p = 1.0 * data.cumsum() / data.sum() p.plot(color='b', secondary_y=True, style='-o', linewidth=1) plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy=(6, p[6]), xytext=(6 * 0.9, p[6] * 0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=.2'))这几行代码是什么意思

时间: 2024-04-23 22:23:40 浏览: 143
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DATA_logging4.zip_Acceloremeter data_zip

这几行代码主要是用来绘制累计占比曲线，并在图中标出某一点（在本例中是第7个数据点）的累计占比值。 解释如下： 1. `p = 1.0 * data.cumsum() / data.sum()`：计算数据的累计占比，cumsum()代表计算数据的累计和，data.sum()代表计算数据的总和，1.0 * 是为了将结果转换为浮点型。 2. `p.plot(color='b', secondary_y=True, style='-o', linewidth=1)`：绘制累计占比曲线，color表示曲线的颜色，secondary_y=True表示使用右侧y轴，style='-o'表示曲线使用实心圆点标记，linewidth=1表示曲线宽度为1。 3. `plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy=(6, p[6]), xytext=(6 * 0.9, p[6] * 0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=.2'))`：在第7个数据点处添加注释。format(p[6], '.4%')表示将p中第7个数据点的累计占比值格式化为百分数，xy=(6, p[6])表示注释的位置在第7个数据点处，xytext=(6 * 0.9, p[6] * 0.9)表示注释文本的位置（在注释点的0.9倍处），arrowprops是一个字典，其中arrowstyle='->'表示箭头形状为向右的箭头，connectionstyle='arc3, rad=.2'表示连接线的形状为弧线，弧线的弧度为0.2。
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mu_b = sum(background .* img) / p_b; % 背景均值 sigma_w2 = p_w * (mu_w - cdf(t))^2; sigma_b2 = p_b * (mu_b - (1 - cdf(t)))^2; sigma_b = sqrt(sigma_w2 + sigma_b2); if sigma_b > max_sigma max_...
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if sigma_b_squared_times_sigma_w_squared > max_sigma_b_squared_times_sigma_w_squared best_threshold = t; max_sigma_b_squared_times_sigma_w_squared = sigma_b_squared_times_sigma_w_squared; end end ...

data = pd.read_excel('篮球数据.xls', index_col='品牌') data = data['销量（万）'].copy() Profiting = data.sort_values(ascending=False) #绘制各评论种类数量的帕累托图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用于正常显示负号 plt.figure(figsize=(20,12)) Profiting.plot(kind='bar') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=30) p = 1.0 * Profiting.cumsum() / Profiting.sum() p.plot(color='r',secondary_y=True, style='-o',linewidth=2,rot=90) plt.subplots_adjust(bottom=0.2) plt.annotate(format(p[5],'.4%'), xy=(6,p[5]), xytext=(6 * 0.9,p[5] * 0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2'))解释代码意思

其中，“index_col='品牌'”是将“品牌”列设定为索引列，而“data['销量（万）'].copy()”是将数据框中的“销量（万）”列复制出来，形成一个新的数据框。接着，通过sort_values函数对“销量（万）”列进行降序排列...

def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))

6. return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs)): 这行代码使用经过处理后的概率分布进行采样，返回一个在0到len(probs)之间的整数值，作为采样结果。 总结来说，这个函数的作用是根据给定的...

y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)和 x_embed = not_mask.cumsum(2, dtype=torch.float32)使用C++如何实现？？

std::vector<float> y_embed(std::vector<bool>& not_mask, int dim) { std::vector<float> result(not_mask.size(), 0.0f); // 对于每一维，从最后一个元素开始累加 for (int i = not_mask.size() - 1; i >= 0...

data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据副本3.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s') data = data.dropna() # 绘制原始时间序列图 plt.plot(data) plt.title('Original Time Series') plt.show() # 对时间序列进行平稳化处理 predictions_diff = pd.Series(data.fittedvalues, copy=True) predictions_diff_cumsum = predictions_diff.cumsum() predictions = pd.Series(data['y'].iloc[0], index=data.index) predictions = predictions.add(predictions_diff_cumsum, fill_value=0) # 绘制平稳化后的时间序列图 plt.plot(predictions) plt.title('Stabilized Time Series') plt.show(),如何修改成功运行AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'fittedvalues'

result = model.fit(data) 如果存在这样的语句，就需要将拟合后的结果保存在 DataFrame 对象中，例如： python model = SomeModel() result = model.fit(data) data['fittedvalues'] = result.fittedvalues...

RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide rel_spectrum = np.abs(1.0 - np.cumsum(s / np.sum(s)))

这个警告通常表示出现了除以0的情况，导致计算结果为无穷大或NaN。... rel_spectrum = np.abs(1.0 - np.cumsum(s / np.sum(s))) 这样，如果分母为0，就会返回全0的数组，避免出现除以0的情况。

rel_spectrum = np.abs(1.0 - np.cumsum(s / np.sum(s))) 还是报错

np.abs(1.0 - np.cumsum(s / np.sum(s))) 这一行的作用是对累积概率函数取绝对值，以获得从第一个特征开始，每个特征对于整体变化的影响程度。 如果仍然收到错误，可能是以下几个原因： 1. **数值溢出**：如果s...

def GM11(x0): x1 = x0.cumsum() z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1 , np.ones_like(z1),axis= 1) Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1,1)) [[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T,B)),B.T),Yn) #计算参数 f = lambda k: (x0[0]- b/a)*np.exp(-a*(k-1)) - (x0[0]- b/a)*np.exp(-a*(k-2)) delta = np.abs(x0 - np.array([f(i) for i in range(1,len(x0) + 1)])) C = delta.std()/x0.std() P = 1.0*(np.abs(delta = delta.mean()) < 0.6*745*x0.std()).sum()/len(x0) return f,a,b,x0[0],C,P

该函数的输出包括预测结果f、模型参数a和b、数据序列的首项x0[0]、预测误差比C和精度P。 具体的实现过程为： 1. 对原始数据进行累加，得到一次累加序列x1。 2. 计算均值生成矩阵z1。 3. 建立累加数据与均值的...

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。...

解释： def gray2rv(self, gray_code): # Gray Code to real value: one piece of a whole chromosome # input is a 2-dimensional numpy array of 0 and 1. # output is a 1-dimensional numpy array which convert every row of input into a real number. _, len_gray_code = gray_code.shape b = gray_code.cumsum(axis=1) % 2 mask = np.logspace(start=1, stop=len_gray_code, base=0.5, num=len_gray_code) return (b * mask).sum(axis=1) / mask.sum()

这段代码实现的功能是将一个二维的格雷码数组转换成一个一维的实数数组。具体来说，输入参数gray_code是一个由0和1组成的二维numpy数组，每一行表示一个格雷码，输出是一个一维numpy数组，将每一行格雷码转换成一个...

def open_file(self): file_path = self.file_entry.get().strip() # 在文本输入框中得到的文件地址 data = open_binary_file(file_path) # 打开二进制文件并读取数据 if self.chart is None: self.chart = Chart(data) else: self.chart.raw_data = data self.chart.diff_data = np.diff(self.chart.raw_data) # 更新微分数据 self.chart.integral_data = np.cumsum(self.chart.raw_data) # 更新积分数据 self.update_chart()

这段代码是一个方法，它实现了打开一个二进制文件并读取其中的数据，然后更新一个图表。具体来说，这个方法首先从文本输入框中获取文件路径，然后调用一个名为open_binary_file的函数打开这个文件并读取数据。...

self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)

具体来说，np.cumsum(self.token_field_dims) 会计算出输入特征 X_T 的不同取值的数量的累积和，然后用 np.array((0, *cumsum)) 将其转换为一个 NumPy 数组，并在开头添加一个 0。这样得到的 self.offsets ...

predicted = clf.predict(X_new_tfidf) print(predicted) y_prob=clf.predict_proba(X_new_tfidf) y_pred_class = np.argmax(y_prob, axis=1) # y_pred = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_prob] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)[:,0] print(y_pred) total_cnt = 0 correct_cnt = 0 for test_label, predicte in zip(test_labels, predicted): total_cnt += 1 if test_label == predicte: correct_cnt += 1 print('%r => %s' % (test_label, predicte)) # 将预测值和真实标签存储在一个数组中 y_true = np.array(test_labels) # 按照预测概率值排序 order = y_prob.argsort() # 计算每个点的两个指标 fp = np.cumsum((y_true[order] == 0) & (y_pred[order] == 1)) tp = np.cumsum((y_true[order] == 1) & (y_pred[order] == 1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_class)用SciPy计算ks

在代码中已经计算了y_pred_class，因此可以直接使用y_pred_class计算KS值。 具体使用方法如下： 1. 导入需要的库： python from scipy.stats import ks_2samp 2. 准备真实标签数据y_true和预测概率值...

def generate(): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) c = id2char[pos] return gen[1:] def generate_with_head(head): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' i = 0 while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) if (c == '[' or c == '。' or c == '，') and i < len(head): c = head[i] i += 1 else: c = id2char[pos] return gen[1:]

这段代码包含了两个函数，第一个函数generate用于生成一段随机的文本，其工作流程是先生成一个起始字符'['，然后不断地根据当前字符生成下一个字符，直到生成']'字符为止。在生成下一个字符时，会根据当前字符的概率...

为什么求2d图像的位置编码时，要y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32) # 累加1得到y方向坐标 [h]

具体而言，我们可以使用cumsum函数对not_mask行向量进行累加，得到每个像素点在y方向上的坐标。其中，not_mask是一个二维张量，其形状为[h,w]，表示图像中每个像素点是否为填充像素。在进行累加时，我们只需要对第二...

base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

def base_efron(y_test, y_test_pred): time = y_test[:, 0] event = y_test[:, 1] y_pred = y_test_pred n = len(time) sort_index = np.argsort(time) time = time[sort_index] event = event[sort_index]...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, *x_model) y_predict = GM11_predict(y, *y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5*np.exp(-0.5*((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,) ，请写出问题所在，并给出解决代码

因此在计算灰色关联度时，x和y的长度不一致，导致了operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,)的错误。 解决方法是将GM11_predict函数中的range(1, 11)修改为range(1, len(x0))，即： ...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

这段代码是在进行主成分分析（PCA）的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并...

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Angular程序高效加载与展示海量Excel数据技巧

资源摘要信息: "本文将讨论如何在Angular项目中加载和显示Excel海量数据，具体包括使用xlsx.js库读取Excel文件以及采用批量展示方法来处理大量数据。为了更好地理解本文内容，建议参阅关联介绍文章，以获取更多背景信息和详细步骤。" 知识点: 1. Angular框架: Angular是一个由谷歌开发和维护的开源前端框架，它使用TypeScript语言编写，适用于构建动态Web应用。在处理复杂单页面应用（SPA）时，Angular通过其依赖注入、组件和服务的概念提供了一种模块化的方式来组织代码。 2. Excel文件处理: 在Web应用中处理Excel文件通常需要借助第三方库来实现，比如本文提到的xlsx.js库。xlsx.js是一个纯JavaScript编写的库，能够读取和写入Excel文件（包括.xlsx和.xls格式），非常适合在前端应用中处理Excel数据。 3. xlsx.core.min.js: 这是xlsx.js库的一个缩小版本，主要用于生产环境。它包含了读取Excel文件核心功能，适合在对性能和文件大小有要求的项目中使用。通过使用这个库，开发者可以在客户端对Excel文件进行解析并以数据格式暴露给Angular应用。 4. 海量数据展示: 当处理成千上万条数据记录时，传统的方式可能会导致性能问题，比如页面卡顿或加载缓慢。因此，需要采用特定的技术来优化数据展示，例如虚拟滚动（virtual scrolling），分页（pagination）或懒加载（lazy loading）等。 5. 批量展示方法: 为了高效显示海量数据，本文提到的批量展示方法可能涉及将数据分组或分批次加载到视图中。这样可以减少一次性渲染的数据量，从而提升应用的响应速度和用户体验。在Angular中，可以利用指令（directives）和管道（pipes）来实现数据的分批处理和显示。 6. 关联介绍文章: 提供的文章链接为读者提供了更深入的理解和实操步骤。这可能是关于如何配置xlsx.js在Angular项目中使用、如何读取Excel文件中的数据、如何优化和展示这些数据的详细指南。读者应根据该文章所提供的知识和示例代码，来实现上述功能。 7. 文件名称列表: "excel"这一词汇表明，压缩包可能包含一些与Excel文件处理相关的文件或示例代码。这可能包括与xlsx.js集成的Angular组件代码、服务代码或者用于展示数据的模板代码。在实际开发过程中，开发者需要将这些文件或代码片段正确地集成到自己的Angular项目中。 总结而言，本文将指导开发者如何在Angular项目中集成xlsx.js来处理Excel文件的读取，以及如何优化显示大量数据的技术。通过阅读关联介绍文章和实际操作示例代码，开发者可以掌握从后端加载数据、通过xlsx.js解析数据以及在前端高效展示数据的技术要点。这对于开发涉及复杂数据交互的Web应用尤为重要，特别是在需要处理大量数据时。
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Argos客户端开发流程及Vue配置指南

资源摘要信息:"argos-client:客户端" 1. Vue项目基础操作 在"argos-client:客户端"项目中，首先需要进行项目设置，通过运行"yarn install"命令来安装项目所需的依赖。"yarn"是一个流行的JavaScript包管理工具，它能够管理项目的依赖关系，并将它们存储在"package.json"文件中。 2. 开发环境下的编译和热重装 在开发阶段，为了实时查看代码更改后的效果，可以使用"yarn serve"命令来编译项目并开启热重装功能。热重装(HMR, Hot Module Replacement)是指在应用运行时，替换、添加或删除模块，而无需完全重新加载页面。 3. 生产环境的编译和最小化 项目开发完成后，需要将项目代码编译并打包成可在生产环境中部署的版本。运行"yarn build"命令可以将源代码编译为最小化的静态文件，这些文件通常包含在"dist/"目录下，可以部署到服务器上。 4. 单元测试和端到端测试 为了确保项目的质量和可靠性，单元测试和端到端测试是必不可少的。"yarn test:unit"用于运行单元测试，这是测试单个组件或函数的测试方法。"yarn test:e2e"用于运行端到端测试，这是模拟用户操作流程，确保应用程序的各个部分能够协同工作。 5. 代码规范与自动化修复 "yarn lint"命令用于代码的检查和风格修复。它通过运行ESLint等代码风格检查工具，帮助开发者遵守预定义的编码规范，从而保持代码风格的一致性。此外，它也能自动修复一些可修复的问题。 6. 自定义配置与Vue框架 由于"argos-client:客户端"项目中提到的Vue标签，可以推断该项目使用了Vue.js框架。Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的单页应用程序。在项目的自定义配置中，可能需要根据项目需求进行路由配置、状态管理（如Vuex）、以及与后端API的集成等。 7. 压缩包子文件的使用场景 "argos-client-master"作为压缩包子文件的名称，表明该项目可能还涉及打包发布或模块化开发。在项目开发中，压缩包子文件通常用于快速分发和部署代码，或者是在模块化开发中作为依赖进行引用。使用压缩包子文件可以确保项目的依赖关系清晰，并且方便其他开发者快速安装和使用。 通过上述内容的阐述，我们可以了解到在进行"argos-client:客户端"项目的开发时，需要熟悉的一系列操作，包括项目设置、编译和热重装、生产环境编译、单元测试和端到端测试、代码风格检查和修复，以及与Vue框架相关的各种配置。同时，了解压缩包子文件在项目中的作用，能够帮助开发者高效地管理和部署代码。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【SecureCRT高亮规则深度解析】：让日志输出一目了然的秘诀

![【SecureCRT高亮规则深度解析】：让日志输出一目了然的秘诀](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) 参考资源链接：[SecureCRT设置代码关键字高亮教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b5eabe7fbd1778d44db0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. SecureCRT高亮规则概述 ## 1.1 高亮规则的入门介绍 SecureCRT是一款流行的终端仿真程序，常被用来
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在用友U8 UFO报表系统中，如何通过格式管理功能实现报表的格式与样式自定义？

格式管理功能是用友U8 UFO报表系统的一个核心特性，允许用户根据具体需求对报表的布局和样式进行个性化定制。具体操作步骤如下： 参考资源链接：[用友U8 UFO报表系统详解与操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/11hy4cw3at?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，打开用友U8 UFO报表系统，选择需要编辑的报表文件。 进入报表编辑界面后，点击界面上的‘格式’菜单，这里可以设置报表的各种格式参数。 在格式设置中，用户可以定义报表的字体、大小、颜色、
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基于源码的PHP Webshell审查工具介绍

资源摘要信息:"webshell_finder是一款基于源码分析的PHP webshell审查工具。webshell是一种通过网页木马上传的Web后门程序，通常被攻击者用于非法控制遭受攻击的服务器。webshell_finder的原理是遍历指定目录下的所有PHP文件，并对这些文件进行分析，以识别webshell特有的特征函数。特征函数是指webshell中用于执行控制命令、文件操作等恶意行为的函数，如常见的eval、assert、system等。这些函数如果被用于非法目的，则可能构成webshell代码。工具通过识别这些函数并分析其上下文，可以找出具有恶意性质的webshell代码。 目前版本的webshell_finder已经包含了一定数量的特征函数，但作者也提到，通过添加更多的特征函数到特征函数数组中，工具的检测能力将得到加强。这表示，随着特征库的丰富和完善，webshell_finder的检测范围和准确性都有可能得到显著提升。 webshell_finder的使用场景通常是在网站被怀疑遭受了webshell攻击后，进行后门代码的查找和清理工作。它可以辅助安全人员和网站管理员快速定位可能存在的webshell代码，并采取相应的防御或清除措施。 需要注意的是，该工具虽然功能强大，但也不能保证100%检测出所有类型的webshell，因为攻击者可能会使用各种变形或者混淆技术来绕过特征匹配。因此，建议结合其他安全措施和定期的安全审计来提高整体的安全防护水平。 从标签"PHP"可以推测，webshell_finder主要针对PHP编写的网站应用，这是因为PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，很多网站和Web应用程序都是基于PHP开发的。针对这类应用程序进行安全性审查和防护是十分必要的。 总结来说，webshell_finder作为一个源码级别的webshell审查工具，其核心价值在于能够快速识别并定位出网站中潜在的后门代码，从而帮助提高网站的安全性。随着特征库的不断更新和优化，该工具在未来有可能成为PHP网站安全防护中不可或缺的一部分。"