exp_account = td_reg[td_reg['city_name'].isin(city)]['account_id'].unique()

时间: 2024-04-10 07:31:02 浏览: 21
这是一个数据操作的语句，`exp_account = td_reg[td_reg['city_name'].isin(city)]['account_id'].unique()`表示从`td_reg`数据中筛选出满足`city_name`列值在`city`列表中的行，然后提取这些行中的`account_id`列，最后使用`unique()`方法获取去重后的唯一值，并将结果赋值给变量`exp_account`。这个操作会得到一个包含满足条件的唯一`account_id`值的数组或列表。
相关问题

def softmax(probs): max_val = np.max(probs, axis=0) p_exp = np.exp(probs - max_val) p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0) return p_exp / p_exp_sum

这是一个 softmax 函数，用于对输入的概率分布进行归一化处理。具体实现方法如下： - `softmax(probs)`：函数名称，输入参数 probs 是一个 numpy 数组，表示概率分布。 - `max_val = np.max(probs, axis=0)`：找到 probs 数组中的最大值，axis=0 表示对每列求最大值。 - `p_exp = np.exp(probs - max_val)`：对 probs 中的每个元素减去最大值，然后进行指数运算。 - `p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0)`：对 p_exp 数组中的每列求和，得到每列元素的指数和。 - `return p_exp / p_exp_sum`：将 p_exp 数组中的每个元素除以对应列的指数和，得到归一化后的概率分布。 softmax 函数常用于机器学习中的分类问题，通过对分类器的输出进行 softmax 处理，可以得到各个分类的概率分布。

def __init__(self,monster_name,pos,groups,obstacle_sprites,damage_player,trigger_death_particles,add_exp): # general setup super().__init__(groups) self.sprite_type = 'enemy' # graphics setup self.import_graphics(monster_name) self.status = 'idle' self.image = self.animations[self.status][self.frame_index] # movement self.rect = self.image.get_rect(topleft = pos) self.hitbox = self.rect.inflate(0,-10) self.obstacle_sprites = obstacle_sprites # stats self.monster_name = monster_name monster_info = monster_data[self.monster_name] self.health = monster_info['health'] self.exp = monster_info['exp'] self.speed = monster_info['speed'] self.attack_damage = monster_info['damage'] self.resistance = monster_info['resistance'] self.attack_radius = monster_info['attack_radius'] self.notice_radius = monster_info['notice_radius'] self.attack_type = monster_info['attack_type'] # player interaction self.can_attack = True self.attack_time = None self.attack_cooldown = 400 self.damage_player = damage_player self.trigger_death_particles = trigger_death_particles self.add_exp = add_exp # invincibility timer self.vulnerable = True self.hit_time = None self.invincibility_duration = 300 # sounds self.death_sound = pygame.mixer.Sound('../audio/death.wav') self.hit_sound = pygame.mixer.Sound('../audio/hit.wav') self.attack_sound = pygame.mixer.Sound(monster_info['attack_sound']) self.death_sound.set_volume(0.6) self.hit_sound.set_volume(0.6) self.attack_sound.set_volume(0.6)详细注释这段代码

这是一个 Python 类的初始化函数，用于创建敌人对象。下面是对该代码的详细注释： ```python def __init__(self, monster_name, pos, groups, obstacle_sprites, damage_player, trigger_death_particles, add_exp): ``` - `def` 表示这是一个函数定义。 - `__init__` 是 Python 中的特殊函数，用于初始化对象。 - `self` 关键字代表对象本身。 - `monster_name` 是敌人的名称。 - `pos` 是敌人在游戏中的初始位置。 - `groups` 是敌人所属的精灵组。 - `obstacle_sprites` 是敌人所遇到的障碍物精灵组。 - `damage_player` 是敌人攻击玩家造成的伤害值。 - `trigger_death_particles` 是敌人死亡时触发的粒子效果。 - `add_exp` 是敌人死亡时玩家获得的经验值。 ```python super().__init__(groups) ``` - `super()` 是调用父类的方法。 - `__init__` 表示调用父类的初始化函数。 - `groups` 是参数，传入精灵组。 ```python self.sprite_type = 'enemy' ``` - `self` 代表对象本身。 - `sprite_type` 是敌人的类型。 - `'enemy'` 是字符串类型，代表敌人是一种敌对单位。 ```python self.import_graphics(monster_name) ``` - `self` 代表对象本身。 - `import_graphics` 是一个方法名，用于导入敌人的图像。 - `monster_name` 是敌人的名称。 ```python self.status = 'idle' ``` - `self` 代表对象本身。 - `status` 是敌人的状态。 - `'idle'` 是字符串类型，代表敌人正在闲置状态。 ```python self.image = self.animations[self.status][self.frame_index] ``` - `self` 代表对象本身。 - `image` 是敌人的图像。 - `self.animations[self.status][self.frame_index]` 是获取敌人当前状态下的某一帧图像。 ```python self.rect = self.image.get_rect(topleft=pos) ``` - `self` 代表对象本身。 - `rect` 是敌人的矩形区域。 - `self.image.get_rect(topleft=pos)` 是获取敌人的图像矩形区域，并将其左上角放置在 `pos` 的位置。 ```python self.hitbox = self.rect.inflate(0, -10) ``` - `self` 代表对象本身。 - `hitbox` 是敌人的攻击范围矩形区域。 - `self.rect.inflate(0, -10)` 是将敌人的矩形区域向内缩小 10 个像素，用于表示敌人的攻击范围。 ```python self.obstacle_sprites = obstacle_sprites ``` - `self` 代表对象本身。 - `obstacle_sprites` 是敌人所遇到的障碍物精灵组。 - `obstacle_sprites` 是传入的参数。 ```python self.monster_name = monster_name ``` - `self` 代表对象本身。 - `monster_name` 是敌人的名称。 - `monster_name` 是传入的参数。 ```python monster_info = monster_data[self.monster_name] self.health = monster_info['health'] self.exp = monster_info['exp'] self.speed = monster_info['speed'] self.attack_damage = monster_info['damage'] self.resistance = monster_info['resistance'] self.attack_radius = monster_info['attack_radius'] self.notice_radius = monster_info['notice_radius'] self.attack_type = monster_info['attack_type'] ``` - `monster_data` 是一个字典，用于存储不同敌人的属性。 - `monster_info = monster_data[self.monster_name]` 是获取当前敌人的属性信息。 - `self.health` 是敌人的生命值。 - `self.exp` 是敌人死亡时玩家获得的经验值。 - `self.speed` 是敌人的移动速度。 - `self.attack_damage` 是敌人攻击造成的伤害值。 - `self.resistance` 是敌人的抗性值。 - `self.attack_radius` 是敌人的攻击范围。 - `self.notice_radius` 是敌人的感知半径。 - `self.attack_type` 是敌人的攻击类型。 ```python self.can_attack = True self.attack_time = None self.attack_cooldown = 400 self.damage_player = damage_player self.trigger_death_particles = trigger_death_particles self.add_exp = add_exp ``` - `self.can_attack` 是一个布尔值，代表敌人是否可以攻击。 - `self.attack_time` 是一个时间戳，代表敌人上一次攻击的时间。 - `self.attack_cooldown` 是敌人攻击的冷却时间。 - `self.damage_player` 是敌人攻击造成的伤害值。 - `self.trigger_death_particles` 是敌人死亡时触发的粒子效果。 - `self.add_exp` 是敌人死亡时玩家获得的经验值。 ```python self.vulnerable = True self.hit_time = None self.invincibility_duration = 300 ``` - `self.vulnerable` 是一个布尔值，代表敌人是否可以受到伤害。 - `self.hit_time` 是一个时间戳，代表敌人上一次受到攻击的时间。 - `self.invincibility_duration` 是敌人的无敌时间。 ```python self.death_sound = pygame.mixer.Sound('../audio/death.wav') self.hit_sound = pygame.mixer.Sound('../audio/hit.wav') self.attack_sound = pygame.mixer.Sound(monster_info['attack_sound']) self.death_sound.set_volume(0.6) self.hit_sound.set_volume(0.6) self.attack_sound.set_volume(0.6) ``` - `pygame.mixer.Sound` 是 Pygame 库中的方法，用于加载音效文件。 - `self.death_sound` 是敌人死亡时播放的音效。 - `self.hit_sound` 是敌人受到攻击时播放的音效。 - `self.attack_sound` 是敌人攻击时播放的音效。 - `monster_info['attack_sound']` 是敌人攻击时对应的音效文件路径。 - `set_volume` 是设置音效的音量大小。

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SELECT orders.id,orders.user_id,orders.cityarea_id,orders.batchcode,orders.status, orders.pay_status,orders.real_pay,orders.total,orders.money,orders.pay_type, orders.premium,orders.createtime,orders.paytime,orders.confirmtime, orders.is_evaluate,orders.pay_method,orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change,orders.reward_money,orders.isvalid,orders.after_sale_status,orders.remark, orders.use_coupon_detail,orders.block_chain_price, users.name,users.weixin_name,users.weixin_fromuser, users.phone,wcoe.diy_area_name ,writes.ActivityStatus,writes.NewMoney,records.Commission,records.ReturnRadio from wsy_o2o.weixin_cityarea_orders orders left join wsy_o2o.weixin_cityarea_supply supply on orders.cityarea_id = supply.id left join wsy_o2o.weixin_cityarea_payonline_orders wcco on orders.batchcode=wcco.batchcode left join wsy_user.weixin_users users on users.id = orders.user_id LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_orders_extend wcoe ON orders.batchcode = wcoe.batchcode LEFT JOIN wsy_dream.ShopWrite writes on orders.batchcode = writes.Batchcode LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_supply_commissons_record records ON orders.cityarea_id = records.SupplyId and records.CreateTime < orders.createtime ORDER BY records.CreateTime DESC LIMIT 1 WHERE orders.types=3 and orders.customer_id = 41 AND orders.isvalid=true GROUP BY orders.batchcode ORDER BY orders.id DESC limit 0,20; 以上代码报错，怎么解决

orders.is_evaluate, orders.pay_method, orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change, orders.reward_money, orders.isvalid, orders.after_sale_status, orders.remark, orders.use_coupon_detail...

def init(self,pos,groups,obstacle_sprites,create_attack,destroy_attack,create_magic): super().init(groups) self.image = pygame.image.load('../graphics/test/player.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect(topleft = pos) self.hitbox = self.rect.inflate(-6,HITBOX_OFFSET['player']) # graphics setup self.import_player_assets() self.status = 'down' # movement self.attacking = False self.attack_cooldown = 400 self.attack_time = None self.obstacle_sprites = obstacle_sprites # weapon self.create_attack = create_attack self.destroy_attack = destroy_attack self.weapon_index = 0 self.weapon = list(weapon_data.keys())[self.weapon_index] self.can_switch_weapon = True self.weapon_switch_time = None self.switch_duration_cooldown = 200 # magic self.create_magic = create_magic self.magic_index = 0 self.magic = list(magic_data.keys())[self.magic_index] self.can_switch_magic = True self.magic_switch_time = None # stats self.stats = {'health': 100,'energy':60,'attack': 10,'magic': 4,'speed': 5} self.max_stats = {'health': 300, 'energy': 140, 'attack': 20, 'magic' : 10, 'speed': 10} self.upgrade_cost = {'health': 100, 'energy': 100, 'attack': 100, 'magic' : 100, 'speed': 100} self.health = self.stats['health'] * 0.5 self.energy = self.stats['energy'] * 0.8 self.exp = 5000 self.speed = self.stats['speed'] # damage timer self.vulnerable = True self.hurt_time = None self.invulnerability_duration = 500 # import a sound self.weapon_attack_sound = pygame.mixer.Sound('../audio/sword.wav') self.weapon_attack_sound.set_volume(0.4)对上述代码进行注解

self.invulnerability_duration = 500 # 设置无敌时间为500毫秒 self.weapon_attack_sound = pygame.mixer.Sound('../audio/sword.wav') # 导入武器攻击音效 self.weapon_attack_sound.set_volume(0.4) # 设置...

with tf.GradientTape() as tape: _logits = self.model(np.array([s])) ## 带权重更新。 _exp_v = tl.rein.cross_entropy_reward_loss(logits=_logits, actions=[a], rewards=td[0]) grad = tape.gradient(_exp_v, self.model.trainable_weights) self.optimizer.apply_gradients(zip(grad, self.model.trainable_weights))

注意，这个损失函数是由动作 a 和累积奖励 td[0] 计算得出的。最后，程序调用 tape 的 gradient 方法，计算 _exp_v 对模型可训练参数的梯度。这些梯度可以用来更新参数，具体做法是通过 zip(grad, self.model....

select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select * from ( select distinct OB.BUSI_ORDER_ID, 0 as HIS_ID, OB.BUSI_CODE, OB.CUST_ID, OB.CEASE_REASON, OB.ORDER_STATE, OB.CHANNEL_TYPE, ob.user_id, OB.IS_BATCH_ORDER, OB.APPLICATION_ID, OB.CREATE_DATE, OB.DONE_DATE, OB.EFF_DATE, OB.EXP_DATE, OB.OPER_ID, OB.ORG_ID, OB.REGION_ID, OB.NOTE, OB.PROCESS_STATE, nvl(oi.cust_name, ic.cust_name) cust_name, nvl(oc.icc_id, iu.icc_id) icc_id, nvl(oc.svc_num, iu.svc_num) svc_num, icp.cust_name parent_cust_name, icp.cust_id parent_cust_id, ol.order_list_id from ord_busi ob left join ord_offer oo on oo.busi_order_id = ob.busi_order_id and ob.user_id = oo.user_id left join info_user iu on oo.user_id = iu.user_id left join info_cust ic on ob.cust_id = ic.cust_id left join ord_cust oi on ob.cust_id = oi.cust_id and ob.busi_order_id = oi.busi_order_id left join info_cust icp on nvl(ic.parent_cust_id, oi.parent_cust_id) = icp.cust_id left join ( SELECT * FROM ord_user WHERE user_order_id IN ( SELECT MAX(user_order_id) user_order_id FROM ord_user GROUP BY busi_order_id,user_id ) ) oc on ob.user_id = oc.user_id and ob.busi_order_id = oc.busi_order_id left join ord_list ol on ob.busi_order_id = ol.busi_order_id WHERE 1 = 1 and OB.CUST_ID IN( SELECT DISTINCT CUST_ID FROM (SELECT CUST_ID, PARENT_CUST_ID FROM INFO_CUST UNION SELECT CUST_ID, PARENT_CUST_ID FROM ORD_CUST) TMP START WITH TMP.CUST_ID = '10001009208' CONNECT BY TMP.PARENT_CUST_ID = PRIOR TMP.CUST_ID ) union all select distinct OB.BUSI_ORDER_ID,OB.HIS_ID, OB.BUSI_CODE, OB.CUST_ID, OB.CEASE_REASON, OB.ORDER_STATE, OB.CHANNEL_TYPE, OB.USER_ID, OB.IS_BATCH_ORDER, OB.APPLICATION_ID, OB.CREATE_DATE, OB.DONE_DATE, OB.EFF_DATE, OB.EXP_DATE, OB.OPER_ID, OB.ORG_ID, OB.REGION_ID, OB.NOTE, OB.PROCESS_STATE, nvl(oi.cust_name,ic.cust_name) cust_name , nvl(oc.icc_id, iu.icc_id) icc_id, nvl(oc.svc_num,iu.svc_num) svc_num, icp.cust_name parent_cust_name, icp.cust_id parent_cust_id, ol.order_list_id from ord_busi_his ob left join ord_offer_his oo on oo.busi_order_id = ob.busi_order_id 优化一下

2. 使用EXISTS代替IN：EXISTS执行速度比IN更快，因为它只需要找到匹配的第一个结果，而不是找到所有匹配的结果。 3. 简化子查询：在查询中可以尝试简化子查询，以减少查询的复杂度。 4. 使用索引：使用索引可以...

self.exp_v += 0.01*self.normal_dist.entropy()

这个问题是关于数学计算的，我...self.exp_v = 0.01*self.normal_dist.entropy() 是一个计算式，其中 normal_dist 是一个正态分布，entropy() 函数是计算正态分布的熵。因此，self.exp_v 的值是正态分布的熵乘以 0.01。

def run(self, PER_memory, gaussian_noise, run_agent_event, stop_agent_event): self.exp_buffer = deque() self.sess.run(self.update_op) if train_params.LOG_DIR is not None: self.sess.run(self.init_reward_var) run_agent_event.set() num_eps = 0 while not stop_agent_event.is_set(): num_eps += 1 state = self.env_wrapper.reset() state = self.env_wrapper.normalise_state(state) self.exp_buffer.clear() num_steps = 0 episode_reward = 0 ep_done = False

这段代码看起来像是一个深度强化学习算法的训练过程。其中，PER_memory是一个经验回放缓存，gaussian_noise是高斯噪声，run_agent_event和stop_agent_event是事件对象，用于控制训练的开始和停止。...

use_tensorboard = cfg.use_tensorboard and SummaryWriter is not None # use_tensorboard = False if use_tensorboard: summary_writer = SummaryWriter(os.path.join(cfg.TRAIN_DIR, 'runs', cfg.exp_name))

给定的代码片段中，首先通过 cfg.use_tensorboard 和 SummaryWriter is not None 来判断是否要使用 TensorBoard。如果两个条件都满足，则将 use_tensorboard 设置为 True，否则设置为 False。 接下来，...

while not stop_agent_event.is_set(): num_eps += 1 # Reset environment and experience buffer state = self.env_wrapper.reset() state = self.env_wrapper.normalise_state(state) self.exp_buffer.clear() num_steps = 0 episode_reward = 0 ep_done = False

2. 重置环境状态和经验缓存（exp_buffer）； 3. 对环境状态进行归一化处理（normalise_state）； 4. 重置当前episode的步数计数器（num_steps）、回报计数器（episode_reward）和结束标志（ep_done）； 5. 进入循环...

exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=5, gamma=0.1)

可以解释一下exp_lr_scheduler这个变量的含义和作用吗？ exp_lr_scheduler是一个学习率调整器，它将根据给定的步骤大小和衰减因子来调整模型优化器的学习率。在这种情况下，使用了StepLR调度程序，它会在每个epoch...

ieo_ae_10000.source_exp_employee_repayment_line ieo_ae_10000.source_exp_loan_apply_head ieo_ae_10000.source_exp_employee_repayment_header三表关联起来 相同的条件DOCUMENT_NUM=‘EC03INIT000294’ REF_DOCUMENT_NUM IN COMPANY_GROUP_CODE OU_CODE

FROM ieo_ae_10000.source_exp_employee_repayment_line x JOIN ieo_ae_10000.source_exp_loan_apply_head y ON x.REF_DOCUMENT_NUM = y.DOCUMENT_NUM JOIN ieo_ae_10000.source_exp_employee_repayment_header z ON...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

这段代码看起来是一个使用 RBF 神经网络实现 PID 控制的例子。其中，RBF 神经网络的参数由 RBFNetwork 类来定义，PID 控制器由 Pid 类来定义。在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 ...

args.exp_id % index.shape[1]

It is commonly used in computer programming languages to indicate that a variable or an object has not been assigned a value. In databases, null is used to represent the absence of data in a field or...

解释一下这段代码：if __name__ == "__main__": args = make_parser().parse_args() exp = get_exp(args.exp_file, args.name) main(exp, args)

在这个if语句中，当模块被直接执行时，__name__变量的值为"__main__"，因此if语句的条件为真，代码会继续执行。 接下来的两行代码分别调用了make_parser()和get_exp()函数，并将它们的返回值分别赋值给args和exp...

详细解释以下代码exp_name = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)).split('/')[-1]

这段代码主要是用于获取当前文件所在目录的名称，并将其赋值给变量exp_name。 具体来说，os.path.abspath(__file__)会返回当前文件的绝对路径，例如/home/user/exp/main.py。os.path.dirname()函数会取出该...

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"计算机基础知识试题及答案(二).doc" 这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了操作系统、硬件、数据表示、存储器、程序、病毒、计算机分类、语言等多个方面的知识。 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，选项C正确。硬件包括计算机及其外部设备，而软件包括系统软件和应用软件。 2. 十六进制1000转换为十进制是4096，因此选项A正确。十六进制的1000相当于1*16^3 = 4096。 3. ENTER键是回车换行键，用于确认输入或换行，选项B正确。 4. DRAM（Dynamic Random Access Memory）是动态随机存取存储器，选项B正确，它需要周期性刷新来保持数据。 5. Bit是二进制位的简称，是计算机中数据的最小单位，选项A正确。 6. 汉字国标码GB2312-80规定每个汉字用两个字节表示，选项B正确。 7. 微机系统的开机顺序通常是先打开外部设备（如显示器、打印机等），再开启主机，选项D正确。 8. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能执行，选项A正确。 9. 微机病毒是指人为设计的、具有破坏性的小程序，通常通过网络传播，选项D正确。 10. 运算器、控制器及内存的总称是CPU（Central Processing Unit），选项A正确。 11. U盘作为外存储器，断电后存储的信息不会丢失，选项A正确。 12. 财务管理软件属于应用软件，是为特定应用而开发的，选项D正确。 13. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，选项C正确。 14. 个人计算机属于微机，选项D正确。 15. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，它是计算机硬件可以直接执行的指令集，选项D正确。 16. 断电会丢失原存信息的存储器是半导体RAM（Random Access Memory），选项A正确。 17. 硬盘连同驱动器是一种外存储器，用于长期存储大量数据，选项B正确。 18. 在内存中，每个基本单位的唯一序号称为地址，选项B正确。 以上是对文档部分内容的详细解释，这些知识对于理解和操作计算机系统至关重要。
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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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【基础】网络编程入门：使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门：使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统，允许它们交换数据和资源。它由节点（计算机、服务器、路由器等）和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网（LAN）、广域网（WAN）或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议，用于在网络上传输数据。它分为四层： * **链路层：**处理物理连接和数据传输。 * **网络层：
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时间序列大模型的研究进展

时间序列大模型是近年来自然语言处理领域的一个热门研究方向，它们专注于理解和生成基于时间顺序的数据，比如文本序列、音频或视频信号。这类模型通常结合了Transformer架构（如BERT、GPT等）与循环神经网络（RNNs, LSTM）的长短期记忆能力，以捕捉序列数据中的时间依赖性。 近期的研究进展包括： 1. 长序列建模：研究人员一直在努力提高模型能够处理长序列的能力，例如M6和Turing-NLG，这些模型扩展了序列长度限制，增强了对长期依赖的理解。 2. 结合外部知识：一些模型开始融合外部知识库，如ProphetNet和D-PTM，以提升对复杂时间序列的预测精度。 3. 强化学习和
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计算机基础知识试题与解析

"这份文档是计算机基础知识的试题集，包含了多项选择题，涵盖了计算机系统的构成、键盘功能、数据单位、汉字编码、开机顺序、程序类型、计算机病毒、内存分类、计算机网络的应用、计算机类型、可执行语言、存储器角色、软件类别、操作系统归属、存储容量单位、网络类型以及微机发展的标志等多个知识点。" 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统组成，A选项仅提及计算机及外部设备，B选项提到了一些外部设备但不完整，C选项正确，D选项将硬件和软件混淆为系统硬件和系统软件。 2. ENTER键在计算机中是回车换行键，用于确认输入或换行，B选项正确。 3. Bit是二进制位的简称，是计算机中最基本的数据单位，A选项正确；字节Byte是8个Bit组成的单位，C选项的字节是正确的，但题目中问的是Bit。 4. 汉字国标码GB2312-80规定，每个汉字用两个字节表示，B选项正确。 5. 微机系统的开机顺序通常是先开启外部设备（如显示器、打印机等），最后开启主机，D选项符合这一顺序。 6. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能运行，A选项正确。 7. 微机病毒是指特制的、具有破坏性的小程序，可以影响计算机的正常运行，D选项正确。 8. 微型计算机的运算器、控制器及内存的总称是CPU，A选项错误，应是C选项的主机。 9. 软磁盘（软盘）中的信息在断电后不会丢失，因为它是非易失性存储，A选项正确。 10. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，C选项正确。 11. 个人计算机通常指的是微机，D选项正确。 12. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，D选项正确。 13. 计算机存储器是记忆部件，用于存储数据和指令，D选项正确。 14. 人事档案管理程序属于应用软件，专门用于特定用途，B选项正确。 15. DOS在计算机中属于系统软件，负责管理和控制计算机硬件和软件资源，C选项正确。 16. 反映计算机存储容量的基本单位是字节，B选项正确。 17. LAN网指的是局域网，A选项正确。 18. 微型计算机的发展主要以微处理器的发展为特征，C选项正确。 以上是对试题中涉及的计算机基础知识的详细解析。这些知识点构成了计算机科学的基础，并且对于理解和操作计算机系统至关重要。