desktop history

时间: 2023-08-15 15:09:16 浏览: 93
您想了解关于桌面历史的相关信息吗？桌面历史是指计算机操作系统中用于显示图标、文件和文件夹的用户界面。它的发展经历了多个阶段和变革。以下是一些关键的桌面历史里程碑： 1. 1984年，苹果公司推出了第一台Macintosh计算机，它引入了图形用户界面（GUI）和桌面随处可见的图标和文件夹。 2. 1990年代，微软推出了Windows 95操作系统，它引入了开始菜单和任务栏等经典的桌面元素。 3. 2001年，苹果推出了Mac OS X，它结合了Unix操作系统和苹果的图形用户界面风格，成为后续Mac操作系统的基础。 4. 2007年，微软推出了Windows Vista，带来了视觉上更加漂亮和功能更强大的桌面体验。 5. 2012年，微软发布了Windows 8，它引入了全新的开始屏幕，取代了传统的开始菜单，并将桌面与触摸屏界面融合在一起。 6. 近年来，随着移动设备的普及，移动操作系统如iOS和Android也在桌面界面方面取得了重大进展，提供了更加直观和流畅的用户体验。 这些是桌面历史中的一些重要里程碑，每个操作系统都有自己独特的界面和功能。桌面历史的发展一直在不断演进，以满足用户对用户界面的需求和期望。
相关问题

gitdesktop回溯

在Git中，可以使用`git reset`命令回溯(commit)到之前的某个版本。`git reset`命令有三种模式：soft、mixed和hard。其中，soft模式只是将HEAD指针回溯到指定的commit，不会修改工作目录和暂存区的内容；mixed模式会将HEAD指针回溯到指定的commit，并且会取消暂存区的内容，但工作目录的文件内容不会被修改；hard模式会将HEAD指针回溯到指定的commit，并且会取消暂存区和工作目录的所有修改，恢复到指定commit时的状态。 要回溯(commit)到之前的某个版本，在Git Desktop中可以按照以下步骤操作： 1. 打开Git Desktop应用程序。 2. 在左侧导航栏中选择你的仓库。 3. 在右侧的"History"选项卡中，你可以看到提交历史记录。 4. 找到你想要回溯的版本，并且点击该提交的"Revert"按钮。 5. 在弹出的确认对话框中，确认你要回溯(commit)到该版本。 6. Git Desktop会自动执行回溯操作，你的仓库将回溯(commit)到你选择的版本。 需要注意的是，回溯(commit)操作会改变你的仓库历史记录，因此在执行回溯之前，请确保你了解操作的影响，并且确认你想要回溯到指定的版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【git】(task1)git基础和常用命令](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/124782563)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:31: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(history.history['loss']) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:37: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

这个警告是由于 Matplotlib 库版本的问题引起的。这个警告表明，您使用的 Matplotlib 版本将在未来的两个较小版本中删除支持“FigureCanvases”而不带有“required_interactive_framework”属性的功能。这可能会影响您的代码在未来的 Matplotlib 版本中的可用性。建议您更新 Matplotlib 库版本以消除这个警告。您可以通过以下命令来更新 Matplotlib 库： ``` pip install --upgrade matplotlib ``` 这将安装最新版本的 Matplotlib 库，以便您的代码能够与未来版本的 Matplotlib 兼容。

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# 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data_pred = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码续写预测代码

# 预测代码 # 将数据预处理后进行预测 data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values data_pred = (data_pred - np.mean(data_pred, axis=0)) / np.std(data_pred, axis=0) y_pred = nn.forward(data_pred) ...

Epoch 1/200: 0%| | 0/11 [00:00<?, ?it/s<class 'dict'>]Traceback (most recent call last): File "C:/Users/vipuser/Desktop/yolov4-pytorch-master/train.py", line 550, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "C:\Users\vipuser\Desktop\yolov4-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 42, in fit_one_epoch loss_value_all += loss_item TypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'int' and 'tuple' Epoch 1/200: 0%| | 0/11 [00:26<?, ?it/s<class 'dict'>]

这个错误是由于你的代码中的loss_value_all变量被错误地设置为元组类型，而不是整数类型。你需要检查你的代码，找到这个变量的定义，并将其更改为整数类型。 一种可能的解决方法是在定义loss_value_all时，将其...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\discord\client.py", line 441, in _run_event await coro(*args, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\Desktop\examples\1.py", line 16, in on_ready messages = await channel.history(limit=100).flatten() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'async_generator' object has no attribute 'flatten'

这是一个 Python 中 Discord API 的错误，它提示 async_generator 对象没有 flatten 属性。这个错误可能是由于你使用的 Discord API 版本较旧而引起的。 async_generator 是 Python3.6 新增的一种对象类型，而...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_...

#查询历史记录 def Get_history(): # 连接数据库 conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=DESKTOP-JM5K5CS;DATABASE=bank;UID=sa;PWD=1') # 获取游标 cursor = conn.cursor() # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title('查询历史记录') # 创建标签和输入框 label_account_number = tk.Label(window, text='卡号：') label_account_number.grid(row=0, column=0) entry_account_number = tk.Entry(window) entry_account_number.grid(row=0, column=1) label_password = tk.Label(window, text='密码：') label_password.grid(row=1, column=0) entry_password = tk.Entry(window, show='*') entry_password.grid(row=1, column=1) label_start_date = tk.Label(window, text='交易日期：') label_start_date.grid(row=2, column=0) entry_start_date = tk.Entry(window) entry_start_date.grid(row=2, column=1) label_transaction_type = tk.Label(window, text='交易方式：') label_transaction_type.grid(row=3, column=0) transaction_var = tk.StringVar(value='所有') transaction_radios = [ ('所有', '所有'), ('存款', '存款'), ('取款', '取款'), ('转入', '转入'), ('转出', '转出') ] for i, (text, value) in enumerate(transaction_radios): radio = tk.Radiobutton(window, text=text, variable=transaction_var, value=value) radio.grid(row=i + 4, column=1) label_password = tk.Label(window, text='备注：') label_password.grid(row=4, column=0) entry_password = tk.Entry(window, show='*') entry_password.grid(row=4, column=1) # 创建按钮和文本框 text_history = tk.Text(window) text_history.grid(row=2, column=0, rowspan=6) def get_history(): # 查询数据 account_number = entry_account_number.get() password = entry_password.get() transaction_date = entry_start_date.get() transaction_type = None if transaction_var.get() != '所有': transaction_type = transaction_var.get() # 查询卡号和密码是否匹配 cursor.execute("SELECT * FROM Accounts WHERE account_number = ? AND password = ?",

这段代码看起来是一个查询银行交易历史记录的功能。它连接了一个名为 "bank" 的数据库，然后创建了一个窗口...在函数 get_history() 中，会根据用户输入的信息来查询数据库，找到匹配的记录，然后在文本框中显示出来。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

这个错误提示是因为在使用 scaler.inverse_transform() 函数时，输入的 train_predict 和 y_train 的维度不匹配，导致无法进行运算。具体来说，train_predict 是一个形状为 (611, 1) 的二维数组，而 y_...

C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\NLLLoss2d.cu:103: block: [3,0,0], thread: [385,0,0] Assertion t >= 0 && t < n_classes failed. Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 355, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 241, in fit loss = criterion(output,mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1164, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3014, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误是由于在CUDA设备上的NLLLoss2d操作中出现了断言错误。根据错误信息，断言的条件是“t >= 0 && t ”，即“t”必须大于等于0并且小于类别的数量“n_classes”。然而，这个条件在某个线程中被违反了。...

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码写预测代码

data_pred = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data_pred.xlsx') data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0) # 进行预测 y...

2023-06-07 20:20:53.063803: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1780] OP_REQUIRES failed at summary_kernels.cc:65 : NOT_FOUND: Failed to create a NewWriteableFile: ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 : ϵͳ�Ҳ���ָ����·���� ; No such process Creating writable file ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 Could not initialize events writer. Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 315, in <module> StartNet(aimVpn,attrNameGet,dataBasePath) File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 251, in StartNet history = dnn_b.fit(np.array(x2),np.array(y_APP),epochs=EPOCHS,batch_size=BATCH_SIZE,verbose=2,callbacks=[tensorboard],validation_split=0.3) File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_summary_ops.py", line 140, in create_summary_file_writer _result = pywrap_tfe.TFE_Py_FastPathExecute( UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 410: invalid continuation byte

这个错误看起来是TensorFlow写入事件文件时出现了问题。首先，你需要确认指定的路径是否正确，是否存在写入权限。如果路径不存在，需要手动创建。其次，你可以尝试更新TensorFlow和Keras等库的版本，或者使用其他的...

纠正这段代码：trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) model_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=1) history = model.fit(X_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(y_train_forced_turnover_nolimited), callbacks=[early_stopping, model_checkpoint]) model.load_weights('model.h5') pred = model.predict(X_test) auc = roc_auc_score(test.iloc[:, -1], pred) print('Testing AUC:', auc)

history = model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test_forced_turnover_nolimited), callbacks=[early_stopping, model_checkpoint]) ...

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model from keras.layers import * from sklearn.model_selection import train_test_split in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") in_flow = Reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) out_flow = Reshape(out_flow, (D1.shape[0], 5, 109)) c1 = Reshape(c1, (D1.shape[0], 5, 109)) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split((in_flow, out_flow, c1), D1, test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train,y_train, test_size=0.2, random_state=42) input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([X_train[:,0:5,:,:], X_train[:,5:10,:], X_train[:,10:15,:]], y_train, validation_data=([X_val[:,0:5,:,:], X_val[:,5:10,:], X_val[:,10:15,:]], y_val), epochs=10, batch_size=32) test_loss = model.evaluate([X_test[:,0:5,:,:], X_test[:,5:10,:], X_test[:,10:15,:]], y_test) print("Test loss:", test_loss) 程序的运行结果为Traceback (most recent call last): File "C:\Users\liaoshuyu\Desktop\python_for_bigginer\5.23.py", line 11, in <module> in_flow = Reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) TypeError: Reshape.__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given 怎么修改

Reshape函数的第二个参数应该是一个tuple，用来指定重塑后的形状，而你的第二个参数是一个数组，因此报错。你需要修改为以下代码： in_flow = np.reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) ...

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请直接给我修改好的代码

SERVER=DESKTOP-JM5K5CS;DATABASE=bank;UID=sa;PWD=1') # 获取游标 cursor = conn.cursor() # 查询数据 account_number = entry_account_number.get() password = entry_password.get() transaction_date = ...

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该项目是一款基于Java和C++技术的易涂鸦设计平台源码，包含487个文件，其中Java源文件226个，PNG图片文件135个，XML配置文件88个，其他类型文件包括brush文件7个，gradle文件4个，jpg文件4个，gitignore文件3个，properties文件3个，md文件2个，txt文件2个。该平台专注于涂鸦功能，为用户提供便捷的设计与绘图体验。
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IPQ4019 QSDK开源代码资源包发布

资源摘要信息:"IPQ4019是高通公司针对网络设备推出的一款高性能处理器，它是为需要处理大量网络流量的网络设备设计的，例如无线路由器和网络存储设备。IPQ4019搭载了强大的四核ARM架构处理器，并且集成了一系列网络加速器和硬件加密引擎，确保网络通信的速度和安全性。由于其高性能的硬件配置，IPQ4019经常用于制造高性能的无线路由器和企业级网络设备。 QSDK（Qualcomm Software Development Kit）是高通公司为了支持其IPQ系列芯片（包括IPQ4019）而提供的软件开发套件。QSDK为开发者提供了丰富的软件资源和开发文档，这使得开发者可以更容易地开发出性能优化、功能丰富的网络设备固件和应用软件。QSDK中包含了内核、驱动、协议栈以及用户空间的库文件和示例程序等，开发者可以基于这些资源进行二次开发，以满足不同客户的需求。 开源代码（Open Source Code）是指源代码可以被任何人查看、修改和分发的软件。开源代码通常发布在公共的代码托管平台，如GitHub、GitLab或SourceForge上，它们鼓励社区协作和知识共享。开源软件能够通过集体智慧的力量持续改进，并且为开发者提供了一个测试、验证和改进软件的机会。开源项目也有助于降低成本，因为企业或个人可以直接使用社区中的资源，而不必从头开始构建软件。 U-Boot是一种流行的开源启动加载程序，广泛用于嵌入式设备的引导过程。它支持多种处理器架构，包括ARM、MIPS、x86等，能够初始化硬件设备，建立内存空间的映射，从而加载操作系统。U-Boot通常作为设备启动的第一段代码运行，它为系统提供了灵活的接口以加载操作系统内核和文件系统。 标题中提到的"uci-2015-08-27.1.tar.gz"是一个开源项目的压缩包文件，其中"uci"很可能是指一个具体项目的名称，比如U-Boot的某个版本或者是与U-Boot配置相关的某个工具（U-Boot Config Interface）。日期"2015-08-27.1"表明这是该项目的2015年8月27日的第一次更新版本。".tar.gz"是Linux系统中常用的归档文件格式，用于将多个文件打包并进行压缩，方便下载和分发。" 描述中复述了标题的内容，强调了文件是关于IPQ4019处理器的QSDK资源，且这是一个开源代码包。此处未提供额外信息。 标签"软件/插件"指出了这个资源的性质，即它是一个软件资源，可能包含程序代码、库文件或者其他可以作为软件一部分的插件。 在文件名称列表中，"uci-2015-08-27.1"与标题保持一致，表明这是一个特定版本的软件或代码包。由于实际的文件列表中只提供了这一项，我们无法得知更多的文件信息，但可以推测这是一个单一文件的压缩包。
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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
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【PDF表格创建与编辑】：使用Apache PDFBox和iText库制作表格，表格处理不求人

![java 各种pdf处理常用库介绍与使用](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6ae15afdef45b1d8fe6d289f0065d18c.png) # 1. PDF表格创建与编辑概述 在当今数字化时代，PDF格式因其可移植性和可维护性成为了电子文档的首选。在诸多应用场景中，表格作为一种重要的信息传递工具，其创建与编辑的需求日益增长。本章节将为读者提供一个关于PDF表格创建与编辑的概述，为后续章节中使用Apache PDFBox和iText库进行深入探讨奠定基础。 ## 1.1 PDF表格的作用与重要性 PDF表格在商务沟通、数据分析
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python输出txt文件

在Python中，你可以使用内置的`open()`函数来创建和写入TXT文件。下面是一个简单的例子： ```python # 打开文件（如果不存在则创建） with open('example.txt', 'w') as file: # 写入文本内容 file.write('这是你要写入的内容') # 如果你想追加内容而不是覆盖原有文件 # 使用 'a' 模式（append） # with open('example.txt', 'a') as file: # file.write('\n这是追加的内容') # 关闭文件时会自动调用 `close()` 方法，但使
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高频组电赛必备：掌握数字频率合成模块要点

资源摘要信息:"2022年电赛 高频组必备模块 数字频率合成模块" 数字频率合成（DDS，Direct Digital Synthesis）技术是现代电子工程中的一种关键技术，它允许通过数字方式直接生成频率可调的模拟信号。本模块是高频组电赛参赛者必备的组件之一，对于参赛者而言，理解并掌握其工作原理及应用是至关重要的。 本数字频率合成模块具有以下几个关键性能参数： 1. 供电电压：模块支持±5V和±12V两种供电模式，这为用户提供了灵活的供电选择。 2. 外部晶振：模块自带两路输出频率为125MHz的外部晶振，为频率合成提供了高稳定性的基准时钟。 3. 输出信号：模块能够输出两路频率可调的正弦波信号。其中，至少有一路信号的幅度可以编程控制，这为信号的调整和应用提供了更大的灵活性。 4. 频率分辨率：模块提供的频率分辨率为0.0291Hz，这样的精度意味着可以实现非常精细的频率调节，以满足高频应用中的严格要求。 5. 频率计算公式：模块输出的正弦波信号频率表达式为 fout=(K/2^32)×CLKIN，其中K为设置的频率控制字，CLKIN是外部晶振的频率。这一计算方式表明了频率输出是通过编程控制的频率控制字来设定，从而实现高精度的频率合成。 在高频组电赛中，参赛者不仅需要了解数字频率合成模块的基本特性，还应该能够将这一模块与其他模块如移相网络模块、调幅调频模块、AD9854模块和宽带放大器模块等结合，以构建出性能更优的高频信号处理系统。 例如，移相网络模块可以实现对信号相位的精确控制，调幅调频模块则能够对信号的幅度和频率进行调整。AD9854模块是一种高性能的DDS芯片，可以用于生成复杂的波形。而宽带放大器模块则能够提供足够的增益和带宽，以保证信号在高频传输中的稳定性和强度。 在实际应用中，电赛参赛者需要根据项目的具体要求来选择合适的模块组合，并进行硬件的搭建与软件的编程。对于数字频率合成模块而言，还需要编写相应的控制代码以实现对K值的设定，进而调节输出信号的频率。 交流与讨论在电赛准备过程中是非常重要的。与队友、指导老师以及来自同一领域的其他参赛者进行交流，不仅可以帮助解决技术难题，还可以相互启发，激发出更多创新的想法和解决方案。 总而言之，对于高频组的电赛参赛者来说，数字频率合成模块是核心组件之一。通过深入了解和应用该模块的特性，结合其他模块的协同工作，参赛者将能够构建出性能卓越的高频信号处理设备，从而在比赛中取得优异成绩。