void MovieManage_Yh::MovieShow_Yh() { cout << "电影名称\t\t电影编号\t\t电影信息" << endl; for (int i = 0; i < mCount_Yh; i++) { cout << mz_Yh[i].GetNum_Yh() << "\t" << mz_Yh[i].GetName_Yh() << endl; } system("pause"); } void MovieManage_Yh::MovieRating_Yh(string nu_Yh) { string num_name_Yh; double ra_Yh = 0; cout << endl << "请输入电影名称:"; cin >> num_name_Yh; if (MovieSearch_Yh(num_name_Yh, true)) { cout << "请给 " << mName_Yh << " 电影评分(10分制):"; cin >> ra_Yh; rating_Yh[rCount_Yh++] = { nu_Yh, mNum_Yh, ra_Yh }; system("pause"); } } void MovieManage_Yh::RatingShow_Yh() { cout << "用户编号\t\t" << "电影名称\t\t" << "评分" << endl; for (int i = 0; i < rCount_Yh; i++) { cout << rating_Yh[i].uNum_Yh << "\t\t" << rating_Yh[i].mNum_Yh << "\t\t" << rating_Yh[i].rating_Yh << endl; } system("pause"); } 请详细解释这段代码意思

时间: 2024-04-10 07:32:25 浏览: 9
这段代码是一个电影管理系统的一部分,它包含了三个成员函数:MovieShow_Yh、MovieRating_Yh和RatingShow_Yh。 1. MovieShow_Yh函数用于显示电影列表。它首先输出一个表头,然后通过一个for循环遍历电影数组mz_Yh,并输出每个电影的编号和名称。 2. MovieRating_Yh函数用于为电影评分。它首先声明了一些变量:num_name_Yh用于存储用户输入的电影名称,ra_Yh用于存储用户的评分。然后它提示用户输入电影名称,并调用MovieSearch_Yh函数来检查该电影是否存在。如果电影存在,它会要求用户输入评分,并将评分信息存储在rating_Yh数组中。 3. RatingShow_Yh函数用于显示电影的评分信息。它首先输出一个表头,然后通过一个for循环遍历评分数组rating_Yh,并输出每个评分的用户编号、电影编号和评分值。 最后,这段代码使用system("pause")函数来暂停程序的执行,以便用户能够看到输出结果。整体而言,这段代码实现了一个简单的电影管理系统,可以显示电影列表、为电影评分并显示评分信息。
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用python爬虫爬取电影票房代码

这里提供一个简单的电影票房爬虫示例,使用的是 requests 和 BeautifulSoup 库: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} # 设置要爬取的电影名称和对应的链接 movies = {'流浪地球': 'https://www.endata.com.cn/BoxOffice/MovieStock/movieShow.html?id=527830', '复仇者联盟4:终局之战': 'https://www.endata.com.cn/BoxOffice/MovieStock/movieShow.html?id=522674', '战狼2': 'https://www.endata.com.cn/BoxOffice/MovieStock/movieShow.html?id=492038'} for movie, url in movies.items(): # 发送 GET 请求获取 HTML 页面 response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析 HTML 页面,获取票房信息 box_office = soup.find('span', attrs={'id': 'piaofang'}).text total_box_office = soup.find('span', attrs={'id': 'boxoffice'}).text print('{}的票房为:{},总票房为:{}'.format(movie, box_office, total_box_office)) ``` 这个爬虫的实现十分简单,可以根据需要进行修改,例如添加更多的电影名称和链接。注意,爬取电影票房信息时需要注意反爬虫机制,可以设置请求头中的 User-Agent 等信息以模拟浏览器访问。

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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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