1.想问下python怎么用正则匹配双引号里面的票据票据内容呢？
2.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
3.nostr协议 nostream中继器分析
4.Zint，源码一款免费、票据票据开源的源码条码生成器

想问下python怎么用正则匹配双引号里面的内容呢？

       按照你的要求用正则匹配出字符串后,把它们追加到一个字典中的Python程序如下

       import re

       dic={ }

       value=[]

       s='{ :["科目\时间",["流动资产","元",0,true,false],["货币资金","元",2,false,true],["以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产","元",2,false,true],["应收票据及应收账款","元",2,false,true]}'

       regex=r'"([^"]+)"'

       result=re.findall(regex,s)

       for i in range(1,len(result),2):

        value.append(result[i]+"("+result[i+1]+")") 

       key=result[0]

       key=key.replace("科目\时间","科目\年度")

       dic[key]=value

       print(dic)

       源代码(注意源代码的缩进)

OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）

       OCR文字识别软件系统，票据票据集成PyQT界面和源码，源码linux lvs源码支持中英德韩日五种语言，票据票据提供下载链接和部署教程。源码系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，票据票据支持各种文档形式的源码文字检测与识别，包括票据、票据票据证件、源码书籍和字幕等。票据票据通过OCR技术，源码将纸质文档中的票据票据文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。问道1.42源码系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。

       OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的水果溯源码文本行进行识别。

       PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。

       系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，原创文学源码检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。

       安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。

       下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...

nostr协议 nostream中继器分析

       nostr网络构建在客户端与中继器之间，中继器可以看作是服务器端的节点。客户端与中继器交互的协议即为nostr协议。让我们以nostream为例，分析中继器内部的构成。

       nostream作为node框架编写的中继器，其核心功能基于PostgreSQL数据库、c mspaint源码Redis数据缓存机制，使用TypeScript语言。通信则通过WebSocket和HTTP协议实现。从架构上，我们可以将其视为客户端消息发送、中继器处理与转发、客户端接收的完整流程。

       中继器内部主要包含三个关键对象：EventRepository、UserRepository和InvoiceRepository，用于数据存储管理。EventRepository负责事件数据的存储，UserRepository管理用户信息，而InvoiceRepository则用于票据存储。

       事件处理机制是nostream的核心，通过构建一系列事件解析策略IEventStrategy，根据事件的kind类型，将事件分别推入不同的策略进行解析。解析后的事件经由数据存储模块处理后，通过WebSocket发送出去。

       在nostream源码中，有一段用于事件处理的代码，主要功能是将处理结果和事件进行广播。这个流程体现了nostr协议的基本功能。

       在解析策略部分，可以发现其设计符合NIP（nostr协议改进提案）的规范，为实现nostr协议提供了理论依据与实践指导。

       总结：nostream通过数据库、缓存与WebSocket等技术，构建了一个高效的中继器，实现了nostr协议的完整功能，包括事件的接收、解析、存储与广播。这是实现去中心化通信的重要步骤。

Zint，一款免费、开源的条码生成器

       探索Zint：免费开源的条码创作神器</

       Zint，这个强大的条码生成器，以其免费且开源的特性，为全球开发者和用户带来了无尽的便利。它兼容多平台，无论是Windows、Linux还是macOS，都能流畅运行，得益于其C语言的精湛编撰工艺。

       设计初衷是简便易用和高度灵活性，Zint提供了直观的命令行界面和丰富的编程接口，包括C、C++、Java和Python等，让无论是新手还是专业开发者都能轻松上手。通过调整各种选项和参数，如EAN-、Code 、QR Code、Data Matrix等条码类型，甚至条码尺寸、颜色和边距，用户能定制出符合特定需求的条码艺术。

       在生成QR Code时，用户可以精准设定版本号、错误纠正级别和编码模式等高级选项，确保信息传递的准确性和可靠性。Zint生成的条码支持多种输出格式，如PNG、SVG和EPS，这使得它们在数字化世界和传统印刷领域都能大显身手。将条码嵌入Web应用，或是用于印刷品设计，Zint都能胜任。

       开放源代码的Zint，不仅让每个人都可免费使用，还鼓励创新和改进。其广泛的应用场景包括库存管理、物流追踪、票据生成等商业和非商业领域，成为提高效率的得力助手。无论你是企业用户还是独立开发者，Zint都是你条形码生成工具箱中的宝贵一员。