解释一下 def split_areas(areas):#分割每个区域的数据 if not isinstance(areas, str): return [] return [area for area in areas] data['产地'] = data['产地'].apply(split_areas).explode().reset_index(drop=True) date_product_count_by_area = ( data.groupby(['发布日期', '产地']) .agg({'数量': 'sum'}) .reset_index() ) date_product_count_dict = date_product_count.to_dict(orient='records') date_product_count_by_area_dict = date_product_count_by_area.to_dict(orient='records') return render_template( 'index.html', data=data_dict, #日期 all_categories=all_categories,#数据总数 selected_category=selected_category,#去除同类别品种---统计种类总数 total_records=total_records, start_date=start_date, end_date=end_date, total_categories=total_categories, total_producing_areas=total_producing_areas, date_product_count=date_product_count_dict, date_product_count_by_area=date_product_count_by_area_dict, )

时间: 2023-06-12 18:03:17 浏览: 84
splitsplit_areassplit_areas(split_areas(areassplit_areas(areas)split_areas(areas) 是split_areas(areas) 是一个split_areas(areas) 是一个函数split_areas(areas) 是一个函数，split_areas(areas) 是一个函数，它split_areas(areas) 是一个函数，它的split_areas(areas) 是一个函数，它的作split_areas(areas) 是一个函数，它的作用split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areassplit_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体的split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体的需split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体的需求split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体的需求来split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体的需求来设计split_areas(areas) 是一个函数，它的作用是将传入的参数 areas 分割成不同的区域，并返回这些区域的列表。函数的具体实现需要根据具体的需求来设计。
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解释一下通俗易懂 def split_areas(areas):#分割每个区域的数据 if not isinstance(areas, str): return [] return [area for area in areas] data['产地'] = data['产地'].apply(split_areas).explode().reset_index(drop=True) date_product_count_by_area = ( data.groupby(['发布日期', '产地']) .agg({'数量': 'sum'}) .reset_index() ) date_product_count_dict = date_product_count.to_dict(orient='records') date_product_count_by_area_dict = date_product_count_by_area.to_dict(orient='records') return render_template( 'index.html', data=data_dict, #日期 all_categories=all_categories,#数据总数 selected_category=selected_category,#去除同类别品种---统计种类总数 total_records=total_records, start_date=start_date, end_date=end_date, total_categories=total_categories, total_producing_areas=total_producing_areas, date_product_count=date_product_count_dict, date_product_count_by_area=date_product_count_by_area_dict, )

areasdef split_areas(def split_areas(areasdef split_areas(areas)def split_areas(areas)是def split_areas(areas)是一个def split_areas(areas)是一个Pythondef split_areas(areas)是一个Python函数def split_...

from proxypool.schemas import Proxy def is_valid_proxy(data): if data.__contains__(':'): ip = data.split(':')[0] port = data.split(':')[1] return is_ip_valid(ip) and is_port_valid(port) else: return is_ip_valid(data) def is_ip_valid(ip): a = ip.split('.') if len(a) != 4: return False for x in a: if not x.isdigit(): return False i = int(x) if i < 0 or i > 255: return False return True def is_port_valid(port): return port.isdigit() def convert_proxy_or_proxies(data): if not data: return None if isinstance(data, list): result = [] for item in data: # skip invalid item item = item.strip() if not is_valid_proxy(item): continue host, port = item.split(':') result.append(Proxy(host=host, port=int(port))) return result if isinstance(data, str) and is_valid_proxy(data): host, port = data.split(':') return Proxy(host=host, port=int(port))给这段代码加注释

# 如果数据是列表类型，则遍历列表中的每个元素，将其转换为Proxy对象，并将转换结果添加到一个列表中 result = [] for item in data: # 跳过无效的代理数据 item = item.strip() if not is_valid_proxy(item)...

def json_to_url_params(json_obj): #body = {'sdkVersion': '1.0.30_1','timestamp': timestamp,'vin':"LJUBMSA24PKFFF198"} # 要发送的数据 if isinstance(json_obj, dict): # 对字典类型的值进行处理 items = json_obj.items() elif isinstance(json_obj, list): # 对列表类型的值进行处理 items = enumerate(json_obj) else: # 对其他类型的值直接返回字符串形式 return str(json_obj) # 递归处理每个键值对，并按 ASCII 码排序 params = [] for key, value in sorted(items, key=lambda x: str(x[0])): if isinstance(value, (dict, list)): # 对嵌套的字典或列表类型的值进行递归处理 sub_params = json_to_url_params(value) params.extend([(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) else: # 对其他类型的值进行 URL 编码后拼接成键值对 params.append((str(key), quote_plus(str(value)))) if isinstance(value, dict): # 对字典类型的值进行递归处理 sub_params = dict_to_url_params(value) url_params.extend([(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) elif isinstance(value, list): # 对列表类型的值进行递归处理 sub_params = list_to_url_params(value) url_params.extend([(f"{key}[]", sub_value) for sub_value in sub_params]) return params sorted_json = json.dumps(body, sort_keys=True) # 将排序后的JSON对象转换为URL键值对拼接的字符串 上面的函数需要将字典跟列表分开处理 请修改

# 递归处理每个键值对，并按 ASCII 码排序 def process_item(key, value): if isinstance(value, (dict, list)): # 对嵌套的字典或列表类型的值进行递归处理 sub_params = json_to_url_params(value) return ...

class Proposition: def __init__(self, name): self.name = name self.value = None def divide(self): # 请删除下面的pass后完成函数功能 return self.__str__() def __eq__(self, other): if not isinstance(other, Propositio

这是一个 Python 类，名为 Proposition（命题）。它有一个构造函数 __init__，接受一个参数 name，并将其赋值给对象的属性 self.name。另外，它还有一个属性 self.value，初始值为 None。 类中还定义了一个方法 ...

class Ver: def __init__(self,lst): self.lst=[0,0,0] if isinstance(lst,list): self.lst[:]=lst[:] def __mul__(self,V2): pass def __imul__(self, val): pass def __repr__(self): return "Vec:"=str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst)补充__mul__和__imul__方法的定义。当执行如下语句时，程序能正确的输出结 果：

如果操作数是数字类型，则将原向量的每个分量与该数字相乘，并在原地更新原向量。 注意，以上代码只是一个简单的示例，没有处理一些特殊情况（如输入类型错误、向量长度不匹配等），你可以根据需要进行进一步的扩展...

上述代码中的class Tree: def __init__(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def __contains__(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def __repr__(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

map 方法接收一个函数 fn，用来对树中的每个节点进行映射。__contains__ 方法接收一个元素 e，用来判断该元素是否在树中。__repr__ 方法用来返回该树的字符串表示，而__str__ 方法用来返回一个更加易读的字符串表示...

def evaluate_accuracy(net, data_iter): # evaluate 估计 accuracy 精确性 if isinstance(net, torch.nn.Module): # instance 例子 net.eval() # evalution metric = Accumulator(2) # metric 公制 度量标准 accumulate 累加 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # numel number of element return metric[0] / metric[1] # metric 度量标准 报错 ZeroDivisionError: float division by zero

可能是因为 data_iter 中没有数据，或者数据的标签 y 所含的元素个数为 0。 你可以在调用 evaluate_accuracy 函数之前打印一下 data_iter 中的数据，检查一下是否为空。如果不为空，可以在函数中加入一个...

报错 3 def comment_p(x): ----> 4 if math.isnan(x): 5 return x 6 elif not isinstance(x, str): TypeError: must be real number, not str

看起来这个错误是因为某些列中的值不是数字类型或者 NaN，而是字符串类型。在这种情况下，我们需要将这些字符串转换为数字类型或者 NaN，以便能够进行后续的处理。 为了解决这个问题，您可以尝试使用 pd.to_...

# 同一替换的方法,data可以是url（string），可以是参数（字典，字典中包含有列表），也可以是请求头（字典） def replace_value(self, data): # 不管什么类型同一转化成字符串格式 if data and isinstance(data, dict): # 如果data不为空并且data的类型是一个字典 str = json.dump(data) else: str = data # 替换值 for a in range(1, str.count("{{") + 1): if "{{" in str and "}}" in url: start_index = str.index("{{") send_index = str.index("}}") old_value = str[start_index:send_index + 2] new_value = YamlUtil().read_yaml(old_value[2:-2]) str = str.replace(old_value, new_value) print(str) # 还原数据类型 if data and isinstance(data, dict): # 如果data不为空并且data的类型是一个字典 data = json.loads(str) else: data = str # 返回 return data这段代码有什么问题

5. 在还原数据类型时，代码中使用了 json.loads(str)，但是 str 变量中的内容已经不是 JSON 格式的字符串，会导致 json.decoder.JSONDecodeError 异常。 综上，应该修改为以下代码： python import json ...

df= pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': ["1,2,3", 2, 3, 4, 5]}) def split_column(x): # 判断是否含有逗号 if ',' in x: return x.split(',') else: return [x] df['col2'] = df['col2'].apply(split_column) print(df.explode('col_name')) argument of type 'int' is not iterable

看起来出现了错误，是因为在 split_column() 函数中，逗号分隔的数据已经被拆分成了多个元素的列表，而在 explode() 函数中，您使用了错误的列名 'col_name'，应该是 'col2'。这里提供一个修改后的代码示例...

class Vec: def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self,V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("向量长度必须相等") result = Vec([]) for i in range(len(self.lst)): result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i] return result else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __imul__(self, val): if isinstance(val, (int, float)): for i in range(len(self.lst)): self.lst[i] *= val return self else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __repr__(self): return "Vec:"+str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst) 在不改变def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] 的条件下修改result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i]的错误

在这个修改后的代码中，我使用了 append 方法将每个元素追加到 result.lst 中，而不是直接赋值。这样可以避免索引越界的错误。请注意，由于 result.lst 是一个普通的列表，而不是 Vec 类的实例属性，因此在...

def get_notes(): # """ # 从music_midi目录中的所有MIDI文件里读取note，chord # Note样例：B4，chord样例[C3,E4,G5],多个note的集合，统称“note” # """ notes = [] for midi_file in glob.glob("MID/*.mid"): # 读取MID文件夹中所有的mid文件,file表示每一个文件 stream = converter.parse(midi_file) # midi文件的读取，解析，输出stream的流类型 # 获取所有的乐器部分，开始测试的都是单轨的 parts = instrument.partitionByInstrument(stream) if parts: # 如果有乐器部分，取第一个乐器部分 notes_to_parse = parts.parts[0].recurse() # 递归 else: notes_to_parse = stream.flat.notes # 纯音符组成 for element in notes_to_parse: # notes本身不是字符串类型 # 如果是note类型，取它的音高(pitch) if isinstance(element, note.Note): # 格式例如：E6 notes.append(str(element.pitch)) elif isinstance(element, chord.Chord): # 转换后格式：45.21.78(midi_number) notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder)) # 获取D盘根目录的绝对路径 root_path = os.path.abspath("D:/pythonProject") # 拼接要创建的文件夹路径 data_path = os.path.join(root_path, "data04") # 创建文件夹 if not os.path.exists(data_path): os.mkdir(data_path) # 将数据写入data01/notes with open(os.path.join(data_path, "notes"), 'wb') as filepath: pickle.dump(notes, filepath) return notes # 返回提取出来的notes列表

接着，该函数使用instrument.partitionByInstrument()函数将乐器部分分离出来，然后从每个乐器部分中提取音符和和弦，并将它们保存到一个名为notes的列表中。最后，该函数使用pickle.dump()函数将notes列表保存到一...

def is_n_dimensional_list(lst): if not isinstance(lst, list): return False if len(lst) < 2: return False item = lst[0] if isinstance(item, list): return True else: return is_n_dimensional_list(item)将这段代码修改成：并且将是否是一维数据的结果打印出来

if not isinstance(lst, list): return False if len(lst) < 2: return False item = lst[0] if isinstance(item, list): return True else: return is_n_dimensional_list(item) result = is_n_...

if data and isinstance(data, dict): #data = json.loads(str_data) if len(key.strip())>0: data = str_data_dict else: data = json.loads(str_data) self.handler_yaml_list(data) else if data and isinstance(data, list): data = json.loads(str_data) self.handler_yaml_list(data) else: data = str_data return data 这段代码哪里有错误

这段代码中有两个地方有错误： 1. 在第5行，str_data_dict应该改为json.loads(str_data)。 2. 在第7行，else if应该改为elif。完整代码应该是这样的： if data and isinstance(data, dict): if len...

def predict(self, x, train_flg=False): for layer in self.layers: if isinstance(layer, Dropout):#isinstance来判断是不是已知类型 x = layer.forward(x, train_flg) else: x = layer.forward(x) return x

它接受一个输入数据x和一个train_flg参数，train_flg用于指示当前是训练模式还是推理模式。在训练模式下，网络中的Dropout层会随机舍弃一部分神经元，以达到正则化的目的；在推理模式下，Dropout层会保留所有神经元...

优化该代码class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数，即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__generatePath(graph,使其能够保存输入记录并且能够查询和显示

if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): current = path.getLastNode() if current == end: ...
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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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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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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"