text = ax.text(j, i, numbers[i, j], ha="center", va="center", color="RdYIBu_r")是什么意思

时间: 2024-06-03 14:13:05 浏览: 5
这行代码是在一个图表中的特定位置上添加文本。具体解释如下: - `ax` 是一个 Axes 对象,表示图表中的坐标轴。 - `j` 和 `i` 分别表示文本位置的列索引和行索引。 - `numbers[i, j]` 是要显示的文本内容。 - `ha="center"` 和 `va="center"` 分别指定水平和垂直对齐方式为居中。 - `color="RdYIBu_r"` 指定文本颜色为 "RdYIBu_r",这是一个颜色映射名称,可以根据具体需求进行修改。
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优化这段代码: IF VR(v_alarm1).0 <> ax_alarm.ax_dial THEN VR(v_alarm1).0 = ax_alarm.ax_dial IF VR(v_alarm1).1 <> ax_alarm.ax_scr1_updown THEN VR(v_alarm1).1 = ax_alarm.ax_scr1_updown IF VR(v_alarm1).2 <> ax_alarm.ax_scr1_halftone THEN VR(v_alarm1).2 = ax_alarm.ax_scr1_halftone IF VR(v_alarm1).3 <> ax_alarm.ax_scr1_scraper THEN VR(v_alarm1).3 = ax_alarm.ax_scr1_scraper IF VR(v_alarm1).4 <> ax_alarm.ax_scr2_updown THEN VR(v_alarm1).4 = ax_alarm.ax_scr2_updown IF VR(v_alarm1).5 <> ax_alarm.ax_scr2_halftone THEN VR(v_alarm1).5 = ax_alarm.ax_scr2_halftone IF VR(v_alarm1).6 <> ax_alarm.ax_scr2_scraper THEN VR(v_alarm1).6 = ax_alarm.ax_scr2_scraper IF VR(v_alarm1).7 <> ax_alarm.ax_scr3_updown THEN VR(v_alarm1).7 = ax_alarm.ax_scr3_updown IF VR(v_alarm1).8 <> ax_alarm.ax_scr3_halftone THEN VR(v_alarm1).8 = ax_alarm.ax_scr3_halftone IF VR(v_alarm1).9 <> ax_alarm.ax_scr3_scraper THEN VR(v_alarm1).9 = ax_alarm.ax_scr3_scraper IF VR(v_alarm1).10 <> ax_alarm.ax_goin_spin THEN VR(v_alarm1).10 = ax_alarm.ax_goin_spin IF VR(v_alarm1).11 <> ax_alarm.ax_output_spin THEN VR(v_alarm1).11 = ax_alarm.ax_output_spin IF VR(v_alarm1).12 <> ax_alarm.ax_tl THEN VR(v_alarm1).12 = ax_alarm.ax_tl IF VR(v_alarm1).13 <> ax_alarm.ax_work1 THEN VR(v_alarm1).13 = ax_alarm.ax_work1 IF VR(v_alarm1).14 <> ax_alarm.ax_work2 THEN VR(v_alarm1).14 = ax_alarm.ax_work2 IF VR(v_alarm1).15 <> ax_alarm.ax_work3 THEN VR(v_alarm1).15 = ax_alarm.ax_work3 IF VR(v_alarm2).0 <> ax_alarm.ax_work4 THEN VR(v_alarm2).0 = ax_alarm.ax_work4 IF VR(v_alarm2).1 <> ax_alarm.ax_work5 THEN VR(v_alarm2).1 = ax_alarm.ax_work5 IF VR(v_alarm2).2 <> ax_alarm.ax_work6 THEN VR(v_alarm2).2 = ax_alarm.ax_work6 IF VR(v_alarm2).3 <> ax_alarm.ax_work7 THEN VR(v_alarm2).3 = ax_alarm.ax_work7 IF VR(v_alarm2).4 <> ax_alarm.ax_work8 THEN VR(v_alarm2).4 = ax_alarm.ax_work8 IF VR(v_alarm2).5 <> ax_alarm.ax_work9 THEN VR(v_alarm2).5 = ax_alarm.ax_work9 IF VR(v_alarm2).6 <> ax_alarm.ax_work10 THEN VR(v_alarm2).6 = ax_alarm.ax_work10 IF VR(v_warn1).0 <> ax_warn.ax_dial THEN VR(v_warn1).0 = ax_warn.ax_dial IF VR(v_warn1).1 <> ax_warn.ax_scr1_updown THEN VR(v_warn1).1 = ax_warn.ax_scr1_updown IF VR(v_warn1).2 <> ax_warn.ax_scr1_halftone THEN VR(v_warn1).2 = ax_warn.ax_scr1_halftone IF VR(v_warn1).3 <> ax_warn.ax_scr1_scraper THEN VR(v_warn1).3 = ax_warn.ax_scr1_scraper IF VR(v_warn1).4 <> ax_warn.ax_scr2_updown THEN VR(v_warn1).4 = ax_warn.ax_scr2_updown IF VR(v_warn1).5 <> ax_warn.ax_scr2_halftone THEN VR(v_warn1).5 = ax_warn.ax_scr2_halftone IF VR(v_warn1).6 <> ax_warn.ax_scr2_scraper THEN VR(v_warn1).6 = ax_warn.ax_scr2_scraper IF VR(v_warn1).7 <> ax_warn.ax_scr3_updown THEN VR(v_warn1).7 = ax_warn.ax_scr3_updown IF VR(v_warn1).8 <> ax_warn.ax_scr3_halftone THEN VR(v_warn1).8 = ax_warn.ax_scr3_halftone IF VR(v_warn1).9 <> ax_warn.ax_scr3_scraper THEN VR(v_warn1).9 = ax_warn.ax_scr3_scraper IF VR(v_warn1).10 <> ax_warn.ax_goin_spin THEN VR(v_warn1).10 = ax_warn.ax_goin_spin IF VR(v_warn1).11 <> ax_warn.ax_output_spin THEN VR(v_warn1).11 = ax_warn.ax_output_spin IF VR(v_warn1).12 <> ax_warn.ax_tl THEN VR(v_warn1).12 = ax_warn.ax_tl IF VR(v_warn1).13 <> ax_warn.ax_work1 THEN VR(v_warn1).13 = ax_warn.ax_work1 IF VR(v_warn1).14 <> ax_warn.ax_work2 THEN VR(v_warn1).14 = ax_warn.ax_work2 IF VR(v_warn1).15 <> ax_warn.ax_work3 THEN VR(v_warn1).15 = ax_warn.ax_work3 IF VR(v_warn2).0 <> ax_warn.ax_work4 THEN VR(v_warn2).0 = ax_warn.ax_work4 IF VR(v_warn2).1 <> ax_warn.ax_work5 THEN VR(v_warn2).1 = ax_warn.ax_work5 IF VR(v_warn2).2 <> ax_warn.ax_work6 THEN VR(v_warn2).2 = ax_warn.ax_work6 IF VR(v_warn2).3 <> ax_warn.ax_work7 THEN VR(v_warn2).3 = ax_warn.ax_work7 IF VR(v_warn2).4 <> ax_warn.ax_work8 THEN VR(v_warn2).4 = ax_warn.ax_work8 IF VR(v_warn2).5 <> ax_warn.ax_work9 THEN VR(v_warn2).5 = ax_warn.ax_work9 IF VR(v_warn2).6 <> ax_warn.ax_work10 THEN VR(v_warn2).6 = ax_warn.ax_work10

可以将代码优化为: FOR i = TO 6 IF VR(v_alarm1).i <> ax_alarm.ax_scr1_updown+i THEN VR(v_alarm1).i = ax_alarm.ax_scr1_updown+i IF VR(v_alarm1).i+3 <> ax_alarm.ax_scr2_updown+i THEN VR(v_alarm1).i+3 = ax_alarm.ax_scr2_updown+i IF VR(v_alarm1).i+6 <> ax_alarm.ax_scr3_updown+i THEN VR(v_alarm1).i+6 = ax_alarm.ax_scr3_updown+i IF VR(v_warn1).i <> ax_warn.ax_scr1_updown+i THEN VR(v_warn1).i = ax_warn.ax_scr1_updown+i IF VR(v_warn1).i+3 <> ax_warn.ax_scr2_updown+i THEN VR(v_warn1).i+3 = ax_warn.ax_scr2_updown+i IF VR(v_warn1).i+6 <> ax_warn.ax_scr3_updown+i THEN VR(v_warn1).i+6 = ax_warn.ax_scr3_updown+i NEXT i FOR i = 10 TO 15 IF VR(v_alarm1).i <> ax_alarm.ax_goin_spin+i-10 THEN VR(v_alarm1).i = ax_alarm.ax_goin_spin+i-10 IF VR(v_alarm1).i+2 <> ax_alarm.ax_tl+i-10 THEN VR(v_alarm1).i+2 = ax_alarm.ax_tl+i-10 IF VR(v_alarm1).i-10 <> ax_alarm.ax_work1+i-10 THEN VR(v_alarm1).i-10 = ax_alarm.ax_work1+i-10 IF VR(v_alarm1).i-7 <> ax_alarm.ax_work4+i-10 THEN VR(v_alarm1).i-7 = ax_alarm.ax_work4+i-10 IF VR(v_warn1).i <> ax_warn.ax_goin_spin+i-10 THEN VR(v_warn1).i = ax_warn.ax_goin_spin+i-10 IF VR(v_warn1).i+2 <> ax_warn.ax_tl+i-10 THEN VR(v_warn1).i+2 = ax_warn.ax_tl+i-10 IF VR(v_warn1).i-10 <> ax_warn.ax_work1+i-10 THEN VR(v_warn1).i-10 = ax_warn.ax_work1+i-10 IF VR(v_warn1).i-7 <> ax_warn.ax_work4+i-10 THEN VR(v_warn1).i-7 = ax_warn.ax_work4+i-10 NEXT i 这样可以减少代码行数,提高代码的可读性和可维护性。

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

当然可以,下面是代码的优化和注释: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons # 定义信号函数 def signal(amp, freq, t): return amp * np.sin(2 * np.pi * freq * t) # 设置图形参数 axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) # 设置时间轴 t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) # 绘制信号曲线 [line] = ax.plot(t, signal(5, 2, t), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) # 添加缩放滑块 zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) # 滑块改变时的回调函数 def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) # 添加重置按钮 reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') # 重置按钮点击时的回调函数 def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) # 添加颜色选择按钮 color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) # 颜色选择按钮点击时的回调函数 def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show() ``` 优化如下: 1. 将 `sin` 改为 `np.sin`,避免使用 `from numpy import *` 导致命名冲突或覆盖内置函数。 2. 将 `signal` 函数中的 `t` 参数移动到函数参数列表中,增加代码可读性。 3. 将 `fig, ax` 和 `plt.subplots()` 合并成一个语句,简化代码。 4. 在 `Slider`、`Button` 和 `RadioButtons` 的初始化中,添加 `color` 和 `hovercolor` 参数,避免鼠标悬停时颜色过于明亮。 5. 将回调函数和控件的绑定分别放在不同的代码块中,增加代码可读性。

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

解释代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 fig = plt.figure() #matplotlib只支持PNG图像 lena = mpimg.imread('cat.jpg') lena_r=np.zeros(lena.shape) #0通道 lena_r[:,:,0]=lena[:,:,0] ax1=fig.add_subplot(331) ax1.imshow(lena_r)# 显示R通道 lena_g=np.zeros(lena.shape)#1通道 lena_g[:,:,1]=lena[:,:,1] ax4=fig.add_subplot(334) ax4.imshow(lena_g)# 显示G通道 lena_b=np.zeros(lena.shape)#2通道 lena_b[:,:,2]=lena[:,:,2] ax7=fig.add_subplot(337) ax7.imshow(lena_b)# 显示B通道 img_R = lena_r[:,:,0] R_mean=np.mean(img_R) R_std=np.std(img_R) ax2=fig.add_subplot(332) flatten_r=img_R.flatten() weights = np.ones_like(flatten_r)/float(len(flatten_r)) prob_r,bins_r,_=ax2.hist(flatten_r,bins=10,facecolor='r',weights=weights) img_G = lena_g[:,:,1] G_mean=np.mean(img_G) G_std=np.std(img_G) ax5=fig.add_subplot(335) flatten_g=img_G.flatten() prob_g,bins_g,_=ax5.hist(flatten_g,bins=10,facecolor='g',weights=weights) img_B = lena_b[:,:,2] B_mean=np.mean(img_B) B_std=np.std(img_B) ax8=fig.add_subplot(338) flatten_b=img_B.flatten() prob_b,bins_b,_=ax8.hist(flatten_b,bins=10,facecolor='b',weights=weights) ax3=fig.add_subplot(233) rgb_mean=[R_mean,G_mean,B_mean] x_mlabel=['R_mean','G_mean','B_mean'] bar_width=0.5 bars_mean=ax3.bar(x_mlabel,rgb_mean,width=bar_width) colors=['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_mean,colors): bar.set_color(color) ax3.set_title('Mean') ax9 = fig.add_subplot(236) rgb_std =[R_std,G_std,B_std] x_mlabel = ['R_std','G_std','B_std'] bar_width = 0.5 bars_std = ax9.bar(x_mlabel,rgb_std,width = bar_width) colors = ['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_std,colors): bar.set_color(color) ax9.set_title('Std') # fig.set_tight_layout(True) plt.show()

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

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"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。
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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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【进阶】Python高级加密库cryptography

![【进阶】Python高级加密库cryptography](https://img-blog.csdnimg.cn/20191105183454149.jpg) # 2.1 AES加密算法 ### 2.1.1 AES加密原理 AES(高级加密标准)是一种对称块密码,由美国国家标准与技术研究院(NIST)于2001年发布。它是一种分组密码,这意味着它一次处理固定大小的数据块(通常为128位)。AES使用密钥长度为128、192或256位的迭代密码,称为Rijndael密码。 Rijndael密码基于以下基本操作: - 字节替换:将每个字节替换为S盒中的另一个字节。 - 行移位:将每一行
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linuxjar包启动脚本

Linux中的jar包通常指的是Java Archive(Java归档文件),它是一个包含Java类、资源和其他相关文件的压缩文件。启动一个Java应用的jar包通常涉及到使用Java的Runtime或JVM(Java虚拟机)。 一个简单的Linux启动jar包的脚本(例如用bash编写)可能会类似于这样: ```bash #!/bin/bash # Java启动脚本 # 设置JAVA_HOME环境变量,指向Java安装路径 export JAVA_HOME=/path/to/your/java/jdk # jar包的路径 JAR_FILE=/path/to/your/applicat