解释代码imp_sorted = sorted(imp_dict.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)

时间: 2024-05-25 07:15:42 浏览: 101
PDF

详解python中的lambda与sorted函数

这行代码的作用是将一个字典imp_dict按照字典值进行降序排序，并将排序后的结果存储在一个元组列表imp_sorted中。 具体地说，函数sorted()用来对字典的items()方法返回的键值对元组进行排序，key参数指定了排序的依据，即按照元组的第二个元素（即字典的值）进行排序。lambda表达式用来实现这个排序依据。reverse=True表示按照降序排序。 最终的结果是一个元组列表，其中每个元组的第一个元素是字典的键，第二个元素是字典的值，按照值的降序排列。
阅读全文

相关推荐

pdf

Python3中sorted()函数与lambda表达式原理解析

Python3中sorted()函数与lambda表达式原理解析 相信很多小伙伴们在一开始学习Python的一些高级用法时遇到过很多困扰。 我准备日常分享一些比较浅显的原理解析帮助大家理解。 博主的原文： lambda表达式 sorted()函数 目录：Python3中sorted()函数与lambda表达式原理解析问题描述原理解析附：原文基础知识lambda表达式sorted 函数 问题描述 很多小伙伴面对这样的排序，很是懵逼： # 预按照每个字典中键'b'的值进行列表排序 L = [{'a': 1, 'b': 4}, {'a': 1111, 'b': 2}, {'a': 1111
pdf

python lambda表达式在sort函数中的使用详解

主要介绍了python lambda表达式在sort函数中的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

sorted_dict = sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)什么意思

具体来说，sorted() 函数返回一个按照指定排序规则排序后的新列表，其中 key 参数用于指定排序规则，lambda x: x[1] 表示按照键值对中的值进行排序，reverse=True 表示按照降序进行排序。结果是一个元组的...

解释这代码 voc_dict=sorted([_ for _ in voc_dict.items() if _[1]>min_seq], key=lambda x:x[1], reverse=True)[:top_n]

这段代码主要实现了以下功能： ...- key=lambda x:x[1] 表示按照元素的第二个值（即出现次数）进行排序。 - reverse=True 表示按照降序排列。 - [:top_n] 表示取出排序后的前 top_n 个元素。

dict_p_order=sorted(dict_p.items(),key=lambda x:x[0],reverse=False)

这段代码是将字典 dict_p 按键进行排序，并将排序结果存储在一个新的列表 dict_p_order 中。具体来说，使用 sorted() 函数对字典的 items() 方法返回的键值对进行排序。排序的依据是键（x[0]），并通过 lambda 函数...

import matplotlib.pyplot as plttop_names = sorted(count_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]top_names_dict = dict(top_names)plt.bar(top_names_dict.keys(), top_names_dict.values())plt.title('Top 10 Names in War and Peace')plt.xlabel('Names')plt.ylabel('Frequency')plt.show()

您好，看到您的代码，我发现可能有一个小问题，就是可能会出现中文乱码的情况。在使用matplotlib库绘制中文柱形图或饼图时，需要使用中文字体，否则会出现中文乱码的情况。 您可以在代码中添加以下语句，来指定中文...

sort_list = sorted(label_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)

这行代码的作用是将一个字典按照值进行降序排列，...因此，sorted(label_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)会返回一个按照字典值降序排列的元组列表，例如[('cat', 10), ('dog', 5), ('bird', 3)]。

解释def count_word_frequency(self): target_word = input("请输入要统计频率的单词：") sentences = re.split(r'[。？！;.!?]', self.text) word_count = {} for i, sentence in enumerate(sentences): if sentence.strip() != "": words = sentence.split() for j, word in enumerate(words): if word == target_word: position = "第{}句，第{}个单词".format(i + 1, j + 1) if position in word_count: word_count[position] += 1 else: word_count[position] = 1 sorted_word_count = dict(sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print("单词出现位置及频率：") for position, count in sorted_word_count.items(): print("{}，{}次".format(position, count))

这段代码是一个类中的方法，其作用是统计文本中指定单词的出现位置和出现频率。 具体解释如下： - 首先，该方法会要求用户输入要统计频率的单词。 - 然后，它会根据句号、问号、感叹号、分号和点号等标点符号将...

def split_dot(words): dots=[',','.','!','?'] str_data = [] for w in words: ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** return(str_data) def get_eng_dicts(datas): w_all_dict = {} for sample in datas: for token in sample.split(" "): ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** sort_w_list = sorted(w_all_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) w_keys = [x for x,_ in sort_w_list[:7000-2]] w_keys.insert(0,"") w_keys.insert(0,"<UNK>") w_dict = { x:i for i,x in enumerate(w_keys) } i_dict = { i:x for i,x in enumerate(w_keys) } return w_dict,i_dict

if len(w) == 1: continue str_data.append(w[:-1]) str_data.append(w[-1]) else: str_data.append(w) get_eng_dicts函数中的代码应该是： if token in w_all_dict: w_all_dict[token] += 1 else: ...

sorted_Q_score = { k:dict(sorted(v.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[:5]) for k,v in Q_score.items()}如果Q_score字典中某个key对应的value中的元素个数少于5个，那么在进行sorted操作时会抛出异常，如何修改

sorted_Q_score = { k:dict(sorted(v.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[:5] if len(v)>=5 else sorted(v.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)) for k,v in Q_score.items()} 这样，当Q_score字典...

# 统计票数 polls_file = open("polls.txt", "r") votes = {} for line in polls_file: name, *books = line.strip().split() for book in books: if book in votes: votes[book] += 1 else: votes[book] = 1 polls_file.close() # 按得票数从高到低排序并输出结果到文件 result_file = open("result.txt", "w") sorted_votes = dict(sorted(votes.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)) for book, vote in sorted_votes.items(): result_file.write("{}:{}\补充完代码

接下来，代码打开 "result.txt" 文件，并使用 sorted() 函数将 votes 中的记录按照得票数从高到低排序，并存储到 sorted_votes 字典中。最后，遍历 sorted_votes 中的每一项，并使用 write() 方法将每本书和其得票数...

def guess_key1(cipher_text, words): letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) sorted_letters = sorted(letter_frequency.keys(), key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) # paixu most_common_letters = sorted_letters[:6] # first 6 for i in range(len(most_common_letters)): for j in range(i+1, len(most_common_letters)): for k in range(j+1, len(most_common_letters)): key = {most_common_letters[i]: 'e', most_common_letters[j]: 't', most_common_letters[k]: 'a'} # key = {'n': 'e', 'o': 't', 's': 'a'} .... decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, words): return key def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict) def is_plaintext(text, words): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in words: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) > 0.001 其中key并没有替换掉所有字母，修改

可以尝试将key字典中没有替换的字母的值设置为出现频率最高的字母，即将如下代码： key = {most_common_letters[i]: 'e', most_common_letters[j]: 't', most_common_letters[k]: 'a'} 修改为： key ...

result = sorted(dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这行代码使用了Python的sorted函数来对字典项进行...key=lambda x: x[1]指定了排序的依据，即按照元组中的第二个元素进行排序。reverse=True表示按降序排序。最终，result将包含按值排序后的键值对元组列表。

dict(sorted(freq_dict_normalized_scaled.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True))若freq_dict_normalized_scaled为空会返回什么

如果freq_dict_normalized_scaled为空，即一个空的字典，则该代码会返回一...sorted_dict = dict(sorted(freq_dict_normalized_scaled.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print(sorted_dict) # 输出 {}

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font....

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 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/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段Python代码，用于对新闻进行情感分析和关键词提取。它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用...

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index，user_index，key为名称，value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵，对每一行进行遍历，找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码，将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print(...

解读代码：# 计算每条未被选中的边能够降低的节点对最短路长度总和 for edge in unselected_edges: # 加入当前边后能够降低的节点对最短路长度总和 delta_total = 0 # 计算最小生成树中所有节点对之间的最短路长度 all_pairs_shortest_paths_before = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(T, weight="weight")) # 计算加入当前边后生成的新图中所有节点对之间的最短路长度 T_with_selected_edge = T.copy() T_with_selected_edge.add_edge(edge[0], edge[1], weight=UG.edges[edge]["weight"]) all_pairs_shortest_paths_after = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(T_with_selected_edge, weight="weight")) # 计算加入当前边后能够降低的节点对最短路长度总和 for node1 in all_pairs_shortest_paths_before.keys(): for node2 in all_pairs_shortest_paths_before[node1].keys(): path_length_before = all_pairs_shortest_paths_before[node1][node2] path_length_after = all_pairs_shortest_paths_after[node1][node2] if path_length_after < path_length_before: delta_total += path_length_before - path_length_after UG.edges[edge]["delta_total"] = delta_total # 选取能够降低最多节点对之间最短路长度的5条边 sorted_edges_by_delta_total = sorted(unselected_edges, key=lambda e: UG.edges[e]["delta_total"], reverse=True)[:5]

这段代码的作用是计算每一条未被选中的边在加入最小生成树后能够降低的节点对最短路长度总和，然后选取能够降低最多节点对之间最短路长度的前5条边。 代码的具体实现过程如下： 1. 对于每一条未被选中的边，计算...
docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx

最新推荐

recommend-type

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx
recommend-type

基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）

基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计），个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计），基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Mat个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。
recommend-type

(完整数据)全国各省、地级市城镇登记失业率面板数据

失业率是指（一定时期满足全部就业条件的就业人口中仍有未工作的劳动力数字），旨在衡量闲置中的劳动产能，是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。 失业数据的月份变动可适当反应经济发展。失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。2013年，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。 2023年2月28日，国家统计局发布《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》。初步核算，全年全国城镇调查失业率平均值为5.6%。年末全国城镇调查失业率为5.5% 数据整理统计2000年至2020年全国335个地级市城镇等级失业率，部分城市和部分年度有缺失。 数据名称：全国335个地级市城镇登记失业率 数据年份：2000-2020年
recommend-type

【java毕业设计】学习交流平台源码（ssm+mysql+说明文档+LW）.zip

1、登陆、注册界面 3、可以查看发表文章并收藏,查看个人收藏 4. 查看其他人的提出的问题,也可以在线进行回答 4、聊天功能: 点击某个人给他留言,查看回复留言 5、评价系统（用户之间,可以进行评价,也能对其他用户进行评价,查看） 6. 学习资料下载(登录后下载) 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 服务器：tomcat7
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
recommend-type

"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