print(type(model).__name__, 'time:', (datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S'))，可一在显示微妙吗

时间: 2024-01-25 16:03:49 浏览: 66
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测量程序编制 - python 62格式化输出：datetime模块（timedelta类）.pptx

可以，在 strftime 中可以使用 `%f` 格式来显示微秒。例如： ``` print((datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S.%f')) ``` 这将输出类似于 `00:01.234567` 的时间格式，其中 `234567` 是微秒部分。
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start_date = datetime(year, 1, 1) + timedelta(weeks=week-1) end_date = start_date + timedelta(days=6) return start_date, end_date year = 2009 week = 14 start, end = get_week_range(year, week) ...

def fuzhi(z): if z.name!=None: if z.name in batch_solution_dict: SAV_index=batch_solution_dict[z.name] d_s='d'+str(z.name) s_e='s'+str(SAV_index) arrive_time_temp=SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['arrive_time'] SAV_loc=SAV_Demand_Graph.node()[s_e]['SAV_location'] is_future=SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['is_future'] real_waiting_time=360-SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['weight'] #赋值 if is_future==0: all_trip_time=datetime.timedelta(seconds=(real_waiting_time+z.destination_time+z.real_time)) bisect.insort(arrive_time,[z.pickup_datetime+all_trip_time,z.destination_node,SAV_index]) Nodes[SAV_loc]['SAV_ID'].remove(SAV_index) else : all_trip_time=datetime.timedelta(seconds=(real_waiting_time+z.destination_time+z.real_time)) bisect.insort(arrive_time,[z.pickup_datetime+all_trip_time,z.destination_node,SAV_index]) arrive_time.remove(arrive_time_temp) batch_solution_results[z.name]=[real_waiting_time,SAV_index,is_future] else: batch_solution_results[z.name]=[None,None,None] else: print(q,b)

这是一个Python函数，输入参数为z。...具体来说，如果z的name属性不为空，且在batch_solution_dict中存在，那么就会获取一些与SAV相关的信息，包括到达时间、位置、是否为未来需求以及实际等待时间。

AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11848\1659147157.py in <module> 18 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 19 print('======='*10) ---> 20 print(type(model).__name__, 'time:', datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0)).strftime('%M:%S')) 21 print('======='*10) 22 print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) AttributeError: 'datetime.timedelta' object has no attribute 'strftime'

print(type(model).__name__, 'time:', (datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S')) 这样应该可以正常输出模型训练时间。如果还有其他问题，请告诉我。

import datetime # a = datetime.datetime.now() def day_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') oneday = datetime.timedelta(days=1) day = d - oneday date_from = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 23, 59, 59) print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) def week_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6) dayfrom = dayto - sixdays date_from = datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) return datelist def multi_week_get(d, num): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date_num = [] # date_num = [date_to1] for i in range(num - 1, 0, -1): dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6 * i) dayfrom = dayto - sixdays date_from = str(datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_from) dayscount1 = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) onedays = datetime.timedelta(days=1) dayto1 = d - dayscount1 + onedays date_to1 = str(datetime.datetime(dayto1.year, dayto1.month, dayto1.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_to1) return date_num def month_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.day) dayto = d - dayscount date_from = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, 1, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] return datelist class op_date(object): def week_get(self, param): pass if __name__ == "__main__": op_date = op_date() # print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[0]) print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[1]) print(multi_week_get("2023-06-09 23:00:00", 4))

这段代码是关于日期时间的操作，包括获取前一天、上一周、上几周、上个月的起止时间。其中，day_get函数获取前一天的起止时间，week_get函数获取上一周的起止时间，multi_week_get函数获取上几周的起始时间，month_...

if __name__=="__main__" : # 上周一零点的时间 last_week_monday = datetime.datetime.combine( datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday() + 7), datetime.time(), ) # 本周一零点的时间 last_week_sunday = datetime.datetime.combine( datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday()), datetime.time(), )

首先，通过datetime.datetime.now().date()获取当前日期，并使用datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday() + 7)来获取上周一的日期。然后，使用datetime.datetime.combine()将日期和时间（默认为...

import datetime while 1: try: time_ = input() pass_time = datetime.datetime.strptime(f"2020-05-31 {time_}", '%Y-%m-%d %H:%M') while 1: pass_time += datetime.timedelta(minutes=1) hm_ = pass_time.strftime('%H:%M') for c in hm_: if c not in time_: break else: break print(hm_) except Exception as e: break

- pass_time += datetime.timedelta(minutes=1) 将时间加1分钟。 - hm_ = pass_time.strftime('%H:%M') 将新的时间转换为字符串，格式为"小时:分钟"。 - for c in hm_: if c not in time_: break 检查新的时间...

OSError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11848\1312614215.py in <module> 18 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 19 print('======='*10) ---> 20 print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S')) 21 print('======='*10) 22 print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) OSError: [Errno 22] Invalid argument

看起来你仍然遇到了相同的...print(type(model).__name__, 'time:', datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0)).strftime('%M:%S')) 这样应该可以避免时间戳格式化的错误。如果还有其他问题，请告诉我。

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下： import numpy as np from datetime ...

def predict_roll_4hour(roll_time, data): forecast_time = roll_time[0:10] roll_time = datetime.datetime.strptime(roll_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") day_one = predict_days(forecast_time, 2, data) # 数据划分 predict_sum = day_one.iloc[:, 1] time_gap = int((int(roll_time.minute) + int(roll_time.hour) * 60) / 15) pre_ture_4hour = predict_sum[time_gap: time_gap + 16] time_slots = [] for i in range(16): time_slot = roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) time_slots.append(time_slot) df = pd.DataFrame({'date': time_slots[0:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour}) return df 代码优化

time_slots = [roll_time + datetime.timedelta(minutes=15 * i) for i in range(16)] df = pd.DataFrame({'date': time_slots[:len(pre_ture_4hour)], 'load（kw）': pre_ture_4hour}) return df 此外，...

import os import datetime from moviepy.editor import VideoFileClip # 获取目录下所有视频文件路径 def get_video_files(directory): video_files = [] for file in os.listdir(directory): if file.endswith(".mp4") or file.endswith(".avi") or file.endswith(".mov"): video_files.append(os.path.join(directory, file)) return video_files # 获取视频时长（单位：秒） def get_video_duration(directory): metadata = VideoFileClip(directory) duration = metadata.duration return float(duration) # 重命名视频文件 def rename_video_files(directory): video_files = get_video_files(directory) video_files.sort(key=os.path.getmtime) # 按时间升序排序 prev_time = 0 # 前一视频的末尾时间 for video_file in video_files: # 获取视频时长 duration = get_video_duration(video_file) # 获取当前视频的开始时间和结束时间 start_time = prev_time end_time = prev_time + duration # 格式化时间字符串 start_time_str = str(datetime.timedelta(seconds=int(start_time))).replace(":", "_") end_time_str = str(datetime.timedelta(seconds=int(end_time))).replace(":", "_") # 构建新文件名 new_name = os.path.splitext(video_file)[0] + "_" + start_time_str + "-" + end_time_str + ".mp4" # 重命名文件 os.rename(video_file, new_name) prev_time = end_time # 调用函数重命名视频文件 directory = "J:/dou/ji/" rename_video_files(directory)

这段代码是用来批量重命名视频文件的。首先，它定义了三个函数：get_video_files(directory) 用于获取目录下所有视频文件的路径，get_video_duration(directory) 用于获取视频的时长，rename_video_files...

代码优化： # 两个参数传入，场景为：指定脚本执行时间范围 elif len(sys.argv) == 3: dates = [] start_time = datetime.strptime(sys.argv[1], '%Y%m%d') end_time = datetime.strptime(sys.argv[2], '%Y%m%d') if start_time >= end_time: print('输入的时间范围错误，开始时间应小于结束时间\n正确示例：python xxx.py 20230510 20230515') else: delta = timedelta(days=1) while start_time <= end_time: dates.append(start_time.strftime('%Y%m%d')) start_time += delta parse_json_data(dates, data_path, insert_db) # 三个参数传入，场景为：执行指定时间范围 和 指定插入数据库 elif len(sys.argv) == 4: insert_db = sys.argv[1] dates = [] start_time = datetime.strptime(sys.argv[2], '%Y%m%d') end_time = datetime.strptime(sys.argv[3], '%Y%m%d') if start_time >= end_time: print('输入的时间范围错误，开始时间应小于结束时间\n正确示例：python xxx.py 20230510 20230515') else: delta = timedelta(days=1) while start_time <= end_time: dates.append(start_time.strftime('%Y%m%d')) start_time += delta parse_json_data(dates, data_path, insert_db)

dates = [(start_time + timedelta(days=i)).strftime('%Y%m%d') for i in range((end_time - start_time).days + 1)] parse_json_data(dates, data_path, insert_db) 这里用了 set 的方式判断输入参数的个数...

MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

- 如果达到了打印日志的频率(print_freq)或者已经到达迭代的最后一次，执行以下操作： - 计算预计剩余时间 eta_second，即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数 - 将预计剩余时间转换为字符串表示 eta_...

import time, sys from datetime import datetime, timedelta from netCDF4 import Dataset, date2num, num2date import numpy as np day = 20170101 d = datetime.strptime(str(day), '%Y%m%d') f_in = 'tp_%d-%s.nc' % (day, (d + timedelta(days = 1)).strftime('%Y%m%d')) f_out = 'daily-tp_%d.nc' % day time_needed = [] for i in range(1, 25): time_needed.append(d + timedelta(hours = i)) with Dataset(f_in) as ds_src: var_time = ds_src.variables['time'] time_avail = num2date(var_time[:], var_time.units, calendar = var_time.calendar) indices = [] for tm in time_needed: a = np.where(time_avail == tm)[0] if len(a) == 0: sys.stderr.write('Error: precipitation data is missing/incomplete - %s!\n' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) sys.exit(200) else: print('Found %s' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) indices.append(a[0]) var_tp = ds_src.variables['tp'] tp_values_set = False for idx in indices: if not tp_values_set: data = var_tp[idx, :, :] tp_values_set = True else: data += var_tp[idx, :, :] with Dataset(f_out, mode = 'w', format = 'NETCDF3_64BIT_OFFSET') as ds_dest: # Dimensions for name in ['latitude', 'longitude']: dim_src = ds_src.dimensions[name] ds_dest.createDimension(name, dim_src.size) var_src = ds_src.variables[name] var_dest = ds_dest.createVariable(name, var_src.datatype, (name,)) var_dest[:] = var_src[:] var_dest.setncattr('units', var_src.units) var_dest.setncattr('long_name', var_src.long_name) ds_dest.createDimension('time', None) var = ds_dest.createVariable('time', np.int32, ('time',)) time_units = 'hours since 1900-01-01 00:00:00' time_cal = 'gregorian' var[:] = date2num([d], units = time_units, calendar = time_cal) var.setncattr('units', time_units) var.setncattr('long_name', 'time') var.setncattr('calendar', time_cal) # Variables var = ds_dest.createVariable(var_tp.name, np.double, var_tp.dimensions) var[0, :, :] = data var.setncattr('units', var_tp.units) var.setncattr('long_name', var_tp.long_name) # Attributes ds_dest.setncattr('Conventions', 'CF-1.6') ds_dest.setncattr('history', '%s %s' % (datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), ' '.join(time.tzname))) print('Done! Daily total precipitation saved in %s' % f_out)

null是一个表示空值或缺失值的特殊数据类型。在程序中，当一个变量的值为空时，通常会被赋予null值。null与undefined不同，undefined通常表示变量未被定义或未初始化，而null表示该变量的值为空。...

subdir = '2022051708' leadtime = 6 subdir_datetime = datetime.strptime(subdir, '%Y-%m-%d') b_time = subdir_datetime + timedelta(hours=leadtime) - timedelta(hours=24)出错

这段代码的问题在于，你先将 subdir 转换为 datetime 格式，然后通过加减时间来计算 b_time。但是在计算 b_time 时，你减去了 24 小时。这样会导致在 b_time 中减去了一天，但是 subdir_datetime 中并...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

delta = datetime.timedelta(minutes=15) time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta code_list = [i for i, ...

所以报错这样是正常的对吗from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR import datetime import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %:H%M%S', filename='log1.txt', filemode='a') logging.FileHandler(encoding='utf-8', filename='log1.txt') def aps_test(x): print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %:H%M%S'), x) def date_test(x): print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %:H%M%S'), x) print(1/0) def my_listener(event): if event.exception: print('出错？？？？？？') else: print('正常///////////') scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(func=date_test, args=('一次性出错任务',), next_run_time=datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(seconds=15), id='date_task') scheduler.add_job(func=aps_test, args=('循环任务',), trigger='interval', seconds=3, id='interval_task') scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR) scheduler._logger=logging scheduler.start()

next_run_time=datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(seconds=15), id='date_task') scheduler.add_job(func=aps_test, args=('循环任务',), trigger='interval', seconds=3, id='interval_task') ...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

time_new_list = [start_time + i * delta for i in range(int((end_time - start_time) / delta.total_seconds() / 60) + 1)] data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) data = data...
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aiohttp-3.7.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

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HAL库通常是指硬件抽象层(Hardware Abstraction Layer)，它是一个软件组件，用于管理和控制嵌入式系统中的硬件资源，如ADC(模拟数字转换器)和OLED(有机发光二极管显示屏)。要将ADC读取的两个通道电压值显示到OLED上，你可以按照以下步骤操作： 1. **初始化硬件**: 首先，你需要通过HAL库的功能对ADC和OLED进行初始化。这包括配置ADC的通道、采样速率以及OLED的分辨率、颜色模式等。 2. **采集数据**: 使用HAL提供的ADC读取函数，读取指定通道的数据。例如，在STM32系列微控制器中，可能会有`HAL_ADC_ReadChannel()
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小学语文教学新工具：创新黑板设计解析

资源摘要信息: 本资源为行业文档，主题是设计装置，具体关注于一种小学语文教学黑板的设计。该文档通过详细的设计说明，旨在为小学语文教学场景提供一种创新的教学辅助工具。由于资源的标题、描述和标签中未提供具体的设计细节，我们仅能从文件名称推测文档可能包含了关于小学语文教学黑板的设计理念、设计要求、设计流程、材料选择、尺寸规格、功能性特点、以及可能的互动功能等方面的信息。此外，虽然没有标签信息，但可以推断该文档可能针对教育技术、教学工具设计、小学教育环境优化等专业领域。 1. 教学黑板设计的重要性 在小学语文教学中，黑板作为传统而重要的教学工具，承载着教师传授知识和学生学习互动的重要角色。一个优秀的设计可以提高教学效率，激发学生的学习兴趣。设计装置时，考虑黑板的适用性、耐用性和互动性是非常必要的。 2. 教学黑板的设计要求 设计小学语文教学黑板时，需要考虑以下几点： - 安全性：黑板材质应无毒、耐磨损，边角处理要圆滑，避免在使用中造成伤害。 - 可视性：黑板的大小和高度应适合小学生使用，保证最远端的学生也能清晰看到上面的内容。 - 多功能性：黑板除了可用于书写字词句之外，还可以考虑增加多媒体展示功能，如集成投影幕布或电子白板等。 - 环保性：使用可持续材料，比如可回收的木材或环保漆料，减少对环境的影响。 3. 教学黑板的设计流程 一个典型的黑板设计流程可能包括以下步骤： - 需求分析：明确小学语文教学的需求，包括空间大小、教学方法、学生人数等。 - 概念设计：提出初步的设计方案，并对方案的可行性进行分析。 - 制图和建模：绘制详细的黑板平面图和三维模型，为生产制造提供精确的图纸。 - 材料选择：根据设计要求和成本预算选择合适的材料。 - 制造加工：按照设计图纸和材料标准进行生产。 - 测试与评估：在实际教学环境中测试黑板的使用效果，并根据反馈进行必要的调整。 4. 教学黑板的材料选择 - 传统黑板：传统的黑板多由优质木材和专用黑板漆制成，耐用且书写流畅。 - 绿色环保材料：考虑到环保和学生健康，可以选择无毒或低VOC（挥发性有机化合物）排放的材料。 - 智能材料：如可擦洗的特殊漆料，使黑板表面更加光滑，便于擦拭。 5. 教学黑板的尺寸规格 黑板的尺寸规格应根据实际教室空间和学生的平均身高来设计。一般来说，小学教室的黑板高度应设置在120cm至150cm之间，长度则根据教室墙壁的长度而定，但至少应保证可以容纳整页A4纸的书写空间。 6. 教学黑板的功能性特点 - 书写性能：黑板表面应具备良好的书写性能，使粉笔或马克笔的书写和擦拭都十分顺畅。 - 可视化辅助：集成的可视化工具，如辅助灯、放大镜等，可以帮助教师更有效地展示教学内容。 - 互动性设计：考虑增加互动性元素，例如磁性或可擦写的表面，可以提高学生参与度。 7. 教学黑板的互动功能 随着信息技术的发展，教学黑板可以集成多媒体技术，如触摸屏功能、电子白板功能、互联网接入等，实现与电子设备的互动，从而丰富教学手段，提高教学的趣味性和效率。 综上所述，本资源提供的设计装置文档，聚焦于一种小学语文教学黑板的设计，涵盖了从设计理念到功能实现的全方位内容，旨在通过创新的设计提升小学语文教学的品质和效率。
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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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【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略

![【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略](https://opengraph.githubassets.com/2a72c21f796efccdd882e9c977421860d7da6f80f6729877039d261568c8db1b/RcppCore/RcppParallel) # 1. R语言并行计算概述 R语言作为一种统计编程语言，在数据科学领域广受欢迎。随着数据集的日益庞大，传统的单线程计算方法已经难以满足复杂数据分析的需求。并行计算技术的引入，使得R语言在处理大数据和复杂算法时，能够显著提升计算效率和处理能力。 并行计算在R语言中的应用是通过分散任务至多个处
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如何用C语言编程精确计算级数1 - 1/11 + 1/21 - 1/3! + ...（直到最后一项的绝对值小于1E-4）并求得e的近似值？

在C语言中，你可以使用循环结构、条件判断以及数学库函数`fabs`来实现这个级数的计算。这里是一个基本的步骤： 1. 定义一个变量 `result` 来保存e的近似值，初始化为1（因为e的初始近似值就是1）。 2. 使用一个无限循环（实际上可以设置一个大到足以满足精度要求的循环次数上限），每次迭代中： a. 检查当前项的绝对值是否小于给定的小数阈值1E-4。 b. 如果是，则跳出循环，因为我们已经达到了所需的精度。 c. 计算当前项，如果是正分数，就加到结果上；如果是负分数，从结果中减去它。比如对于阶乘项，可以使用递归或者预计算的数组来计算。 3. 循环结束后，`resul
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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩