最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况，于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法，记录一下，便于查询。
本文改编自 Michigan State University 的 Rich Enbody 和 Bill Punch 的一篇文档。
第二部分：程序的基本语法元素：基本输入输出函数：input()、eval()、print();源程序的书写风格;Python语言的特点。
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
河道采砂实时监测系统通过python+yolov5网络模型技术，河道采砂实时监测系统能够对河道两岸非法采砂船进行7*24小时自动检测识别，河道采砂实时监测系统发现违规采砂行为（采砂船），不需人为干预自动抓拍告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间，立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum) 是一个荷兰程序员 (人称龟叔, 名字前三个字母是 Gui)，龟叔在 1989 年圣诞节的时候 (当时 33 岁), 因为在家里待着无聊, 为了打发时间, 开始了 Python 的开发；Python 第一个正式版本发布于 1991 年。
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。 这篇分享就讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法，这样就可以在编码时应用它们了。根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成 ，每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量
今天开始肝c++了，啊这可是我几百年没碰过的玩意儿。之前一直在安卓上面搞来搞去，暑假到现在就一直写python。python给我的感觉就是相对于c++，一些代码没有那么又长又臭了，但是感觉那个运行速度有点低。然后开学了，还是得把c++学好才行啊。于是乎我就把
由于已经安装了Python，所以就不打算重新去安装环境了，直接开始复习，不会的可以直接去这一篇操作
在同一行依次输入三个值a,b,c，用空格分开，输出 bb-4a*c的值 输入格式:
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。
以下内容整理自清华大学学生大数据协会&软创协会举办的Python系列线上讲座第一期。
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
整理 | 凌敏、核子可乐 AI 抢程序员饭碗的讨论似乎可以暂时告一段落了。 1 ChatGPT 生成的代码有多安全？ 近年来，大型语言模型推动人工智能领域取得了巨大的进步。其中，OpenAI 打造的 ChatGPT 甫一亮相，就凭借出色的性能震惊全球。ChatGPT 不仅能够处理普通文本，还能将自然语言翻译成代码，其惊艳表现甚至引发了“是否会取代程序员”的讨论。 但最新研究发现，ChatGPT 生成的代码大多数是不安全的，并且 ChatGPT 还有“知情不报”的嫌疑：除非你问，否则它不会主动告诉你
相信你听过很多关于python的介绍，不论是朋友圈里或者各大广告都会说Python很好，python很强！
首先，还是要吹捧一下这个编程语言。语法很严谨，Rust语言号称只要编译通过就不会崩溃(内存安全)。不像C++那种，概念混乱，连Bjarne Stroustrup都曾开玩笑说自己已经搞不懂C++了。而且一个报错信息就一万多行，然后必须是大师级的程序员，精通 Intel规范的汇编语言的那种C++程序员，才能搞清楚什么地方出了问题。个人认为Rust对于程序员的综合素质要求，是低于C++的。所以笔者决定将Rust作为首选。 下面牛刀小试一把。以函数式编程方式，计算数值积分。以定积分 为例。该积分精确值为-6.75.
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
过去一两年 Python 可谓火爆，『人生苦短，我用 Python』成为各个 Pythoner 使用它的借口。毫无疑问 Python 在人工智能领域对比其他语言有着很大的优势，但是对于工业界来说，Python 的产品化之路就没有那么友好了，首先，Python 是胶水语言，不需要编译，也就是说大家都能看到源码，那就没有什么商业机密可言了；再者，Python 的性能并不是很优越。
今天是Python基础语法的最后一点内容了，我将带大家学习Python的变量与输入和输出。之后我们就开始简单数据类型的学习。基础语法的前两节内容大家也可以再看看复习一下缩进、注释。
山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术，python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
我们也可以通过”语言“来控制计算机，让计算机为我们做事情，这样的语言就叫做编程语言（Programming Language）。 编程语言有很多种，常用的有C语言、C++、Java、C#、Python、PHP、JavaScript、Go语言、Objective-C、Swift、汇编语言等，每种语言都有自己擅长的方面。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
从你开始学习编程的那一刻起，就注定了以后所要走的路—从编程学习者开始，依次经历实习生、程序员、软件工程师、架构师、CTO等职位的磨砺；当你站在职位顶峰的位置蓦然回首时，会发现自己的成功并不是偶然，在程序员的成长之路上会有不断修改代码、寻找并解决Bug、不停测试程序和修改项目的经历。
代码看一百遍不如写一遍来的印象深刻，不管写C++还是Python，抑或别的语言，我们在看编程类书籍的时候面对一堆代码会很痛苦，硬着头皮啃完一本书可能会有所收获，但看完却不知所云，获取知识的效率很低，所以看这类书籍不能像看修仙小说一样一目十行去看，而要用代码验证自己心中的想法，如果看到一段代码立马能用于我的工作中这将是一件极其快乐有成就的事情，这也就是Python这类脚本语言让人如此激动的原因之一。 比如下面这段代码是《C++ Primer Plus》这本书中的样例代码，这篇文章会来验证它的输出以及断点调试是
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
因为新冠疫情的缘故，美国一些地区的失业救济系统不堪重负，而这些系统都是上古语言COBOL写的。
例如我们想将训练好的Inception V1现成模型，从TensorFlow转换为TensorRT， 我们可以从（TensorBoard）显示的结构图的最发现找到输入节点，（从该节点的右上角信息）中，
7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位。 Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪，系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
随着深度学习、机器学习等技术的火热发展，python 作为一种面向对象的动态类型语言也跟着火了起来。 不少计算机科班出身的同学，在大学期间学习的多是 C++或 java，虽然转向 Python 难度并不大，但是有些 Python 使用的小技巧，由于受限于 C++和 java 思维的限制，可能不会往那方面去想（毕竟当我知道了一些 Python 的技巧之后，直接惊叹“卧槽，还能这样搞？ ！ ”）
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术，工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测，工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码）。
OpenCV于1999年由Gary Bradsky在英特尔创建，第一个版本于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV被用在Stanley上，该车赢得了2005年的DARPA大挑战。后来，在Willow Garage的支持下，在Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky的领导下，它被积极地继续进行开发。现在，OpenCV支持与计算机视觉和机器学习有关的众多算法，并在日渐扩大。
在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个4维数组。
明厨亮灶AI智能分析盒通过python+yolov5网络模型分析技术，明厨亮灶AI智能分析盒能够迅速高效的识别口罩穿戴、厨师服穿戴、吸烟、厨师帽穿戴、后厨鼠害、玩手机识别等。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
Python是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。
python中的运算符跟 (C++ Java 以及其它语言都一样,任何语言都是有的.) 加 减 乘 除 取余 等等. 如下方所示:
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YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。
解释器是一种让其他程序运行起来的程序。Python也有一个名为解释器的软件包，当你编写了一段Python程序，Python解释器将读取程序，并按照其中的命令执行，得出结果。实际上，解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。
C 语言是由 Dennis Ritchie 于 1972 年在贝尔实验室创建的一种通用编程语言。尽管年代久远，它仍然是一款非常流行的语言。它之所以受欢迎的主要原因是它是计算机科学领域的基础语言之一。C 语言与 UNIX 紧密相连，因为它被用于编写 UNIX 操作系统。
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
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