AND (LEFT(dpydm.relation, 2) = '组件' or dpydm.relation = '单独交付' or dpydm.relation = '分级件号')

时间: 2024-04-26 19:24:00 浏览: 65
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js/vue 绘制个性化电路图/流程图

这是一个SQL语句中的WHERE条件，其中包含了AND和OR两个逻辑运算符。 这个条件的作用是筛选出满足以下两个条件之一的记录： - dpydm.relation字段前两个字符为“组件” - dpydm.relation字段等于“单独交付”或“分级件号” 其中，LEFT(dpydm.relation, 2)表示获取dpydm.relation字段的前两个字符，这个函数的具体实现可能与数据库类型有关，常见的数据库如MySQL和SQL Server都支持该函数。 整个条件的含义可以理解为：“dpydm.relation字段前两个字符为‘组件’，或者dpydm.relation等于‘单独交付’或‘分级件号’”。如果一个记录满足这个条件，则会被SELECT语句查询出来。
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class Dataset(object): def __init__(self, args): self.dataset_name = args.dataset self.args = args self.entity_num, self.entity2id = self.read_file(self.dataset_name, "instance2id") self.relation_num, self.relation2id = self.read_file(self.dataset_name, "relation2id") self.concept_num, self.concept2id = self.read_file(self.dataset_name, "concept2id") self.triple_num, self.triples = self.read_triples(self.dataset_name, "triple2id") self.fb_h, self.fb_t, self.fb_r = [], [], [] self.relation_vec,self.entity_vec,self.concept_vec = [],[],[] self.relation_tmp, self.entity_tmp, self.concept_tmp = [], [], [] self.concept_r, self.concept_r_tmp = [], [] self.ok = {} self.subClassOf_ok = {} self.instanceOf_ok = {} self.subClassOf = [] self.instanceOf = [] self.instance_concept = [[] for i in range(self.entity_num)] self.concept_instance = [[] for i in range(self.concept_num)] self.sub_up_concept = [[] for i in range(self.concept_num)] self.up_sub_concept = [[] for i in range(self.concept_num)]

这段代码是定义了一个名为 Dataset 的类，其构造函数中包含了读取数据集的相关操作。其中，通过调用 read_file 方法读取了三个文件，分别是实体对应的 ID 文件、关系对应的 ID 文件和概念对应的 ID 文件，并记录了...

SELECT b.ID, b.audit_code, b.project_id, b.flow_end_date businessClosedDate, P.outterbalance_money, P.project_code, P.project_name, 'ZC' closeTypeCode, b.flow_status FROM pms_pm_project_business_close b LEFT JOIN pms_pm_prj_base P ON P.ID = b.project_id LEFT JOIN pms_CONTRACT_PORJECT_RELATION C ON P.ID = C.eps_id AND C.status = 0 WHERE b.status = 0 AND P.status = 0 AND C.contract_id ='CA0B8794AD700001B77A87201855D970' UNION SELECT b.ID, b.audit_code, b.project_id, b.business_close_date businessClosedDate, P.outterbalance_money, P.project_code, P.project_name, 'YC' closeTypeCode, CASE WHEN b.flow_status = 2 THEN '流程结束' WHEN b.flow_status = 1 THEN '审批中' ELSE'拟稿' END flow_status FROM pms_pm_project_unusual_close b LEFT JOIN pms_pm_prj_base P ON P.ID = b.project_id LEFT JOIN pms_CONTRACT_PORJECT_RELATION C ON P.ID = C.eps_id AND C.status = 0 WHERE b.status = 0 AND b.IS_BUSINESS_CLOSE_CODE = '1' AND P.status = 0 AND C.contract_id ='CA0B8794AD700001B77A87201855D970' 解决这段sql的问题 UNION types numeric and text cannot be matched

这个错误通常是由于两个 SELECT 语句的列数据类型不匹配导致的。...请尝试修改查询并检查列数据类型是否匹配，这样就可以解决 UNION types numeric and text cannot be matched 的问题。如果您有其他问题，请随时提问！

select xq.dept_name,d.* from (SELECT reve_name, reve_tel, reg.info_type, deal_dep_id, DATE_FORMAT(finish_fee_time,'%Y-%m'), main.invo_Pt, main.credit_no FROM bi_reg_info reg JOIN bi_reG_punch_marking punch ON reg.id = punch.reg_id join bi_invmain_info main on punch.reg_id = main.reg_id)d join sys_dept_relation r on d.deal_dep_id=r.dept_id join (select * from sys_dept s where s.dept_level='0504' and s.del_flag='0' and s.status='0' and s.dept_type = '01') xq on r.parent_dept_id=xq.dept_id join (select * from sys_dept s where s.dept_level='0503' and s.del_flag='0' and s.status='0' and s.dept_type = '01') ds on r.parent_dept_id=ds.dept_id join (select * from sys_dept s where s.dept_level='0502' and s.del_flag='0' and s.status='0' and s.dept_type = '01') sj on r.parent_dept_id=sj.dept_id

具体是查询出每个部门的名称、姓名、电话、信息类型、处理部门ID、完成费用时间、发票类型、信用证号，这些信息会和其他几个表进行连接。其中，表sys_dept存储了部门信息，包括部门级别、删除标志、状态和部门类型等...

select xq.dept_name,ds.dept_name,sj.dept_name,d.* from (SELECT reve_name, reve_tel, reg.info_type, deal_dep_id, DATE_FORMAT(finish_fee_time,'%Y-%m'), main.invo_Pt, main.credit_no FROM bi_reg_info reg JOIN bi_reG_punch_marking punch ON reg.id = punch.reg_id join bi_invmain_info main on punch.reg_id = main.reg_id)d join sys_dept_relation r on d.deal_dep_id=r.dept_id join (select * from sys_dept s where s.dept_level='0504' and s.del_flag='0' and s.status='0' and s.dept_type = '01') xq on r.parent_dept_id=xq.dept_id join (select * from sys_dept s where s.dept_level='0503' and s.del_flag='0' and s.status='0' and s.dept_type = '01') ds on r.parent_dept_id=ds.dept_id join (select * from sys_dept s where s.dept_level='0502' and s.del_flag='0' and s.status='0' and s.dept_type = '01') sj on r.parent_dept_id=sj.dept_id

具体是查询出每个部门的名称、姓名、电话、信息类型、处理部门ID、完成费用时间、发票类型、信用证号，这些信息会和其他几个表进行连接。其中，表sys_dept存储了部门信息，包括部门级别、删除标志、状态和部门类型等...

for i, arc in enumerate(arcs): if arc.head > 0 and arc.head <= len(word_list): pair = (arc.relation, word_list[arc.head-1], word_list[i]) pairs.add(pair)

2. 如果满足上述条件，则将arc.relation、word_list[arc.head-1]和word_list[i]构成一个元组，并添加到名为pairs的集合中。 需要注意的是，enumerate()函数用于同时迭代列表中的元素和它们的索引。因此，...

class RotatE_AutoNeg(nn.Module): def __init__(self, nentity, nrelation, hidden_dim, gamma): super(RotatE_AutoNeg, self).__init__() self.nentity = nentity self.nrelation = nrelation self.hidden_dim = hidden_dim self.gamma = gamma self.embedding_range = nn.Parameter( torch.Tensor([(self.gamma + 2.0) / (self.hidden_dim * 2)]), requires_grad=False) # 计算初始化范围 self.entity_emb = nn.Embedding(self.nentity, self.hidden_dim) # 设置维度 self.relation_emb = nn.Parameter(torch.Tensor(self.nrelation, self.hidden_dim)) # 实体初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.entity_emb.weight.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() ) # 关系初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.relation_emb.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() )解释

- relation_emb：关系嵌入矩阵，用于将关系映射到向量空间 具体地，这个模型使用了PyTorch中的Embedding层来初始化实体向量，使用了Tensor对象来初始化关系向量。在初始化时，实体向量服从（a,b）的均匀分布，其中a...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_...

mysql有一张表，字段如下，模板ID：template_id，关联模板ID：relation_id，已知数据 select r.relation_id from prompt_tempalte_relation r where r.template_id=:templateId union select r.template_id from prompt_tempalte_relation r where r.relation_id=:templateId ，怎么优化

根据你提供的 SQL 语句，我看到其中包含了两个 SELECT 语句，并且这两个语句中都使用了同一个表 prompt_tempalte_relation ，这可能会导致查询效率较低。 为了优化这个查询，可以使用 JOIN 操作将两个 SELECT 语句...

SQL优化以下语句（select f.file_name,a.content_id,c.fd_objectid level_id,c.level level_val,e.fd_objectid manage_id, ifnull((select count(fd_objectid) from message_receiver where MESSAGE_ID = e.fd_objectid), 0) SEND_PEOPLE_NUM, ifnull((select sum(case when reply_content is not null and reply_content != '' then 1 else 0 end) from message_receiver where MESSAGE_ID = e.fd_objectid), 0) reply_num, ifnull((select count(fd_objectid) from (select * from (select *,row_number() over(partition by seq,sendee_tel order by call_stat desc) flag from GROUPCALL_DETAILS) where flag = '1') where busi_id like concat('%', a.content_id) and busi_id like concat(a.event_id, '%')), 0) call_all, ifnull((select sum(case when call_stat like '%0%' then 1 else 0 end) from (select * from (select *,row_number() over(partition by seq,sendee_tel order by call_stat desc) flag from GROUPCALL_DETAILS) where flag = '1') where busi_id like concat('%', a.content_id) and busi_id like concat(a.event_id, '%')), 0) call_jt from NWYJ_SERVICE.ECM_EMYA_ORDER a left join MAP_EMEC_PLAN_CONTENT b on b.FD_OBJECTID = a.CONTENT_ID left join MAP_EMEC_PLAN c on c.FD_OBJECTID = b.RELATION_ID left join MAP_EMEC_ORG_RELATION d on d.FD_OBJECTID = b.ORG_RELATION_ID left join MESSAGE_MANAGE e on e.BUSI_ID = a.FD_OBJECTID left join MAP_EMEC_PLAN_ORG_TREE f on f.fd_objectid = d.org_id where a.event_id = #{eventId} and a.is_del = '0' and b.is_del = '0' and c.is_del = '0' and d.is_del = '0' and f.is_del = '0' and c.fd_objectid = #{levelId} and e.fd_objectid is not null）

2. 使用COUNT()和SUM()函数的条件表达式：在使用COUNT()和SUM()函数时，可以使用条件表达式替代子查询，从而减少子查询的数量。 3. 使用预编译语句：使用预编译语句可以提高SQL的执行效率，并且可以防止SQL注入攻击...

select reg.deal_dep_id 处理部门, (case s.dept_level = '0502' then s.dept_name ELSE null end) 省级机构名称, (case s.dept_level = '0503' then s.dept_name ELSE null end) 市级机构名称, (case s.dept_level = '0504' then s.dept_name ELSE null end) 县级机构名称 from bi_ReG_info reg join sys_dept_relation r on reg.deal_dep_id = r.dept_id join sys_dept s on r.parent_dept_id = s.dept_id where reg.id = 1556893661458063361 and s.dept_type = '01' and s.del_flag='0' and s.status='0' ;

这是一个 SQL 查询语句，根据 bi_ReG_info 表中的 deal_dep_id 字段以及 sys_dept_relation 和 sys_dept 两个表中的信息，查询出某个 ID（此处为 1556893661458063361）对应的处理部门以及其上级机构名称...

SELECT *, GROUP_CONCAT(t1.sockpuppet_rule_id SEPARATOR ',') AS all_products FROM sockpuppet_relation t1 where 1=1 AND t1.is_deleted = 0 AND t1.source_id =? AND t1.source_id =? GROUP BY t1.target_id LIMIT 10 OFFSET ? 为什么报错

这个 SQL 查询语句中有三个参数，分别是 source_id，is_deleted 和 offset。报错的原因可能是其中某个参数没有正确地被赋值。请确保你已经正确地为这个 SQL 查询语句中的每个参数赋值，并确认它们的类型和值与...

jfinal怎么用到下面sql#sql("getComposeAlarmEventDetail") select a.*, e.rule_name, e.compare_type, e.threshold_value from flow_alarm_base a inner join flow_alarm_event b on a.alarm_event_id = b.id inner join compose_alarm_relation c on b.id = c.common_alarm_id inner join flow_alarm_event d on c.compose_alarm_id = d.id left join alarm_rule e on b.rule_id = e.id where d.id = #para(alarmEventId) #for(o : filter) and #(o.key) = #para(o.value) #end #for(x : advanceFilter) #if("in"==x.value) and #(x.key) #else and #(x.key) #para(x.value) #end #end order by a.create_time desc #end

2.在getComposeAlarmEventDetail.sql文件中写入SQL查询语句，其中需要用到参数的地方用#para(paramName)来表示，例如：#para(alarmEventId)。 3.在Controller中使用如下代码来执行SQL查询并获取结果： List...

SELECT m1.id AS id, m1.pcode as pcode, m1.icon AS icon, ( CASE WHEN (m2.id = 0 OR m2.id IS NULL) THEN 0 ELSE m2.id END ) AS parentId, m1.NAME as name, m1.url as url, m1.levels as levels, m1.ismenu as ismenu, m1.num as num FROM menu_daihou m1 LEFT JOIN menu_daihou m2 ON m1.pcode = m2. CODE INNER JOIN ( SELECT ID FROM menu_daihou WHERE ID IN ( SELECT menuid FROM relation_daihou rela WHERE rela.roleid IN <foreach collection="list" index="index" item="i" open="(" separator="," close=")"> #{i} </foreach> ) ) m3 ON m1.id = m3.id and (m1.pcode in ('mxgl','xhcd_namelist','mxtj','bmxgl','kouche') or m1.code in ('mxgl','xhcd_namelist','xhcd-mid','mxtj','bmxgl','kouche') or m1.name = '档案管理') where m1.ismenu = 1 order by levels,num asc </select>

这是一个 SQL 查询语句，用于在 menu_daihou 表和 relation_daihou 表中获取菜单信息，并按照 levels 和 num 排序返回结果。语句中用到了左连接、内连接和嵌套查询等 SQL 的基本操作。 具体来说，这个查询...

def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin): super(TransC, self).__init__() self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim) self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim) self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim) self.margin = margin

这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型，它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说，它通过将实体和关系投影到不同的空间...

检测一下以下的xml是否符合oracle规范,有没有错误<select id="selectInvoiceFlowDetailAndRelationByOriginalAccountLineNumber" parameterType="com.baiwang.docmanagement.model.dto.DocInvoiceFlowDetailDataDto" resultMap="invoiceDetailAndRelationMap"> SELECT detail.id, detail.parent_id, detail.account_line_number , relation.invoice_no , relation.invoice_code FROM ( SELECT id , account_line_number, parent_id FROM doc_invoice_flow_detail_data WHERE tenant_id = #{invoiceFlowDetail.tenantId,jdbcType=BIGINT} AND account_line_number IN <foreach close=")" collection="invoiceFlowDetail.accountLineNumberList" item="item" open="(" separator=","> #{item} </foreach> ) detail LEFT JOIN( SELECT invoice_no , invoice_code , flow_detail_id FROM doc_invoice_flow_relation_detail_data WHERE tenant_id = #{invoiceFlowDe2tail.tenantId,jdbcType=} ) relation ON detail.id = relation.flow_detail_id </select>

relation.invoice_no, relation.invoice_code FROM ( SELECT id, account_line_number, parent_id FROM doc_invoice_flow_detail_data WHERE tenant_id = #{invoiceFlowDetail.tenantId,jdbcType=BIGINT...

=== Run information === Scheme: weka.associations.Apriori -I -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.25 -S -1.0 -c -1 Relation: transaction Instances: 9 Attributes: 5 I1 I2 I3 I4 I5 === Associator model (full training set) === Apriori ======= Minimum support: 0.25 (2 instances) Minimum metric <confidence>: 0.9 Number of cycles performed: 15 Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 5 Large Itemsets L(1): I1=t 6 I2=t 7 I3=t 6 I4=t 2 I5=t 2 Size of set of large itemsets L(2): 6 Large Itemsets L(2): I1=t I2=t 4 I1=t I3=t 4 I1=t I5=t 2 I2=t I3=t 4 I2=t I4=t 2 I2=t I5=t 2 Size of set of large itemsets L(3): 2 Large Itemsets L(3): I1=t I2=t I3=t 2 I1=t I2=t I5=t 2 Best rules found: 1. I5=t 2 ==> I1=t 2 conf:(1) lift:(1.5) lev:(0.07) [0] conv:(0.67) 2. I4=t 2 ==> I2=t 2 conf:(1) lift:(1.29) lev:(0.05) [0] conv:(0.44) 3. I5=t 2 ==> I2=t 2 conf:(1) lift:(1.29) lev:(0.05) [0] conv:(0.44) 4. I2=t I5=t 2 ==> I1=t 2 conf:(1) lift:(1.5) lev:(0.07) [0] conv:(0.67) 5. I1=t I5=t 2 ==> I2=t 2 conf:(1) lift:(1.29) lev:(0.05) [0] conv:(0.44) 6. I5=t 2 ==> I1=t I2=t 2 conf:(1) lift:(2.25) lev:(0.12) [1] conv:(1.11)请解释以上weka生成的内容

这是一个关联规则挖掘的结果，使用的是Apriori...6. 当I5=t时，同时I1=t和I2=t也是真的，这个规则的置信度为1，支持度为2，提升度为2.25，表示当有I5=t时，同时I1=t和I2=t的出现概率是I1=t和I2=t的出现概率的2.25倍。

Sub RAROC最大化求解() ' ' RAROC最大化求解 Macro ' ' SolverOk SetCell:="$C$6", MaxMinVal:=1, ValueOf:=0, ByChange:="$K$16:$K$22", _ Engine:=3, EngineDesc:="Evolutionary" SolverAdd CellRef:="$O$23", Relation:=1, FormulaText:="$F$7" SolverAdd CellRef:="$M$16", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$M$17", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$M$18", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$M$19", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$M$20", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$M$21", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$M$22", Relation:=1, FormulaText:="$K$8" SolverAdd CellRef:="$P$23", Relation:=1, FormulaText:="$K$7" SolverOk SetCell:="$C$6", MaxMinVal:=1, ValueOf:=0, ByChange:="$K$16:$K$22", _ Engine:=3, EngineDesc:="Evolutionary" SolverAdd CellRef:="$K$16", Relation:=1, FormulaText:="$J$16" SolverAdd CellRef:="$K$16", Relation:=3, FormulaText:="$I$16" SolverAdd CellRef:="$K$17", Relation:=1, FormulaText:="$J$17" SolverAdd CellRef:="$K$17", Relation:=3, FormulaText:="$I$17" SolverAdd CellRef:="$K$18", Relation:=1, FormulaText:="$J$18" SolverAdd CellRef:="$K$18", Relation:=3, FormulaText:="$I$18" SolverAdd CellRef:="$K$19", Relation:=1, FormulaText:="$J$19" SolverAdd CellRef:="$K$19", Relation:=3, FormulaText:="$I$19" SolverAdd CellRef:="$K$20", Relation:=1, FormulaText:="$J$20" SolverAdd CellRef:="$K$20", Relation:=3, FormulaText:="$I$20" SolverAdd CellRef:="$K$21", Relation:=1, FormulaText:="$J$21" SolverAdd CellRef:="$K$21", Relation:=3, FormulaText:="$I$21" SolverAdd CellRef:="$K$22", Relation:=1, FormulaText:="$J$22" SolverAdd CellRef:="$K$22", Relation:=3, FormulaText:="$I$22" SolverOk SetCell:="$C$6", MaxMinVal:=1, ValueOf:=0, ByChange:="$K$16:$K$22", _ Engine:=3, EngineDesc:="Evolutionary" SolverOk SetCell:="$C$6", MaxMinVal:=1, ValueOf:=0, ByChange:="$K$16:$K$22", _ Engine:=3, EngineDesc:="Evolutionary" SolverSolve End Sub 这部分代码运行不出来，请提供一下解决办法

2. 引用错误或单元格地址错误：请确保代码中引用的单元格地址是正确的。如果单元格地址错误，Solver可能无法找到要更改的单元格或设置目标单元格。 3. Solver参数设置错误：请检查Solver的参数设置是否正确。例如，...

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在密码学中，对称加密和非对称加密是两种主要的加密方法，它们在密钥管理、计算效率、安全性以及应用场景上有显著的不同。 参考资源链接：[数缘社区：密码学基础资源分享平台](https://wenku.csdn.net/doc/7qos28k05m?spm=1055.2569.3001.10343) 对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这种方法的优点在于加密速度快，计算效率高，适合大量数据的实时加密。但由于加密和解密使用同一密钥，密钥的安全传输和管理就变得十分关键。常见的对称加密算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）、3DES（三重数据加密算法）等。它们通常适用于那些需要
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我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
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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