QtWidgets.QCheckBox(self.mCycleCfgBox) self.mcheck1000ms.setGeometry(QtCore.QRect(20, 180, 141, 31)) self.mcheck1000ms.setObjectName("mcheck1000ms") self.mcheck500ms = QtWidgets.QCheckBox(self.mCycleCfgBox) self.mcheck500ms.setGeometry(QtCore.QRect(20, 150, 141, 31)) self.mcheck500ms.setObjectName("mcheck500ms") self.mcheck100ms = QtWidgets.QCheckBox(self.mCycleCfgBox) self.mcheck100ms.setGeometry(QtCore.QRect(20, 90, 141, 31)) self.mcheck100ms.setObjectName("mcheck100ms") self.mcheck50ms = QtWidgets.QCheckBox(self.mCycleCfgBox) self.mcheck50ms.setGeometry(QtCore.QRect(20, 60, 141, 31)) self.mcheck50ms.setObjectName("mcheck50ms") self.mcheck20ms = QtWidgets.QCheckBox(self.mCycleCfgBox) self.mcheck20ms.setGeometry(QtCore.QRect(20, 30, 141, 31)) self.mcheck20ms.setObjectName("mcheck20ms") self.mcheck200ms = QtWidgets.QCheckBox(self.mCycleCfgBox) self.mcheck200ms.setGeometry(QtCore.QRect(20, 120, 141, 31)) self.mcheck200ms.setObjectName("mcheck200ms") self.mEventSigBox = QtWidgets.QGroupBox(self.centralwidget) self.mEventSigBox.setGeometry(QtCore.QRect(1050, 490, 191, 151)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mEventSigBox.setFont(font) self.mEventSigBox.setObjectName("mEventSigBox") self.radioLeftREvent = QtWidgets.QRadioButton(self.mEventSigBox) self.radioLeftREvent.setGeometry(QtCore.QRect(10, 30, 151, 16)) self.radioLeftREvent.setObjectName("radioLeftREvent") self.radioKiilEvent = QtWidgets.QRadioButton(self.mEventSigBox) self.radioKiilEvent.setGeometry(QtCore.QRect(10, 90, 151, 16)) self.radioKiilEvent.setObjectName("radioKiilEvent") self.radioPEvent = QtWidgets.QRadioButton(self.mEventSigBox) self.radioPEvent.setGeometry(QtCore.QRect(10, 120, 151, 16)) self.radioPEvent.setObjectName("radioPEvent") self.radioOpenCloseEvent = QtWidgets.QRadioButton(self.mEventSigBox) self.radioOpenCloseEvent.setGeometry(QtCore.QRect(10, 60, 151, 16)) self.radioOpenCloseEvent.setObjectName("radioOpenCloseEvent") self.mReadOBDinfBox = QtWidgets.QGroupBox(self.centralwidget) self.mReadOBDinfBox.setGeometry(QtCore.QRect(1050, 660, 191, 171)) font = QtGui.QFont() font.setPointSize(14) font.setBold(True) font.setWeight(75) self.mReadOBDinfBox.setFont(font) self.mReadOBDinfBox.setObjectName("mReadOBDinfBox") self.radioVinRead = QtWidgets.QRadioButton(self.mReadOBDinfBox) self.radioVinRead.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 141, 21)) self.radioVinRead.setObjectName("radioVinRead") self.mVinInfShow = QtWidgets.QTextBrowser(self.mReadOBDinfBox) self.mVinInfShow.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 171, 91)) self.mVinInfShow.setObjectName("mVinInfShow") MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setObjectName("statusbar") MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) self.retranslateUi(MainWindow) self.tabWidget.setCurrentIndex(0) QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow) self.mSpeedTreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mRPMTreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mVDHRTreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mHoursTreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mEECTreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mET1TreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mAT1T1ITreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mLFETreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) self.mETC2TreeWidget.setItemDelegate(RichTextTreeDelegate()) def retranslateUi(self, MainWindow): _translate = QtCore.QCoreApplication.translate MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "MainWindow")) for num in range(0, 150, 1): item = self.tableWidget.verticalHeaderItem(num) item.setText(_translate("MainWindow", str(num +1))) item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(0) item.setText(_translate("MainWindow", "时间标识")) item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(1) item.setText(_translate("MainWindow", "帧ID")) item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(2) item.setText(_translate("MainWindow", "帧类型")) item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(3) item.setText(_translate("MainWindow", "长度")) item = self.tableWidget.horizontalHeaderItem(4) item.setText(_translate("MainWindow", "数据 (BIT7--BIT0 大端模式)")) self.tabWidget.setTabText(self.tabWidget.indexOf(self.tab), _translate("MainWindow", "Tab 1")) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "速度[CCVS1]")) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mSpeedTreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(km/h)")) self.mSpeedTreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mSpeedTreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mSpeedTreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mSpeedTreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "转速[EEC1]")) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mRPMTreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(rpm)")) self.mRPMTreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mRPMTreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mRPMTreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mRPMTreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "里程[VDHR]")) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mVDHRTreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(km)")) self.mVDHRTreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mVDHRTreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mVDHRTreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mVDHRTreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "工作时长[HOURS]")) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mHoursTreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(hours)")) self.mHoursTreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mHoursTreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mHoursTreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mHoursTreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mEECTreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "发动机负载[EEC1]")) self.mEECTreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mEECTreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mEECTreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(%)")) self.mEECTreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mEECTreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mEECTreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mEECTreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mET1TreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "冷却液温度[ET1]")) self.mET1TreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mET1TreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mET1TreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(°)")) self.mET1TreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mET1TreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mET1TreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mET1TreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "燃油液面[AT1T1I]")) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mAT1T1ITreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(%)")) self.mAT1T1ITreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mAT1T1ITreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mAT1T1ITreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mAT1T1ITreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mLFETreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "平均油耗[LFE]")) self.mLFETreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mLFETreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mLFETreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal(L/h)")) self.mLFETreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mLFETreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mLFETreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mLFETreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setText(0, _translate("MainWindow", "档位[ETC2]")) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setText(1, _translate("MainWindow", "CanID")) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setText(2, _translate("MainWindow", "Data")) self.mETC2TreeWidget.headerItem().setText(3, _translate("MainWindow", "Signal")) self.mETC2TreeWidget.setColumnWidth(0, 150) self.mETC2TreeWidget.setColumnWidth(1, 150) self.mETC2TreeWidget.setColumnWidth(2, 550) self.mETC2TreeWidget.setColumnWidth(3, 150) self.tableWidget.setColumnWidth(0, 200) self.tableWidget.setColumnWidth(1, 150) self.tableWidget.setColumnWidth(4,450) self.tabWidget.setTabText(self.tabWidget.indexOf(self.tab), _translate("MainWindow", "CanOBD Inf Show")) self.tabWidget.setTabText(self.tabWidget.indexOf(self.tab_2), _translate("MainWindow", "CanOBD J1939 Show")) self.mComCfgBox.setTitle(_translate("MainWindow", "串口配置")) self.mPortName.setText(_translate("MainWindow", "端口号")) self.mBpsName.setText(_translate("MainWindow", "波特率")) self.mDatabitName.setText(_translate("MainWindow", "数据位")) self.mStopName.setText(_translate("MainWindow", "停止位")) self.mOddName.setText(_translate("MainWindow", "检验位")) self.mDatabitVal.setText(_translate("MainWindow", "8")) self.mStopBitVal.setText(_translate("MainWindow", "1")) self.mOddVal.setText(_translate("MainWindow", "无")) self.mBPSVal.setItemText(0, _translate("MainWindow", "9600")) self.mBPSVal.setItemText(1, _translate("MainWindow", "19200")) self.mBPSVal.setItemText(2, _translate("MainWindow", "115200")) self.mBPSVal.setItemText(3, _translate("MainWindow", "230400")) self.mBPSVal.setItemText(4, _translate("MainWindow", "256000")) self.mBPSVal.setItemText(5, _translate("MainWindow", "460800")) port_list = list(serial.tools.list_ports.comports()) if port_list.__len__() is not 0: for num in range(port_list.__len__()): self.mPortVal.setItemText(num, _translate("MainWindow", str(port_list[num].device))) serialport = self.mPortVal.currentText() serialbaudrate = self.mBPSVal.currentText() self.LSerial = SerialThread(serialport, serialbaudrate) self.mCycleCfgBox.setTitle(_translate("MainWindow", "过滤设置（周期）")) self.mcheck1000ms.setText(_translate("MainWindow", "1000ms 周期")) self.mcheck500ms.setText(_translate("MainWindow", "500ms 周期")) self.mcheck100ms.setText(_translate("MainWindow", "100ms 周期")) self.mcheck50ms.setText(_translate("MainWindow", "50ms 周期")) self.mcheck20ms.setText(_translate("MainWindow", "20ms 周期")) self.mcheck200ms.setText(_translate("MainWindow", "200ms 周期")) self.mEventSigBox.setTitle(_translate("MainWindow", "事件信号策略")) self.radioLeftREvent.setText(_translate("MainWindow", "左右转 事件")) self.radioKiilEvent.setText(_translate("MainWindow", "刹车 事件")) self.radioPEvent.setText(_translate("MainWindow", "档位 事件")) self.radioOpenCloseEvent.setText(_translate("MainWindow", "开关门 事件")) self.mReadOBDinfBox.setTitle(_translate("MainWindow", "主动读取信息")) self.radioVinRead.setText(_translate("MainWindow", "VIN 信息")) self.radioLeftREvent.toggled.connect(self.on_radio_left_r_event_toggled) def OpenSerial(self): if self.LSerial != None: if self.LSerial.SerialIsOpen(): self.LSerial.__del__() port_list = list(serial.tools.list_ports.comports()) if port_list.__len__() != 0: serialport = self.mPortVal.currentText() serialbaudrate = self.mBPSVal.currentText() self.LSerial.__init__(serialport,serialbaudrate) # 开启线程 self.thread = Worker() # 创建线程对象 self.thread.update_signal.connect(self.CanOBDdatarefresh) # 连接信号和槽 self.thread.update_signal.connect(self.CanOBDSignalAnalyPro) # 连接信号和槽 # self.thread.update_signal.connect(self.LSerial.Com_read_frame) # 连接信号和槽 self.thread.start() # 启动线程 #self.LSerial.Com_read_frame() self.LSerial.start_reading() # <-- 在这里启动读取线程 def CloseSerial(self): if self.LSerial.SerialIsOpen(): self.LSerial.close() def Serialconnectslot(self): self.mOpenSerial.accepted.connect(self.OpenSerial) self.mOpenSerial.rejected.connect(self.CloseSerial) def on_radio_left_r_event_toggled(self, checked): if checked: # 勾选所有周期过滤项 self.mcheck20ms.setChecked(True) self.mcheck50ms.setChecked(True) self.mcheck100ms.setChecked(True) self.mcheck200ms.setChecked(True) self.mcheck500ms.setChecked(True) self.mcheck1000ms.setChecked(True) def get_checked_cycles(self): """返回用户勾选的所有周期值（毫秒）""" checked_cycles = [] if self.mcheck20ms.isChecked(): checked_cycles.append(20) if self.mcheck50ms.isChecked(): checked_cycles.append(50) if self.mcheck100ms.isChecked(): checked_cycles.append(100) if self.mcheck200ms.isChecked(): checked_cycles.append(200) if self.mcheck500ms.isChecked(): checked_cycles.append(500) if self.mcheck1000ms.isChecked(): checked_cycles.append(1000) return checked_cycles def is_cycle_filtered(self, cycle, filtered_cycles): """检查给定周期是否在过滤范围内，并根据周期大小动态调整容差""" if cycle == 0: # 如果没有记录周期，默认不过滤 return False for filtered_cycle in filtered_cycles: # 定义过滤范围 if filtered_cycle == 20: if cycle <= 50: return True elif filtered_cycle == 50: if 50 <= cycle <= 100: return True elif filtered_cycle == 100: if 100 <= cycle <= 200: return True elif filtered_cycle == 200: if 200 <= cycle <= 400: return True elif filtered_cycle == 500: if 500 <= cycle <= 600: return True elif filtered_cycle == 1000: if 600 <= cycle <= 1000: return True return False def refresh_full_table(self): """全表刷新：保留表格结构，只更新内容""" # 获取当前过滤条件 filtered_cycles = self.get_checked_cycles() # 合并所有数据（注意不要提前 clear） all_items = [] all_items.extend(CanOBDItemList) all_items.extend(filteredCanOBDItemList) # 清空原列表 CanOBDItemList.clear() filteredCanOBDItemList.clear() # 用 set 来记录已经加入的数据，防止重复插入 added_can_ids = set() # 重新分配数据到两个列表 for item in all_items: can_id = item[1] if can_id == 0: continue # 跳过无效数据 cycle = self.LSerial.cycle_dict.get(can_id, 0) if self.is_cycle_filtered(cycle, filtered_cycles): if can_id not in added_can_ids: filteredCanOBDItemList.append(item) added_can_ids.add(can_id) else: if can_id not in added_can_ids: CanOBDItemList.append(item) added_can_ids.add(can_id) # 保留表格结构（150行），只清空所有内容 for row in range(self.tableWidget.rowCount()): for col in range(self.tableWidget.columnCount()): item = self.tableWidget.item(row, col) if item: item.setText("") # 填充符合条件的行 for row_index, item_data in enumerate(CanOBDItemList): if item_data[1] == 0: # 跳过无效数据 continue self.update_table_row(row_index, item_data) self.tableWidget.show() def update_table_row(self, row_index, item_data): """更新表格的指定行，标记变化字节""" # 前4列正常显示 for col in range(4): self.tableWidget.setItem(row_index, col, QtWidgets.QTableWidgetItem(str(item_data[col]))) # 第4列（数据）特殊处理：标记变化字节 can_id = item_data[1] changed_indices = [] if hasattr(self, 'LSerial') and self.LSerial is not None: changed_indices = self.LSerial.changed_bytes_dict.get(can_id, []) data_bytes = item_data[4].split() rich_text = "" for idx, byte_str in enumerate(data_bytes): if idx in changed_indices: rich_text += f'{byte_str} ' else: rich_text += f'{byte_str} ' # 创建富文本显示项 item = QtWidgets.QTableWidgetItem() item.setData(QtCore.Qt.DisplayRole, item_data[4]) # 原始数据用于排序 item.setData(QtCore.Qt.EditRole, rich_text) # 富文本用于显示 self.tableWidget.setItem(row_index, 4, item) def CanOBDdatarefresh(self): filtered_cycles = self.get_checked_cycles() if hasattr(self, 'LSerial'): self.LSerial.set_filter_cycles(filtered_cycles) # 判断是否需要执行全表刷新 current_cycles = self.get_checked_cycles() if sorted(current_cycles) != sorted(self.last_checked_cycles): self.refresh_full_table() self.last_checked_cycles = sorted(current_cycles) return # 获取更新和新增的CAN ID all_update_ids = self.LSerial.data_updated_ids | self.LSerial.new_added_ids # 遍历每个可能变化的ID for can_id in all_update_ids: found_in_main = False found_in_filtered = False # 查找在主列表中的索引 main_index = None for idx, item in enumerate(CanOBDItemList): if item[1] == can_id: main_index = idx found_in_main = True break # 查找在过滤列表中的索引 for idx, item in enumerate(filteredCanOBDItemList): if item[1] == can_id: found_in_filtered = True break cycle = self.LSerial.cycle_dict.get(can_id, 0) should_filter = self.is_cycle_filtered(cycle, filtered_cycles) if found_in_main: if should_filter: # 应该过滤 -> 移动到过滤列表并清空对应行 filtered_item = CanOBDItemList.pop(main_index) filteredCanOBDItemList.append(filtered_item) self.clear_table_row(main_index) else: # 不应过滤 -> 更新行数据 new_data = next((item for item in CanOBDItemList + [filtered_item for filtered_item in filteredCanOBDItemList if filtered_item[1] == can_id]), None) if new_data: self.update_table_row(main_index, new_data) elif found_in_filtered: if not should_filter: # 不应该过滤 -> 从过滤列表移到主列表并恢复行数据 for idx, item in enumerate(filteredCanOBDItemList): if item[1] == can_id: unfiltered_item = filteredCanOBDItemList.pop(idx) CanOBDItemList.append(unfiltered_item) new_row_index = len(CanOBDItemList) - 1 self.update_table_row(new_row_index, unfiltered_item) break else: # 新出现的数据 new_data = next((item for item in SerialPro.CanOBDItemList if item[1] == can_id), None) if new_data: cycle = self.LSerial.cycle_dict.get(can_id, 0) if self.is_cycle_filtered(cycle, filtered_cycles): filteredCanOBDItemList.append(new_data) else: CanOBDItemList.append(new_data) new_row_index = len(CanOBDItemList) - 1 self.update_table_row(new_row_index, new_data) # 统一刷新所有行，确保状态一致 self.sync_table_with_data() self.LSerial.data_updated_ids.clear() self.LSerial.new_added_ids.clear() def sync_table_with_data(self): """ 同步表格与数据源，确保前 len(CanOBDItemList) 行是真实数据， 超出部分保持空白或清除内容。 """ max_rows = self.tableWidget.rowCount() for row in range(max_rows): if row < len(CanOBDItemList): item_data = CanOBDItemList[row] if item_data and item_data[1] != 0: self.update_table_row(row, item_data) else: self.clear_table_row(row) else: # 清除多余行的内容（设置为空白） for col in range(self.tableWidget.columnCount()): item = self.tableWidget.item(row, col) if item: item.setText("") def clear_table_row(self, row_index): """清除行内容时重置富文本显示""" for col in range(5): item = self.tableWidget.item(row_index, col) if item: item.setText("") # 清除富文本格式 item.setData(QtCore.Qt.EditRole, "") else: self.tableWidget.setItem(row_index, col, QtWidgets.QTableWidgetItem("")) def CanOBDSignalAnalyPro(self): index = 0 bfindflag = 0 if all(not sublist for sublist in CanPGNItemList) or CanPGNItemList[0][0] == 0: if len(CanPGNItemList): CanPGNItemList.pop(0) else: for signalindex in CanPGNItemList: value = ''.join(c for c in signalindex[0].lower() if c in '0123456789abcdef') if len(value) % 2 != 0: value = '0' + value signalindex[0] = value PGNCanID = bytes.fromhex(str(signalindex[0])).hex() # 车速 - CCVS1 if (PGNCanID == bytes.fromhex("FEF1").hex()): self.update_tree_widget(self.mSpeedTreeWidget, signalindex, "速度[CCVS1]") # 发动机转速 - EEC1 发动机负载 elif (PGNCanID == bytes.fromhex("F004").hex()): self.update_tree_widget(self.mRPMTreeWidget, signalindex, "转速[EEC1]") self.update_tree_widget(self.mEECTreeWidget, signalindex, "转速[EEC1]") # 里程表 - VDHR elif (PGNCanID == bytes.fromhex("FEC1").hex()): self.update_tree_widget(self.mVDHRTreeWidget, signalindex, "里程[VDHR]") # 发动机工作小时数 - HOURS elif (PGNCanID == bytes.fromhex("FEE5").hex()): self.update_tree_widget(self.mHoursTreeWidget, signalindex, "工作时长[HOURS]") # 平均油耗 - LFE elif (PGNCanID == bytes.fromhex("FEF2").hex()): self.update_tree_widget(self.mLFETreeWidget, signalindex, "平均油耗[LFE]") # 冷却液温度 - ET1 elif (PGNCanID == bytes.fromhex("FEEE").hex()): self.update_tree_widget(self.mET1TreeWidget, signalindex, "冷却液温度[ET1]") # 发动机负载 - EEC1 elif (PGNCanID == bytes.fromhex("F004").hex()): self.update_tree_widget(self.mEECTreeWidget, signalindex, "发动机负载[EEC1]") # 燃油液位 - AT1T1I elif (PGNCanID == bytes.fromhex("FE56").hex()): self.update_tree_widget(self.mAT1T1ITreeWidget, signalindex, "燃油液面[AT1T1I]") # 档位 - ETC2 elif (PGNCanID == bytes.fromhex("F005").hex()): self.update_tree_widget(self.mETC2TreeWidget, signalindex, "档位[ETC2]") def update_tree_widget(self, tree_widget, signal_data, signal_name): """更新树形部件，添加空格并标记变化字节，确保0值显示为00""" num_top_items = tree_widget.topLevelItemCount() bfindflag = False can_id = str(signal_data[1]) pgn_id = signal_data[0].lower() # 确保数据是16位长度（8个字节） data_str = signal_data[2] if len(data_str) != 16: # 如果不是16位，可能是0值被省略 # 补齐到16位 data_str = data_str.zfill(16) # 获取变化字节索引 changed_indices = [] if hasattr(self, 'LSerial') and self.LSerial is not None: try: pgn_id_int = int(pgn_id, 16) changed_indices = self.LSerial.changed_pgn_bytes_dict.get(pgn_id_int, []) except ValueError: pass # 格式化数据字符串（添加空格并确保两位显示） formatted_data = "" for i in range(0, len(data_str), 2): byte_str = data_str[i:i + 2] # 确保每个字节都是两位显示 if len(byte_str) == 1: byte_str = '0' + byte_str if i // 2 in changed_indices: formatted_data += f'{byte_str} ' else: formatted_data += f'{byte_str} ' formatted_data = formatted_data.strip() # 检查是否已存在该CanID的条目 for index in range(num_top_items): if tree_widget.topLevelItem(index).text(1) == can_id: tree_widget.topLevelItem(index).setText(0, signal_name) tree_widget.topLevelItem(index).setText(1, can_id) tree_widget.topLevelItem(index).setText(2, formatted_data) tree_widget.topLevelItem(index).setText(3, str(signal_data[3])) bfindflag = True break # 如果不存在则创建新条目 if not bfindflag: item = QTreeWidgetItem(tree_widget) item.setText(0, signal_name) item.setText(1, can_id) item.setText(2, formatted_data) item.setText(3, str(signal_data[3])) tree_widget.addTopLevelItem(item) tree_widget.expandAll() tree_widget.show() class Worker(QThread): update_signal = pyqtSignal(int) # 定义一个信号，用于传递更新信息到主线程 def run(self): # 模拟耗时操作 while True: time.sleep(0.5) self.update_signal.emit(1) # 发射信号，传递更新信息 这是canobd文件，现在这个程序需要追加一项功能，分辨事件帧和周期帧，周期帧定时发送，事件帧的出现则没有规则，现在要求制定策略识别，现有的思路是每个帧id定下一定的接收次数，每一次数内都记录当前算出的周期值，如果指定次数达到，开始判断周期的波动，如果超出误差，则定为事件帧。注意20ms以下周期的信号测量会存在10ms的误差，接收次数不能太多，因为存在10s的周期信号

- 20ms <= 周期 < 1000ms: 容差20% - 周期 >= 1000ms: 容差10% - 如果波动范围（最大值-最小值）大于平均值乘以容差，则标记为事件帧；否则为周期帧。 注意：为了避免事件帧偶尔出现影响周期帧的判断，我们可以...

import random random.seed(125) M=random.randint(0,100) N=0 while True: try: N+=1 m=input() if eval(m)>M: print("遗憾，太大了！") elif eval(m)<M: print("遗憾，太小了！") else: print("预测{}次，你猜中了！".format(N)) except: print("输入必须为整数！") continue

for i in range(1, attempts+1): try: guess = int(input(f"第{i}次猜数（1-20）：")) if guess == secret_number: print("恭喜猜中！") break print("太大了" if guess > secret_number else "太小了") ...

class Solution(object): import sys import random sys.setrecursionlimit(30000000) def quicksort(self,nums,L,R): if L>=R: return nums nums[random.randint(L,R)],nums[R] = nums[R],nums[random.randint(L,R)] a,b = self.partition(nums,L,R) self.quicksort(nums,L,a) self.quicksort(nums,b,R) return nums def partition(self,nums,L,R): less = L more = R target = nums[R] pos = L while pos<more: if nums[pos]>target: nums[pos],nums[more-1] = nums[more-1],nums[pos] more = more - 1 elif nums[pos] == target: pos = pos + 1 else: nums[pos],nums[less] = nums[less],nums[pos] less = less+1 pos = pos+1 nums[pos],nums[more] = nums[more],nums[pos] return less-1,more def maximumGap(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: int """ if len(nums)<2: return 0 nums = self.quicksort(nums,0,len(nums)-1) pos = 1 d = 0 d = nums[pos] - nums[pos-1] while pos<len(nums): if d < (nums[pos] - nums[pos-1]): d = nums[pos] - nums[pos-1] pos = pos + 1 return d

for i in range(1, len(nums)): # 计算最大间隔 d = max(d, nums[i] - nums[i-1]) return d ### 二、关键算法说明 #### 1. 三向切分快速排序 - **核心思想**：将数组划分为三个区域： - $[L, a]$：**小于**...

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基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析：传感器与无传感器驱动详解

基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
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基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具

内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
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Teleport Pro教程：轻松复制网站内容

标题中提到的“复制别人网站的软件”指向的是一种能够下载整个网站或者网站的特定部分，然后在本地或者另一个服务器上重建该网站的技术或工具。这类软件通常被称作网站克隆工具或者网站镜像工具。 描述中提到了一个具体的教程网址，并提到了“天天给力信誉店”，这可能意味着有相关的教程或资源可以在这个网店中获取。但是这里并没有提供实际的教程内容，仅给出了网店的链接。需要注意的是，根据互联网法律法规，复制他人网站内容并用于自己的商业目的可能构成侵权，因此在此类工具的使用中需要谨慎，并确保遵守相关法律法规。 标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。 文件名称列表中列出了“Teleport Pro”，这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具，允许用户下载一个网站的本地副本，包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL，并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。 从知识点的角度来看，Teleport Pro作为一个网站克隆工具，具备以下功能和知识点： 1. 网站下载：Teleport Pro可以下载整个网站或特定网页。用户可以设定下载的深度，例如仅下载首页及其链接的页面，或者下载所有可访问的页面。 2. 断点续传：如果在下载过程中发生中断，Teleport Pro可以从中断的地方继续下载，无需重新开始。 3. 过滤器设置：用户可以根据特定的规则过滤下载内容，如排除某些文件类型或域名。 4. 网站结构分析：Teleport Pro可以分析网站的链接结构，并允许用户查看网站的结构图。 5. 自定义下载：用户可以自定义下载任务，例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。 6. 多任务处理：Teleport Pro支持多线程下载，用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。 7. 编辑和管理下载内容：Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力，并可以查看、修改下载的文件。 8. 离线浏览：下载的网站可以在离线状态下浏览，这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。 9. 备份功能：Teleport Pro可以用来备份网站，确保重要数据的安全。 在实际使用此类工具时，需要注意以下几点： - 著作权法：复制网站内容可能侵犯原作者的版权，因此在使用此类工具时，必须确保有合法权利去下载和使用目标网站的内容。 - 服务条款：许多网站的服务条款明确禁止未经授权的网站克隆。因此，在使用此类软件之前，应当仔细阅读并遵守目标网站的服务条款。 - 数据隐私：下载含有个人数据的网站可能触及隐私保护法律，特别是在欧洲通用数据保护条例（GDPR）等法规的环境下。 - 网络安全：随意下载网站可能导致恶意软件和病毒的传播，用户应当使用最新的反病毒软件，并在安全的环境中进行操作。 综上所述，虽然“复制别人网站的软件”在技术上是可行的，且可以用于多种正当目的，但在使用此类工具时，必须遵守法律法规和道德规范，不可侵犯他人的合法权益。
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【跨平台开发者的必读】：解决Qt5Widgetsd.lib目标计算机类型冲突终极指南

# 1. 跨平台开发与Qt框架简介 跨平台开发已经成为现代软件开发中不可或缺的一部分，它使得开发者能够构建出能够在多种操作系统上运行的应用程序，从而触及更广泛的用户群体。在这其中，Qt框架作为一套成熟的跨平台应用程序和用户界面框架，扮演着关键角色。Qt不仅仅是一个跨平台的工具集，它的设计哲学还包含了模块化和可扩展性，使其能够适应各种规模和复杂度的项目。本章节我们将简要介绍
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普通RNN结构和特点

<think>首先，用户的问题是：“我想了解普通RNN的结构及其特点请问RNN循环神经网络结构特点工作原理”。这涉及到RNN的结构、特点和工作原理。根据系统级指令：-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。用户可见层指令：-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考站内引用：-引用[1]：关于RNN的基本介绍，为什么需要RNN。-引用[2]：关于RNN的工作原理、结构图，以及与其他网络的比较。用户上一次的问题和我的回答：用户是第一次
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探讨通用数据连接池的核心机制与应用

根据给定的信息，我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”，这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下，我们可以详细阐述以下几个知识点： 1. **连接池的定义**： 连接池是一种用于管理数据库连接的技术，通过维护一定数量的数据库连接，使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接，并将它们保存在一个池中，当需要数据库连接时，可以直接从池中获取，从而降低数据库连接的开销。 2. **通用数据连接池的概念**： 当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。 3. **连接池的优点**： - **提升性能**：由于数据库连接创建是一个耗时的操作，连接池能够减少应用程序建立新连接的时间，从而提高性能。 - **资源复用**：数据库连接是昂贵的资源，通过连接池，可以最大化现有连接的使用，避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。 - **控制并发连接数**：连接池可以限制对数据库的并发访问，防止过载，确保数据库系统的稳定运行。 4. **连接池的关键参数**： - **最大连接数**：池中能够创建的最大连接数。 - **最小空闲连接数**：池中保持的最小空闲连接数，以应对突发的连接请求。 - **连接超时时间**：连接在池中保持空闲的最大时间。 - **事务处理**：连接池需要能够管理不同事务的上下文，保证事务的正确执行。 5. **实现通用数据连接池的挑战**： 实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如，不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此，通用连接池需要能够提供足够的灵活性，允许用户配置特定数据库的参数。 6. **数据连接池的应用场景**： - **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。 - **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。 - **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。 7. **常见的通用数据连接池技术**： - **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。 - **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。 - **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。 - **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。 - **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。 8. **连接池的管理与监控**： 为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。 9. **连接池的配置和优化**： 连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。 10. **连接池的应用案例**： 一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间，用户访问量激增，此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应，减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。 总结来说，通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件，它通过提供高效的数据库连接管理，增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践，对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时，需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性，确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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【LabVIEW网络通讯终极指南】：7个技巧提升UDP性能和安全性

# 摘要 本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用，尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先，阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后，本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着，文章聚焦于提升UDP通信安全性，介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现，以及防御网络攻击的策略。最后，通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用，并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。 # 关键字 LabVIEW；UDP网络通讯；性能优化；安全性；
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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先，用户的问题是：“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以，我需要基于提供的引用材料，构建一个清晰的回答。 引用材料总结： - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样，提供位移、尺度、形变不变性。三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点： ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理，操作简单" - **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录，后台审阅" - **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。