读取

流 是一种抽象的概念，它表示的含义是，文件的传输，就像水流一样，通过 管道 一点一点的传向目的地。流的背后，是一个又一个的 缓冲区，提前为数据做好了准备。 我们在前面小节列举过 fs模块，用它读取过文件

条码是一种以机器可读方式来标识所贴附对象数据的编码方式。读码器读取这些代码，以便在物品的整个生命周期内对其进行跟踪。常见的读码器类型包括激光扫描仪和图像读码器

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之前在进行深度学习训练的时候，偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些，也就是训练更容易收敛。可能的原因是两者读取出来的数据转化为pytorch中Tensor变量稍有不同，这里进行测试。 之后的代码都导入了： 使用PIL和cv2读取图片时会有细微的区别，通过下面的代码可以发现两者读取图片是有区别的，也就是使用PIL读取出来的图片转为numpy格式和直接使用cv读取的图片在像素点上并不是完全一致： 对于使用PIL读取出来的图片转为numpy格式和直接使用cv读取的图片在像素点上并不是完全一致，您是如何解决的？

对于RIFD来说，大多数人都是陌生的，这是一种通讯技术，也就是电子标签，利用无线电讯号识别特定的目标读写相关的数据，无需识别系统和特定目标之间的联系，RFID读写器有移动和固定两种，技术应用广泛，常见的图书馆，商场，门禁系统。 RIFD技术有低频，高频，超高频之分，三者之间有着区别，不同的频段的RFID读写器特点不同，它的工作决定了产品的类别，低频主要是电感耦合的方式实现的，在读写器线圈，RFID标签线圈存在着变压器耦合方式作用，利用读写器的变场作用在天线中的感应电流，感应电压来保持供电稳定。它的特点是穿透能力强，穿过任意的材料物品，产品的封装形式多样化，适用于短距离的读取操作