1.源代码大家一般在哪?采集
2.Zynq GTX全网最细讲解，aurora 8b/10b协议，全网OV5640板对板视频传输，文章网文提供2套工程源码和技术支持
3.数据采集软件有哪些
4.笔趣阁源代码是码软一款什么软件？
5.全网最全面的pytest测试框架进阶-conftest文件重写采集和运行测试用例的hook函数
6.翻遍全网，这几款休闲、采集全提效神器务必收藏！源码ui采集源码
源代码大家一般在哪?
对于寻找源代码的开发者，以下几个网站是采集常用的下载源代码的途径：
Github作为全球最热门的代码托管仓库，拥有海量的全网开源项目，涵盖了各种编程语言和应用领域，文章网文适合寻找特定项目或者学习最新技术。码软
Gitee是采集全国内最热门的代码托管仓库之一，同样提供了丰富的源码开源资源，特别适合寻找国内开发者共享的软件项目。
码到源码则是采集一个全网最新免费源码软件模块素材下载分享平台，汇集了大量的免费源代码，对于需要快速获取代码资源的开发者来说，是一个便捷的选择。
以上网站都提供了方便的搜索功能，可以帮助开发者快速找到所需的源代码。在使用这些网站时，开发者需要注意版权问题，确保所使用的代码符合开源协议，避免侵犯版权。
总的来说，这些网站都是开发者获取源代码的优质资源库，可以根据项目需求和自己的兴趣选择合适的平台进行搜索和下载。
Zynq GTX全网最细讲解，aurora 8b/b协议，OV板对板视频传输，提供2套工程源码和技术支持
没玩过GT资源都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。
GT资源是Xilinx系列FPGA的重要卖点，也是翻倍航母 源码做高速接口的基础，不管是PCIE、SATA、MAC等，都需要用到GT资源来做数据高速串化和解串处理，Xilinx不同的FPGA系列拥有不同的GT资源类型，低端的A7由GTP，K7有GTX，V7有GTH，更高端的U+系列还有GTY等，他们的速度越来越高，应用场景也越来越高端。
本文使用Xilinx的Zynq FPGA的GTX资源做板对板的视频传输实验，视频源有两种，分别对应开发者手里有没有摄像头的情况，一种是使用廉价的OV摄像头模组；如果你得手里没有摄像头，或者你得开发板没有摄像头接口，则可使用代码内部生成的动态彩条模拟摄像头视频；视频源的选择通过代码顶层的`define宏定义进行，默认使用ov作为视频源，调用GTX IP核，用verilog编写视频数据的编解码模块和数据对齐模块，使用2块开发板硬件上的2个SFP光口实现数据的收发；本博客提供2套vivado工程源码，2套工程的不同点在于一套是GTX发送，另一套是GTX接收；本博客详细描述了FPGA GTX 视频传输的设计方案，工程代码可综合编译上板调试，可直接项目移植，适用于在校学生、研究生项目开发，也适用于在职工程师做学习提升，可应用于医疗、军工等行业的高速接口或图像处理领域；
提供完整的、跑通的工程源码和技术支持；
工程源码和技术支持的获取方式放在了文章末尾，请耐心看到最后。
免责声明：本工程及其源码即有自己写的一部分，也有网络公开渠道获取的懒猫社长源码一部分(包括CSDN、Xilinx官网、Altera官网等等)，若大佬们觉得有所冒犯，请私信批评教育；基于此，本工程及其源码仅限于读者或粉丝个人学习和研究，禁止用于商业用途，若由于读者或粉丝自身原因用于商业用途所导致的法律问题，与本博客及博主无关，请谨慎使用。
我这里已有的 GT 高速接口解决方案：我的主页有FPGA GT 高速接口专栏，该专栏有 GTP 、 GTX 、 GTH 、 GTY 等GT 资源的视频传输例程和PCIE传输例程，其中 GTP基于A7系列FPGA开发板搭建，GTX基于K7或者ZYNQ系列FPGA开发板搭建，GTH基于KU或者V7系列FPGA开发板搭建，GTY基于KU+系列FPGA开发板搭建。
GTX 全网最细解读：关于GTX介绍最详细的肯定是Xilinx官方的《ug_7Series_Transceivers》，我们以此来解读；我用到的开发板FPGA型号为Xilinx Kintex7 xc7ktffg-2；带有8路GTX资源，其中2路连接到了2个SFP光口，每通道的收发速度为 Mb/s 到 . Gb/s 之间。GTX收发器支持不同的串行传输接口或协议，比如 PCIE 1.1/2.0 接口、万兆网 XUAI 接口、OC-、串行 RapidIO 接口、 SATA(Serial ATA) 接口、数字分量串行接口(SDI)等等；GTX 基本结构：Xilinx 以 Quad 来对串行高速收发器进行分组，四个串行高速收发器和一个 COMMOM（QPLL）组成一个 Quad，每一个串行高速收发器称为一个 Channel(通道）。GTX 的具体内部逻辑框图：GTX 的发送和接收处理流程：首先用户逻辑数据经过 8B/B 编码后，进入一个发送缓存区（Phase Adjust FIFO），最后经过高速 Serdes 进行并串转换(PISO)。红绿波源码GTX 的参考时钟：GTX 模块有两个差分参考时钟输入管脚(MGTREFCLK0P/N 和 MGTREFCLK1P/N），作为 GTX 模块的参考时钟源，用户可以自行选择。
GTX 发送接口：用户只需要关心发送接口的时钟和数据即可，GTX例化模块的这部分接口如下：在代码中我已为你们重新绑定并做到了模块的顶层，代码部分如下。GTX 接收接口：用户只需要关心接收接口的时钟和数据即可，GTX例化模块的这部分接口如下：在代码中我已为你们重新绑定并做到了模块的顶层，代码部分如下。
GTX IP核调用和使用：有别于网上其他博主的教程，我个人喜欢用如下图的共享逻辑：这样选择的好处有两个，一是方便DRP变速，二是便于IP核的修改，修改完IP核后直接编译即可。
设计思路框架：本博客提供2套vivado工程源码，2组工程的不同点在于一套是GTX发送，另一套是GTX接收。第1套vivado工程源码：GTX作为发送端，Zynq开发板1采集视频，然后数据组包，通过GTX做8b/b编码后，通过板载的SFP光口的TX端发送出去。视频源有两种，分别对应开发者手里有没有摄像头的情况，一种是使用廉价的OV摄像头模组；如果你得手里没有摄像头，或者你得开发板没有摄像头接口，则可使用代码内部生成的动态彩条模拟摄像头视频；默认使用ov作为视频源。第2套vivado工程源码：Zynq开发板2的SFP RX端口接收数据，经过GTX做8b/b解码、数据对齐、数据解包的操作后就得到了有效的视频数据，再用我常用的FDMA方案做视频缓存，最后输出HDMI视频显示。
视频源选择：视频源有两种，dhcp的源码分别对应开发者手里有没有摄像头的情况，如果你的手里有摄像头，或者你的开发板有摄像头接口，则使用摄像头作为视频输入源，我这里用到的是廉价的OV摄像头模组；如果你得手里没有摄像头，或者你得开发板没有摄像头接口，则可使用代码内部生成的动态彩条模拟摄像头视频，动态彩条是移动的画面，完全可以模拟视频；默认使用ov作为视频源；视频源的选择通过代码顶层的`define COLOR_IN 宏定义进行。
视频源配置及采集：OV摄像头需要i2c配置才能使用，需要将DVP接口的视频数据采集为RGB或者RGB格式的视频数据。选择逻辑如下：当(注释) define COLOR_IN时，输入源视频是动态彩条；当(不注释) define COLOR_IN时，输入源视频是ov摄像头。
视频数据组包：由于视频需要在GTX中通过aurora 8b/b协议收发，所以数据必须进行组包，以适应aurora 8b/b协议标准。视频数据组包模块代码位置如下：首先，我们将bit的视频存入FIFO中，存满一行时就从FIFO读出送入GTX发送；在此之前，需要对一帧视频进行编号，也叫作指令，GTX组包时根据固定的指令进行数据发送，GTX解包时根据固定的指令恢复视频的场同步信号和视频有效信号。
GTX aurora 8b/b：这个就是调用GTX做aurora 8b/b协议的数据编解码。数据对齐：由于GT资源的aurora 8b/b数据收发天然有着数据错位的情况，所以需要对接受到的解码数据进行数据对齐处理。视频数据解包：数据解包是数据组包的逆过程。图像缓存：我用到了Zynq开发板，用FDMA取代VDMA具有以下优势：不需要将输入视频转为AXI4-Stream流；节约资源，开发难度低；不需要SDK配置，不要要会嵌入式C，纯FPGA开发者的福音；看得到的源码，不存在黑箱操作问题。
视频输出：视频从FDMA读出后，经过VGA时序模块和HDMI发送模块后输出显示器。
第1套vivado工程详解：开发板FPGA型号：Xilinx--Zynq--xc7zffg-2；开发环境：Vivado.1；输入：ov摄像头或者动态彩条，分辨率x@Hz；输出：开发板1的SFP光口的TX接口；应用：GTX板对板视频传输；工程Block Design如下：工程代码架构如下：综合编译完成后的FPGA资源消耗和功耗预估如下。
第2套vivado工程详解：开发板FPGA型号：Xilinx--Zynq--xc7zffg-2；开发环境：Vivado.1；输入：开发板2的SFP光口的RX接口；输出：开发板2的HDMI输出接口，分辨率为X@Hz；应用：GTX板对板视频传输；工程Block Design如下：工程代码架构如下：综合编译完成后的FPGA资源消耗和功耗预估如下。
上板调试验证光纤连接：两块板子的光纤接法如下。静态演示：下面以第1组vivado工程的两块板子为例展示输出效果。当GTX运行4G线速率时输出如下。
福利：工程代码的获取：代码太大，无法邮箱发送，以某度网盘链接方式发送，资料获取方式：私。网盘资料如下：
数据采集软件有哪些
1. 火车头数据采集软件：针对具备一定编程基础的用户，能够解读网页源码和页面结构。
2. 八爪鱼数据采集器：操作简便，适合初学者，但需学习软件的采集原理和教程，具有一定的学习曲线，无需编程知识。
3. 集搜客数据采集工具：适合初级用户，无需编程技能，但后期可能面临较多付费要求。
4. 神箭手云爬虫：一个爬虫系统框架，用户需自行编写爬虫程序，适用于有编程基础的用户。
5. 狂人采集器：专注于论坛和博客文本内容的抓取，不适合进行全网数据采集，无需编程知识。
对于没有编程基础的用户，推荐使用八爪鱼数据采集器。如果用户具备编程能力，建议基于神箭手云爬虫开发个人爬虫程序。对于高级用户，可以根据个人需求，利用Python或Java等编程语言进行自主开发。
笔趣阁源代码是一款什么软件？
笔趣阁源代码是一款PHP开源程序。笔趣阁源码主要是为了搭建小说阅读网站而开发的，在Web环境下使用最为方便。代码分为前台和后台两部分。前台代码实现了小说的阅读、搜索、分类等功能，主要位于根目录下的index.php文件中。后台代码实现了小说的管理、添加、修改等功能，主要位于根目录下的admin.php文件中。
在搭建网站时，只需要将该代码上传至服务器，然后在浏览器中访问即可。该代码实现了小说的分类、搜索、阅读等功能，也可以根据需要进行二次开发。该代码使用了PHP的MVC框架，采用了Smarty模板引擎，实现了页面的前后端分离，便于程序的维护和升级。
笔趣阁的便利性
提供了海量的小说资源，包括玄幻、修仙、言情、历史等各种类型，可以满足不同读者的需求。界面设计人性化，注重用户体验和阅读感受。用户可以根据自己的喜好更改书本的背景颜色、亮度、字体大小，并且可以自动同步读书进程，将书本添加至书架，方便用户阅读。
提供听书功能，避免读者用眼过度，以及可以随时随地的阅读。提供交流和抒发情感的平台，用户可以随时发表评论和与其他读者交流。根据全网打分和用户读书分类推荐用户最想读的书籍类型，并将各大网文平台榜单同步，方便读者挑选书籍。
全网最全面的pytest测试框架进阶-conftest文件重写采集和运行测试用例的hook函数
深入理解pytest测试框架的运行机制，对于二次开发至关重要。从conftest文件开始，我们逐步解析测试用例采集和执行的hook函数。
首先，pytest的运行流程涉及多个hook函数，如pytest_collection用于初始化会话，收集测试用例。pytest_pycollect_makemodule则寻找目录中的测试类文件。pytest_make_collect_report确认每个测试节点的采集结果，如是否成功。
pytest_pyfunc_call负责执行测试方法，而pytest_runtest_makereport生成测试报告，根据测试结果调用pytest_report_teststatus。当测试失败时，pytest_exception_interact提供交互式处理异常的机会。
在测试用例运行过程中，pytest_runtest_protocol会依次调用pytest_runtest_setup、pytest_runtest_call和pytest_runtest_teardown，执行测试前的设置、测试执行和清理步骤。例如，pytest_runtest_call会检查断言，如testchengfa中，对'0'与'a'的比较失败，导致失败标记。
最终，pytest_terminal_summary汇总测试结果，包括测试用例的通过和失败情况。整个测试流程结束后，你会看到详细的测试报告，包括失败的用例和原因。
在学习过程中，有G的学习资料供你参考，包含项目实战，如大型电商平台的自动化测试、视频教程、项目源码和面经。通过这些资源，你可以更好地提升软件测试技能，甚至实现职业晋升。
记住，持续学习和实践是提升的关键，祝你在测试领域取得成功！
翻遍全网，这几款休闲、提效神器务必收藏！
欢迎来到@Python与数据挖掘，专注于Python、数据分析和生活中的高效工具分享！ 今天，让我们从技术文章的世界转向实用工具，这里有Chrome插件和非插件两部分，记得在阅读后给予支持哦！Chrome插件推荐
Fehelper：前端开发者的全方位工具箱，内置Json工具、代码美化、压缩、二维码生成等众多实用功能。
SimilarSites：发掘相关网站的好帮手，快速找到同类资源站点，扩展你的浏览范围。
Simple Allow Copy：轻松解除复制限制，无需付费即可右键复制内容。
自选基金助手：开源的基金监控插件，实时查看基金动态，助你投资决策。
listen 1：汇集多平台音乐，免费畅听全球热门歌曲。
FireShot：完美解决网页截图难题，方便快捷。
非插件工具
GitMind：云端思维导图工具，跨平台免费制作各种图表。
PDF派：个实用PDF转换工具，操作简单，免费高效。
Visual Studio Code：跨平台源代码编辑器，支持多种开发语言和扩展。
其他文章推荐
微软的机器学习新进展
AutoML工具库深度盘点
Python高效神器集锦
f-strings的强大功能揭秘
最强Python可视化库介绍
入门机器学习指南
Python词云制作教程
必备的Linux命令学习清单
Python分析《长津湖》热度实战
Excel+Python制作天气预报表
JupyterLab扩展程序Mito的妙用
自动化机器学习神器FLAML
感谢阅读，期待你的点赞和分享，更多内容请持续关注我们。
