val rusult_1=stu_score.groupBy("s_id","s_name").agg(count("c_id").alias("c_count"),sum("s_score").alias("score_sum"))帮我理解这一段代码

时间: 2024-06-02 07:06:18 浏览: 10
这段代码是对名为stu_score的DataFrame进行分组聚合操作。具体来说，它会根据"s_id"和"s_name"两列进行分组，然后对每组数据进行聚合，计算每组中"c_id"列的数量，以及"s_score"列的总和。聚合后的结果会生成一个新的DataFrame，其中包含"s_id"、"s_name"、"c_count"和"score_sum"四列。其中，"c_count"是每个组中"c_id"列的数量总和，"score_sum"是每个组中"s_score"列的总和。
相关问题

帮忙以下scala代码修改为python代码： val db_name = dbutils.widgets.get("db_name") val table_name = dbutils.widgets.get("table_name") val group_name = dbutils.widgets.get("group_name") val grant_type = dbutils.widgets.get("grant_type") spark.sql("grant usage on database "+db_name+" to `"+group_name+"`;") spark.sql("GRANT "+grant_type+" ON TABLE "+ db_name + "." + table_name + " TO `"+group_name+"`;")

以下是相应的 Python 代码： ```python db_name = dbutils.widgets.get("db_name") table_name = dbutils.widgets.get("table_name") group_name = dbutils.widgets.get("group_name") grant_type = dbutils.widgets.get("grant_type") spark.sql("grant usage on database " + db_name + " to `" + group_name + "`;") spark.sql("GRANT " + grant_type + " ON TABLE " + db_name + "." + table_name + " TO `" + group_name + "`;") ``` 请注意，Python 中字符串的拼接需要使用加号 `+`，而不是 Scala 中的加号 `+`。此外，Python 中字符串可以使用单引号或双引号，但是如果字符串中包含单引号，则应使用双引号括起来，反之亦然。另外，Python 中的注释使用井号 `#`，而不是 Scala 中的双斜杠 `//`。

val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型训练的过程中，计算每个 epoch（训练轮数）的验证集损失（validation loss）并将其存储在一个列表中。具体含义如下： - `val_loss=[]`：定义一个空列表，用于存储每个 epoch 的验证集损失。 - `val_epoch_loss=0`：定义一个变量 `val_epoch_loss`，用于累加每个 batch（批次）的验证集损失。 - `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：使用预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 计算当前 batch 的验证集损失。 - `val_epoch_loss += val_loss.item()`：将当前 batch 的验证集损失加到 `val_epoch_loss` 变量中。 - `val_epoch_loss /= step`：计算当前 epoch 的平均验证集损失，其中 `step` 表示当前 epoch 中 batch 的数量。 - `val_loss.append(val_epoch_loss)`：将当前 epoch 的平均验证集损失添加到 `val_loss` 列表中。 这段代码的目的是在训练过程中对模型进行评估，以确保模型在验证集上的性能是否有所提高。每个 epoch 结束时，都会计算一次验证集损失，并将其存储在 `val_loss` 列表中。最终，可以使用这个列表来绘制损失曲线，以帮助分析模型的性能。

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然而，在实践中，我们可能会遇到一些问题，例如在训练过程中遇到val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的情况。这通常意味着模型在验证集上的分类精度为零，即模型无法正确预测任何验证样本的类别。 问题描述： ...
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GRADIENT.zip_MáS_gradient_x.m_greedy solution_sparse

gradient_QU.m For example, invoking the partial sparse-simplex method with the same setting as the last example (of the greedy sparse-simplex method) also ...@(x,S)g_QU(A,c,x,S),p,500,[1 1 1 ones(7,1)])
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plot_cv_predict.zip_cross_val_predict_plot(cv._predict-python_预测

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这段代码的意思是筛选出 df_total 中 s_score 列为 null 的行，然后将其赋值给 no_score_students 变量。具体实现可以理解为，通过调用 DataFrame 的 filter 方法，传入一个条件判断表达式，该表达式针对 df_student...

请帮我解释以下代码：def run(): time.sleep(1) val = v.get() name = '' start_page = '' end_page = '' try: #获取整型变量，文本框内的起始页和结束页 if val == 1: name = '烧烤' start_page = int(txt11.get().strip()) end_page = int(txt21.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 2: name = '火锅' start_page = int(txt12.get().strip()) end_page = int(txt22.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 3: name = '快餐简餐' start_page = int(txt13.get().strip()) end_page = int(txt23.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 4: name = '韩国菜' start_page = int(txt14.get().strip()) end_page = int(txt24.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 5: name = '饮料' start_page = int(txt15.get().strip()) end_page = int(txt25.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 6: name = '茶厅' start_page = int(txt16.get().strip()) end_page = int(txt26.get().strip()) elif val == 7: name = '汤' start_page = int(txt17.get().strip()) end_page = int(txt27.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 8: name = '酒吧' start_page = int(txt18.get().strip()) end_page = int(txt28.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 9: name = '咖啡馆' start_page = int(txt19.get().strip()) end_page = int(txt29.get().strip()) print(start_page, end_page) elif val == 10: name = '电影' start_page = int(txt10.get().strip()) end_page = int(txt20.get().strip()) print(start_page, end_page) else: print(val) except Exception as e: print(e) if name!='' and start_page!='' and end_page!='': main(name,start_page,end_page)

5. 如果val的值在1到10之间，则给name变量赋值相应的餐饮类型，给start_page和end_page变量赋值相应的起始页和结束页，并打印出这些值。如果val不在1到10之间，则只打印val的值。 6. 如果name，...

class Metrics(Callback): def __init__(self,validation_data): super().__init__() self.validation_data= validation_data def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] def on_epoch_end(self, epoch, validation_data,logs={}): # print("logs",logs) # print("self.validation_data[0]",validation_data[0]) val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))).round() val_targ = self.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) # print(" — val_f1: % f — val_precision: % f — val_recall % f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) return

在这个 Callback 类中，我们使用了 scikit-learn 库中的 f1_score、recall_score 和 precision_score 函数，这些函数可以计算分类模型的 F1 分数、召回率和精确率。在 on_epoch_end 方法中，我们将模型在验证集上的...

修正代码 for k in range(self.n_fold): est=self.init_estimator() train_id, val_id=cv[k] x=pd.DataFrame(x) y=pd.DataFrame(y) # x_train, x_test = x.iloc[train_id], x.iloc[test_id] # y_train, y_test = y.iloc[train_id], y.iloc[test_id] # print(x[train_id]) x_train= x.iloc[train_id] y_train= y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba=est.predict_proba(x.iloc[val_id]) print(x_proba) print(x_probas[val_id]) y_pre=est.predict(x.iloc[val_id]) acc=accuracy_score(y.iloc[val_id],y_pre) f1=f1_score(y.iloc[val_id],y_pre,average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name,k,acc,f1)) x_probas[val_id]=x_proba

f1 = f1_score(y.iloc[val_id], y_pre, average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name, k, acc, f1)) x_probas[val_id] = x_proba 在原有代码的基础上...

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)，好像并没有按照一定的比例你分割数据集

这里的 train 和 val 目录分别代表着训练集和验证集，而 ImageFolder 类会自动读取这些目录下的文件，并且将它们解释为不同的类别。因此，要按照一定的比例划分数据集，需要先手动将数据集文件夹按照比例划分...

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_...

def test(): with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时： ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“"bincount_cpu" not implemented for 'Float'” 怎么修改

_, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted.int())) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = predicted...

class RandomWalk(): def __init__(self,point_num=5000): self.point_num = point_num self.xval = [0] self.yval = [0] def fill_walk(self): while len(self.xval)<self.point_num: x_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) xstep = x_direction * step_num y_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) ystep = y_direction * step_num if xstep == 0 and ystep==0: continue x_next = self.xval[-1] + xstep y_next = self.yval[-1] + ystep self.xval.append(x_next) self.yval.append(y_next) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num())) plt.scatter(rw.x_val,rw.y_val,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=2) plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1],rw.y_val[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False) plt.show()修改代码

plt.scatter(rw.x_val[-1], rw.y_val[-1], c='red', edgecolor='none', s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() 主要的修改包括： 1. xval...

with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input)获取训练所得val_pred 中出现次数最多的值

val_pred = torch.tensor([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]) # 计算出现次数最多的值的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred...

为每句代码做注释：for class_name in class_names: current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1

val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) # 计算训练集、验证集、测试集在当前...

设置训练和验证集路径 train_vol_path = "data/train/trainvol" train_seg_path = "data/train/trainseg" val_vol_path = "data/val/valvol" val_seg_path = "data/val/valseg" # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载训练和验证数据 train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) train_seg = train_datagen.flow_from_directory(train_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) val_vol = val_datagen.flow_from_directory(val_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) val_seg = val_datagen.flow_from_directory(val_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) # 合并训练和验证数据 train_generator = zip(train_vol, train_seg) val_generator = zip(val_vol, val_seg) # 定义UNet模型 model = unet() # 编译模型 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])报错'NoneType' object has no attribute 'compile'怎么改代码

val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载训练和验证数据 train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary') train_...

优化以下Oracle语句： SELECT SUBSTR(msn.serial_number, 1, 10) genset_sn, msi2.segment1 Genset_BOM_NUM, msi2.inventory_item_id, msi.segment1 key_component, mut1.serial_number component_sn, msi.description component_desc, wdj.date_completed, (SELECT MAX(aps.vendor_name) FROM ap_suppliers aps, bom_resources bor, mtl_unit_transactions mut, po_headers_all poh, po_lines_all pol, wip_osp_resources_val_v wor WHERE aps.vendor_id = poh.vendor_id AND bor.resource_id = wor.resource_id AND poh.po_header_id = pol.po_header_id AND pol.item_id = bor.purchase_item_id AND wor.wip_entity_id = mut.transaction_source_id AND mut.serial_number = mut1.serial_number AND mut.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mut.organization_id = mut1.organization_id AND mut.receipt_issue_type = 2 AND mut.transaction_source_type_id = 5 ) supplier FROM mtl_material_transactions mmt1, mtl_material_transactions mmt2, mtl_parameters mpa, mtl_serial_numbers msn, mtl_system_items msi, mtl_system_items msi2, mtl_transaction_types mtt1, mtl_transaction_types mtt2, mtl_unit_transactions mut1, mtl_unit_transactions mut2, wip_discrete_jobs_v wdj WHERE mmt1.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mmt1.organization_id = mut1.organization_id AND WDJ.PRIMARY_ITEM_ID = msi2.INVENTORY_ITEM_ID AND mmt1.transaction_id = mut1.transaction_id AND mmt1.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt1.transaction_type_id = mtt1.transaction_type_id AND mtt1.transaction_type_name = 'WIP Issue' AND NOT EXISTS (SELECT 'WIP Negative Issue or WIP Return' FROM mtl_material_transactions mmt3, mtl_transaction_types mtt3, mtl_unit_transactions mut3 WHERE mmt3.transaction_id = mut3.transaction_id AND mmt3.transaction_type_id = mtt3.transaction_type_id AND mmt3.transaction_date > mmt1.transaction_date AND mtt3.transaction_type_name IN ('WIP Negative Issue', 'WIP Return') AND mut3.serial_number = mut1.serial_number AND mut3.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id) AND mmt2.transaction_id = mut2.transaction_id AND mmt2.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt2.transaction_type_id = mtt2.transaction_type_id AND mtt2.transaction_type_name = 'WIP Completion' AND mpa.organization_code = 'WHP' AND msn.current_organization_id = mpa.organization_id AND LENGTH(msn.serial_number) >= 10 AND msi.inventory_item_id = mmt1.inventory_item_id AND msi.organization_id = mmt1.organization_id AND (msi.planning_make_buy_code = 2 OR msi.segment1 LIKE 'SO%') AND mut2.serial_number = msn.serial_number AND mut2.inventory_item_id = msn.inventory_item_id AND mut2.organization_id = mpa.organization_id AND msi2.ORGANIZATION_ID = '323'

- 在 mtl_material_transactions 表上创建索引：inventory_item_id、organization_id、transaction_id、transaction_source_id 和 transaction_type_id。 - 在 mtl_unit_transactions 表上创建索引：serial_number...

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1) val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count() val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); pclass_survived_percent.show() 中.divide(sum("count").over())用其他方式替换

如果您想使用其他方式替换 divide(sum("count").over())，可以考虑使用 SQL 中的窗口函数 SUM 和 PARTITION BY 子句。具体做法如下： import org.apache.spark.sql.expressions.Window val windowSpec =...

with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')

在每个epoch结束后，我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss，并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现，则将当前模型保存到指定的路径save_path中。 ...

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CD40110是一种双四线双向译码器，它的工作原理基于逻辑编码和译码技术。它将输入的二进制代码（一般为4位）转换成对应的输出信号，可以控制多达16个输出线中的任意一条。以下是CD40110的主要工作步骤： 1. **输入与编码**: CD40110的输入端有A3-A0四个引脚，每个引脚对应一个二进制位。当你给这些引脚提供不同的逻辑电平（高或低），就形成一个四位的输入编码。 2. **内部逻辑处理**: 内部有一个编码逻辑电路，根据输入的四位二进制代码决定哪个输出线应该导通（高电平）或保持低电平（断开）。 3. **输出**: 输出端Y7-Y0有16个，它们分别与输入的编码相对应。当特定的
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全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统，主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写，使用了C++标准库，包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构，如CityType、TrafficNode和VNode，用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义，以及相关的数据成员，如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中，核心的知识点包括： 1. **数据结构设计**： - 定义了`CityType`为short int类型，用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息，包括班次名称（`name`）、起止时间（原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`）、运行时间（`Time`）、目的地城市编号（`EndCity`）和票价（`Cost`）。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点，包含了城市编号（`city`）、火车班次数（`TrainNum`）、航班班次数（`FlightNum`）以及两个`TrafficNodeDat`数组，分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点，包含城市编号（`City`）和交通班次号（`TraNo`）。 2. **数组和变量声明**： - `CityName`数组用于存储每个城市的名称，按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息，下标对应城市编号。 3. **算法与功能**： - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径，因为有`MinTime`和`StartTime`变量，这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数，其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**： - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量，如城市节点的最大数量（`MAX_VERTEX_NUM`）、字符串的最大长度（`MAX_STRING_NUM`）和交通班次的最大数量（`MAX_TRAFFIC_NUM`）。 - `using namespace std`导入标准命名空间，方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**： - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯，这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序，方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能，涉及城市节点管理、交通班次存储和查询，以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法，用户可以查询不同城市间的交通信息，并获取最优路径建议。
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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