import re r=r"\d+" m=re.search(r,"YRYR567eruwgf")#目标是567 print(m)

时间: 2024-05-07 22:19:36 浏览: 84
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gerenbishe+ssm+security+pageHelper+oracle+yr+yr.zip

你可以使用以下代码来实现你的目标： ``` import re r = r"\d+" m = re.search(r, "YRYR567eruwgf") print(m.group(0)) ``` 输出结果为：`567`。在这个代码中，我们使用正则表达式匹配数字，然后使用 `re.search` 函数在字符串中查找匹配项。最后，我们使用 `m.group(0)` 提取匹配项并将其打印出来。
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小鱼儿yr系统封装优化设置辅助工具V1.07.5

这个软件的作用是给搞封装系统的朋友在封装过程中进行一些简单的辅助设置和优化。此软件可以解决哪些问题？ 1,解决WIN10封装后的系统开始屏幕布局设置被还原问题 2,解决WIN10 1809专业版和LTSC版首次进桌面弹出隐私...

from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符，只输出数字，再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

这段代码是用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据预处理和聚类分析的。首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行...

function dydt=Infante_horizontal(t,x,formom) dydt = zeros(6,1); ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %x 为当前时刻 USV 的状态[u v r x y psi ] F = formom(1);%%PID 输出力 T = formom(2);%%?¨PID 输出力矩 uc = formom(3)*( cos(formom(4))*cos(psi) + sin(formom(4))*sin(psi) ); %海流速度分量 vc = formom(3)*( -cos(formom(4))*sin(psi) + sin(formom(4))*cos(psi) ); %海流速度分量 u = ur+uc; %%USV 在海流影响下的真实速度 v = vr+vc; %%USV 在海流影响下的真实速度 %%%%%%AUV 水动力系数 m = 40; Xdu = -1.42; Xu = 0.1; Xuu = 8.2; Ydv = -38.4; Yv = 10; Yvv = 200; Ydr = -2.5; Yr = 5; Ndr = -8.9; Ndv = 2.2; Nv = 36; Nr = 5; Nrr = 15; Iz = 8.0; Yuv = 0; Yur = u*Xdu; Nuv = u*(Ydv-Xdu); Nur = u*Ydr; d11 = Xu+Xuu*abs(ur); d22 = Yv+Yvv*abs(vr); d66 = Nr+Nrr*abs(r); d26 = Yr; d62 = Nv; c26 = m-Xdu; c62 = Xdu-Ydv; m11 = m-Xdu; m22 = m-Ydv; m26 = -Ydr; m66 = Iz-Ndr; A = -d22*vr+(d26-ur*c26-m*uc)*r; B = (d62-ur*c62)*vr-d66*r+T; ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %%%%AUV 动力学模型 dydt(1) = (1/m11)*(-d11*ur+F); dydt(2) = (A*m66-B*m26)/(m22*m66-m26*m26); dydt(3) = (B*m22-A*m26)/(m22*m66-m26*m26); %%%AUV 运动学模型 dydt(4) = u*cos(psi) - v*sin(psi); dydt(5) = u*sin(psi) + v*cos(psi); dydt(6) = r ;

其中，状态 x 包含当前时刻 AUV 的速度、位置和姿态，即[u v r x y psi]。函数返回一个包含六个元素的列向量 dydt，分别表示 AUV 的速度、加速度和角速度。 函数首先根据当前状态计算出 AUV 在海流影响下的真实速度...

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head()) print(bike_day....

import pandas as pd import datetime #将数据作存储并且设置前三列为合适的索引 df = pd.read_csv('wind.data',sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]]) #2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year>1999 else x.year return datetime.date(year,x.month,x.day) df['Yr_Mo_Dy'] = df['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century) #将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns] df['Yr_Mo_Dy'] = pd.to_datetime(df['Yr_Mo_Dy']) df = df.set_index('Yr_Mo_Dy') #对应每一个location，一共有多少数据值缺失 df.isnull().sum() #对应每一个location，一共有多少完整的数据值 df.shape[1] - df.isnull().sum() #对于全体数据，计算风速的平均值 df.mean().mean() #创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差 loc_stats = pd.DataFrame() loc_stats['min'] = df.min() loc_stats['max'] = df.max() loc_stats['mean'] = df.mean() loc_stats['std'] = df.std() #创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有天的风速最小值，最大值，平均值和标准差 day_stats = pd.DataFrame() day_stats['min'] = df.min(axis=1) day_stats['max'] = df.max(axis=1) day_stats['mean'] = df.mean(axis=1) day_stats['std'] = df.std(axis=1) #对于每一个location，计算一月份的平均风速 df['date'] = df.index df['year'] = df['date'].apply(lambda df: df.year) df['month'] = df['date'].apply(lambda df: df.month) df['day'] = df['date'].apply(lambda df: df.day) january_winds = df.query('month ==1') #query等同于df[df.month==1] january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean() #对于数据记录按照年为频率取样 df.query('month ==1 and day == 1') #对于数据记录按照月为频率取样 df.query('day == 1')

你的代码中存在多个语法错误，我将对...9. 在按月份取样数据时，应该使用 df.resample('M').mean() 而不是 df.query('day == 1')。 请尝试使用这些修改后的代码，如果还有问题，请告诉我具体的错误信息和代码上下文。

def Data_preprocessing(): #对类别型特征，观察其取值范围及直方图 categorical_features = ['season','mnth','weathersit','weekday'] #数据类型变为object，才能被get_dummies处理 for col in categorical_features: train[col] = train[col].astype('object') X_train_cat = train[categorical_features] X_train_cat = pd.get_dummies(X_train_cat) print('独热编码结果') print(X_train_cat) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mn_X = MinMaxScaler() numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed'] temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features]) X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index) print('数据归一化处理结果') print(X_train_num.head()) # 合并数据 X_train = pd.concat([X_train_cat, X_train_num, train['holiday'], train['workingday']], axis = 1, ignore_index=False) print('X_train.head(): ') print(X_train.head()) # 合并数据 FE_train = pd.concat([train['instant'], X_train, train['yr'],train['cnt']], axis = 1) FE_train.to_csv('FE_day.csv', index=False) #保存数据 print('FE_train.head():') print(FE_train.head()) print(FE_train.info())请解释每一行代码含义

7. 再次将原始数据集中的'instant'、'yr'和'cnt'列与合并后的特征数据X_train进行合并，生成最终的特征工程训练数据FE_train。 8. 将特征工程训练数据FE_train保存到名为'FE_day.csv'的文件中。 9. 最后打印...

逐句解释这段matlab代码 be0 = thetae(1,k); thetaeb( :, k) = thetae( : ,k)/be0; Fe= thetaeb(1 : nf +1,k)'; Ge = thetaeb(nf + 2 : nf + ng + 2,k)'; Bm1= sum(Am)/be0; R=Bm1A0; u(k)=(-Fe(2 :nf+1)uk(1 :nf)+ R- Ge)/Fe(1); %更新数据 thetae_1 = thetae( : ,k); for i=d+nb:-1:2 uk(i) = uk(i-1); end uk(1) = u(k); for i = max(na,d) : -1 :2 yk(i) = yk(i-1); yrk(i) = yrk(i- 1); end yk(1)=y(k); yrk(1)=yr(k); for i = d + nfg:-1:d+1 ufk(i)=ufk(i-1); yfk(i)=yfk(i-1); end end figure(1); % subplot(2,1,1); plot(time,yr(1:L),'r:',time,y); xlabel('k');ylabel('y_r(k)、y(k)'); legend('y_r(k)','y(k)'); axis([0 L -20 20]); % subplot(2,1,2); figure(3); plot(time,u); xlabel('k');ylabel('u(k)'); axis([0 L -5 5]); figure(2); plot([1:L],thetaeb(2 :nf+ng+2,:)); xlabel('k');ylabel('参数估计 f、g'); legend('f_1','f_2','f_3','g_0','g_1'); axis([0 L -1 1.5]);

- for i=d+nb:-1:2 uk(i) = uk(i-1); end 将uk向量中第d+nb到第2个元素向后移动一个位置。 - uk(1) = u(k); 将u(k)变量的值赋值给uk向量的第一个元素。 - for i = max(na,d) : -1 :2 yk(i) = yk(i-1); yrk(i) = yrk...

这是我登录页面的一段代码 如何修改//调用登录接口 getLogin() { const baseUrl = 'http://192.168....' uni.request({ url: baseUrl + '/api/v1/....', data: { //请求参数 mobile: this.phoneNumber, deptId: 204, verifyCode: this.code, openId: '' }, header: { Authorization: 'Bearer SJMj+yR1sZ65h4Rl3ghKh9OPIQ8tioGwpYTXnustCk7CjfyslkCtUhqLH26UjLbWpJy79Lrf/3ilIUWJxyeGSHfZu0aZ/7B9c1q1kkBxiycKtt/+KsKJTifmQVA/0yv8lmm0XbvjzLyc4/N/lUTRmg==' //自定义请求头信息 }, //请求方法 默认为GET method: "POST", success: (res) => { console.log(res); this.id = res.data.data.userInfo.id this.token = res.data.data.token console.log(this.token); this.setStorage() uni.reLaunch({ //跳转到家庭成员列表页面 url: '../mine/mine?id=' + this.id }); }, fail: function(err) { console.log(err) } }); }, //缓存数据 setStorage() { //这是一个同步接口。建议使用这个方法 //第一个参数本地缓存中的指定的 key //第二个参数需要存储的内容 uni.setStorageSync('token', this.token); console.log('存储成功'); },现在有一个需求 从登录页面获取接口本地存储token 登录成功后跳转到我的页面，但是现在token过期了 该如何修改代码

如果您的token过期了，您可以尝试通过以下步骤修改代码： 1. 找到 getLogin() 方法中的 success 回调函数。 2. 在回调函数中，获取到新的token值，替换掉原来的token值。可以通过 res.data.data.token 获取新...
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ioBroker.yr:从 yr.no（全球）获取 48 小时天气预报

ioBroker.yr 该适配器使用 Sentry 库自动向开发人员报告异常和代码错误。 有关更多详细信息以及如何禁用错误报告的信息，请参阅！ 从 js-controller 3.0 开始使用哨兵报告。 yr.no ioBroker 适配器 从获取 10d 天气...

设椭圆曲线为y^2=x^3+x+6(mod11),选取P=（2，7），计算2P、3P。并写出每一步的详细步骤及其原因

- 计算点 R 的 y 坐标 yr = k(xp - xr) - yp。 在计算过程中，所有的数值都需要在模意义下进行计算，即对模数取余。 现在我们来计算题目中给定的椭圆曲线上的点的加法： 1. 计算 2P。首先，我们需要计算点 P 的2...

Date& Date(const Date& dt) //请修改其中的错误② { yr=dt.yr; mo=dt.mo; day=dt.day; }

这个函数的问题在于它没有返回值。应该将其返回类型改为 Date&，并在函数结尾处添加 return *this; 语句，以返回当前对象的引用。... yr = dt.yr; mo = dt.mo; day = dt.day; return *this; }

SELECT g.G6_DETECTION_ID G6_DETECTION_ID, t.veh_clzzqymc sccmc, t.veh_clxh vehicle_model, g.VIN VIN, t.VIN TVIN, tt.VIN TTVIN, tt.CAR_TYPE CARTYPE, tt.XXGKBH XXGKBH, t.VEH_CLPP SB, t.VEH_CPSCDZ SCCDZ, to_char( t.VEH_CLSCRQ, 'yyyy"年"mm"月"dd"日"' ) SCDATE, t.VEH_FDJH FDJH, g.FDJSB FDJSB, g.FDJSCCDZ FDJSCCDZ, g.RH RH, g.ET ET, g.AP AP, g.TESTTYPE TEST_TYPE, g.TESTNO TESTNO, g.TESTDATE TEST_DATE, g.APASS APASS, g.OPASS OPASS, g.OTESTDATE OTESTDATE, g.EPASS EPASS, g.RESULT RESULT, g.YR YR, g.ANALYMANUF ANALYMANUF, g.ANALYNAME ANALYNAME, g.ANALYMODEL ANALYMODEL, g.ANALYDATE ANALYDATE, g.DYNOMODEL DYNOMODEL, g.DYNOMANUF DYNOMANUF, g.ISUPLOAD ISUPLOAD, g.UPLOADDATE UPLOADDATE, g.ISUPLOADSECCESS ISUPLOADSECCESS, g.UPLOADUSER UPLOADUSER, g.UPLOADPERSON UPLOADPERSON, g.UPLOADMES UPLOADMES, g.ISAUTOUPLOAD, t.is_sample ISSAMPLE, t.FRIST_PRINT_DATE BANCI, g.OBDINSPECTOR, SUBSTR( g.VIN, 8, 1 ) AS DLLX, T_DLLX.NAME AS DLLXNAME FROM G6_DETECTION_RESULT g LEFT JOIN T_VEHCERT_PRINT t ON g.VIN = t.VIN LEFT JOIN T_HBBQ_PRINT tt ON g.VIN = tt.VIN LEFT JOIN T_DLLX ON SUBSTR( g.VIN, 8, 1 ) = T_DLLX.CODE WHERE tt.car_type!='E' 通过car_type查询出来的数据应该有五条，但是自动去除car_type为空的四条数据，怎么做可以不去掉这四条数据

g.YR YR, g.ANALYMANUF ANALYMANUF, g.ANALYNAME ANALYNAME, g.ANALYMODEL ANALYMODEL, g.ANALYDATE ANALYDATE, g.DYNOMODEL DYNOMODEL, g.DYNOMANUF DYNOMANUF, g.ISUPLOAD ISUPLOAD, g.UPLOADDATE ...

import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split np.random.seed(100) def genY(x): a0, a1, a2, a3, e = 0.01, -0.2, 0.3, -0.04, 0.05 yr = a0 + a1 * x + a2 * (x ** 2) + a3 * (x ** 3) + e y = yr + 0.03 * np.random.rand(1) return y def model_train(x, y): return score if __name__ == '__main__': # 利用np中的linspace生成线性数据 x = np.linspace(-1, 1, 200) # 用公式算出y y = [genY(a) for a in x] x = x.reshape(-1, 1) y = np.array(y).reshape(-1, 1) print(model_train(x, y))

这段代码是一个简单的机器学习模型的训练过程，使用的是线性回归模型和多项式特征。具体来说，该代码生成了一组200个在[-1,1]区间内均匀分布的自变量x，针对每个自变量x，使用预设的一组系数和噪声生成一个因变量y，...

运行import csv import re import pandas as pd # 读取CSV文件 input_filename = 'D:\\linghulyx\\搜路研\\20230705给的数据\\2023 7.05\\6\\GPV327301ED0YR9AP_组面检测结果.csv' # 替换为你的输入文件名 output_filename = 'D:\\linghulyx\\搜路研\\20230705给的数据\\2023 7.05\\6\\GPV327301ED0YR9AP_组面检测结果.csv' # 替换为你的输出文件名 data = [] with open(input_filename, 'r') as file: reader = csv.reader(file) header = next(reader) # 读取并保存头部信息 data.append(header) # 将头部信息加入数据列表 second_row = next(reader) # 读取并保存第二行数据 data.append(second_row) # 将第二行数据加入数据列表 for row in reader: match = re.search(r'\d+', row[0]) # 使用正则表达式提取第一列中的数字部分 data.append(row) # 将第一列（从第三行开始）转换为整数并排序 data[2:] = sorted(data[2:], key=lambda x: int(x[0])) # 保存原始CSV文件的前两行和排序后的数据到新的CSV文件 with open(output_filename, 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) for row in data: writer.writerow(row) print("数据已成功排序并保存到文件:", output_filename)

你的代码看起来没有问题，它打开了一个 CSV 文件，读取了文件中的数据，并对第一列的数字部分进行了排序。然后，将排序后的数据保存回原始的 CSV 文件中。 请确保将 input_filename 和 output_filename 替换为...

import re import subprocess import requests import json from pprint import pprint url = "https://www.bilibili.com/video/BV1fi4y1K7Na/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=4545a0e83c576b93b1abd0ca4e16ab4d" headers = { "referer": "https://www.bilibili.com/", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36", "cookie":"i-wanna-go-back=-1; _uuid=C106610D104-6D27-6584-66E1-FCDE2859156A75277infoc; FEED_LIVE_VERSION=V8; home_feed_column=5; buvid3=D2AE610A6-6EE7-B48E-10C51-9E8269B10C88776898infoc; header_theme_version=CLOSE; DedeUserID=1852701166; DedeUserID__ckMd5=ac9474243bdd3627; nostalgia_conf=-1; CURRENT_PID=e16a0380-e1cd-11ed-a872-2f97008834b2; rpdid=|(k|k~u|)RY)0J'uY)kkl|m)m; b_ut=5; browser_resolution=1482-792; CURRENT_BLACKGAP=0; buvid_fp_plain=undefined; CURRENT_FNVAL=4048; b_nut=1683881044; hit-new-style-dyn=1; hit-dyn-v2=1; SESSDATA=3e3851ea%2C1704423625%2C1959b%2A72SteLEoaNhz8Q6ifKiYFGRpSBjpMp2TG-QWAao2iv2yR5ci81QOokmXevCx102rLpwUc9qgAAQgA; bili_jct=2ea1af9f8ae6f19867c8cd3dc1bfd047; fingerprint=dd5c1878758a4b317420b66dad49b677; b_lsid=97F1E5C5_1894440C9F1; buvid4=9D5A25A5-A648-0805-4C59-8178C4E4362B31067-023042319-0THAXXn9jKfRyf3rDh/fQA%3D%3D; buvid_fp=dd5c1878758a4b317420b66dad49b677; sid=7i4lnopc; bp_video_offset_1852701166=817021346575810700; PVID=1" } response = requests.get(url, headers=headers) name = re.findall('"title":"(.*?)"',response.text)[0].replace(' ','') html_data = re.findall('<script>window.__playinfo__=(.*?)</script>',response.text)[0] json_data = json.loads(html_data) #print(name) # print(html_data) # print(json_data) # pprint(json_data) audio_url = json_data['data']['dash']['audio'][0]['baseUrl'] video_url = json_data['data']['dash']['video'][0]['baseUrl'] # print(audio_url) # print(video_url) audio_content = requests.get(url=audio_url,headers=headers).content video_content = requests.get(url=video_url,headers=headers).content with open("D:\\study\\B站\\素材\\" + name + ".mp3", mode="wb") as audio: audio.write(audio_content) with open("D:\\study\\B站\\素材\\" + name + ".mp4", mode="wb") as video: video.write(video_content) cmd = f'ffmpeg -i D:\\study\\B站\\素材\\{name}.mp4 -i D:\\study\\B站\\素材\\{name}.mp3 -c:a aac -strict experimental D:\\study\\B站\\视频1080P\\{name}output.mp4' subprocess.run(cmd)

代码中使用了requests库发送HTTP请求获取网页内容，使用re库进行正则表达式匹配提取视频标题和播放信息，使用json库解析JSON数据，然后使用subprocess库调用ffmpeg命令将音频和视频合并。 你有什么问题吗？

解释这段matlab代码：%递推估计初值 thetaek=zeros(na+nb+d+nc,d); P=10^6*eye(na+nb+d+nc); for k = 1:L time(k) = k; y(k)=-a(2:na+1)*yk(1:na)+b*uk(d:d+nb)+c*[xi(k);xik];%采集输出数据 %递推增广最小二乘法 phie=[yk(d:d+ng);uk(d:d+nf);-yek(1:nc)]; K=P*phie/(1+phie'*P*phie); thetae(:,k)=thetaek(:,1)+K*(y(k)-phie'*thetaek(:,1)); P= (eye(na+nb+ d+ nc)- K* phie') * P; ye= phie'* thetaek(:,d);%最优预测输出的估计值 %提高辨识参数 ge=thetae(1:ng + 1 ,k)'; fe = thetae(ng + 2:ng + nf + 2,k)'; ce = [1 thetae(ng + nf + 3:ng + nf + 2 + nc,k)']; if abs(ce(2))>0.9 ce(2)=sign(ce(2))* 0.9; end if fe(1)<0.1%设 f0 的下界为 0.1 fe(1)=0.1; end CQ= conv(ce,Q); FP = conv(fe,Pw); CR = conv(ce,R); GP = conv(ge,Pw); u(k) =(- Q(1) * CQ(2:nc + nq +1) * uk(1:nc + nq)/fe(1) -FP(2:np + nf + 1) * uk(1:np+nf)+CR*[yr(k+ d:-1:k+d- min(d,nr + nc)); yrk(1:nr + nc-d)]- GP*[y(k);yk(1:np +ng)])/(Q(1) * Q(1)/fe(1) + fe(1));

其中，phie 是增广矩阵，包含了历史输入输出数据和前 d 个时刻的参数估计值。K 是增益矩阵，用于调整参数估计值。ye 是最优预测输出的估计值。 4. 提高辨识参数：通过更新参数估计值 thetae，得到提高辨识参数 ge、...

逐句解释这段matlab代码：%递推估计初值 thetaek=zeros(na+nb+d+nc,d); P=10^6*eye(na+nb+d+nc); for k = 1:L time(k) = k; y(k)=-a(2:na+1)*yk(1:na)+b*uk(d:d+nb)+c*[xi(k);xik];%采集输出数据 %递推增广最小二乘法 phie=[yk(d:d+ng);uk(d:d+nf);-yek(1:nc)]; K=P*phie/(1+phie'*P*phie); thetae(:,k)=thetaek(:,1)+K*(y(k)-phie'*thetaek(:,1)); P= (eye(na+nb+ d+ nc)- K* phie') * P; ye= phie'* thetaek(:,d);%最优预测输出的估计值 %提高辨识参数 ge=thetae(1:ng + 1 ,k)'; fe = thetae(ng + 2:ng + nf + 2,k)'; ce = [1 thetae(ng + nf + 3:ng + nf + 2 + nc,k)']; if abs(ce(2))>0.9 ce(2)=sign(ce(2))* 0.9; end if fe(1)<0.1%设 f0 的下界为 0.1 fe(1)=0.1; end CQ= conv(ce,Q); FP = conv(fe,Pw); CR = conv(ce,R); GP = conv(ge,Pw); u(k) =(- Q(1) * CQ(2:nc + nq +1) * uk(1:nc + nq)/fe(1) -FP(2:np + nf + 1) * uk(1:np+nf)+CR*[yr(k+ d:-1:k+d- min(d,nr + nc)); yrk(1:nr + nc-d)]- GP*[y(k);yk(1:np +ng)])/(Q(1) * Q(1)/fe(1) + fe(1));

u(k) =(- Q(1) * CQ(2:nc + nq +1) * uk(1:nc + nq)/fe(1) -FP(2:np + nf + 1) * uk(1:np+nf)+CR*[yr(k+ d:-1:k+d- min(d,nr + nc)); yrk(1:nr + nc-d)]- GP*[y(k);yk(1:np +ng)])/(Q(1) * Q(1)/fe(1) + fe(1)); ...

%% MSR I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141； n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差（尺度） kid=60； for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差（尺度） for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差（尺度）kid=150； for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

dr = yr1 + yr2 + yr3; dg = yg1 + yg2 + yg3; db = yb1 + yb2 + yb3; % 将三个去雾图像合并 cr = im2uint8(dr); cg = im2uint8(dg); cb = im2uint8(db); z = cat(3, cr, cg, cb); wu2 = rgb2gray(z); % 显示原图...

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