List directed format(*) is not allowed with a ADVANCE= specifier at (1).

时间: 2024-12-22 11:12:36 浏览: 7
List-directed format(*)在带有ADVANCE=指定符的情况下不允许,这个错误通常是当你试图使用循环控制结构(比如do...loop)结合LIST-directed I/O(格式化输入/输出)在Fortran程序中读取或写入数据,并且同时设置了`ADVANCE`变量,表示希望控制输入/输出的进度时发生的。 `ADVANCE`是一个用于Fortran的输入/输出操作的变量,它允许程序员控制流控制,即可以一次读取或写出多个记录而不是单个记录。但是,当使用list-directed格式(`*`),意味着你正在指示程序逐行读取或打印,这与`ADVANCE`的控制模式不兼容。 解决这个问题,你需要做以下几件事之一: 1. 删除`ADVANCE`:如果你想按照列表的方式处理数据,就不要使用`ADVANCE`,直接进行普通的顺序读写即可。 2. 使用SEQUENTIAL或DIRECT:将`INPUT`或`OUTPUT`格式声明为SEQUENTIAL(逐条)或DIRECT(一次性读写整个块),然后按行读取或写入数据。 3. 如果你想保持对输入的控制,可以考虑使用数组或缓冲区,先读取到内存中再处理。 示例代码片段: ```fortran ! 错误示例 OPEN(UNIT=10, FILE='file.txt', ACTION='READ', ADVANCE=TRUE, STATUS='OLD') READ(10, *, END=100) list_data ! 不允许列表格式 ! 正确示例 INTEGER :: i REAL, ALLOCATABLE :: data(:) ALLOCATE(data(n)) OPEN(UNIT=10, FILE='file.txt', ACTION='READ', STATUS='OLD') DO i = 1, n READ(10, *, END=100) data(i) ! 使用SEQUENTIAL或DIRECT会更合适 END DO ``` 请注意,具体的修复方法取决于你的实际需求和上下文。
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class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数,即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__gener给该代码加一个可以保存输入记录并且能够查询显示的功能

优化该代码class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数,即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__generatePath(graph,使其能够保存输入记录并且能够查询和显示

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = seedNode.copy() newActiveNodes = set() activatedNodes = seedNode.copy() influenceSpread = len(seedNode) while newActive: for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors(node): if neighbor not in activatedNodes: if G[node][neighbor]['pp'] > propProbability: newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False return influenceSpread def flipCoin(probability): return np.random.random() < probability # 可视化传播过程 def visualizePropagation(G, seedNode, propProbability): pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局算法 labels = {node: node for node in G.nodes()} # 节点标签为节点名 colors = ['r' if node in seedNode else 'b' for node in G.nodes()] # 种子节点为红色,其他节点为蓝色 plt.figure(figsize=(10,6)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) plt.title('Propagation Visualization') plt.show() # 示例用法 seedNode = [7,36,17] propProbability = 0.7 directedGraph = preprocess(G) influenceSpread = simulate(directedGraph, seedNode, propProbability) print("Influence Spread:", influenceSpread) visualizePropagation(directedGraph, seedNode, propProbability)修改这个代码使得输出图形节点之间间隔合理能够看清

import random class Path(): def __init__(self, path, cost): self.__path = path self.__cost = cost # 获取路径上最后一个节点(T) def getLastNode(self): return self.__path[-1] # 获取路径的只读属性 @property def path(self): #这个函数有什么用 return self.__path # 判断node是否为最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() # 增加节点和成本 def addNode(self, node, price): return Path(self.__path+[node], self.__cost+price) # 输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(n): print(n) else: print(n, end="-->") print("Cost is: "+str(self.__cost)) # 获取成本的只读属性 @property def travelCost(self): return self.__cost class DirectedGraph(): def __init__(self,d): self.__graph = d def __generatePath(self, graph, path, end, results, costIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n, self.__graph[path.getLastNode()][n][costIndex]), end , results, costIndex) # 搜索start到end之间时间或空间的最短路径,并输出 def searchPath(self, start, end): self._results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start], 0), end,self._results) self._results.sort(key=lambda x: len(x)) # 调用searchPath搜索start到end之间空间最短的路径,并输出 def searchMinPath(self, start, end): self.searchPath(start, end) print("共有{}条路径".format(len(self._results))) # 计算路径数 for path in self._results: #print(path) distance = 0 light_points=0 time = 0 for i in range(len(path) - 1): point1 = self.__graph[path[i]] point2 = point1[path[i + 1]] distance += point2[0] time += (point2[0]/point2[1]) light_points+=point2[2] path.append(distance) path.append(light_points)

class Path(object): def __init__(self,path,cost=0): if isinstance(path,list): self.__path = [(item[0],item[1]) for item in path] else: self.__path = [(path,0)] # 初始化开始节点 def clone(self): return Path([(item[0],item[1]) for item in self.__path]) # 路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1][0] # 获取路径路径 @property def path(self): return " ===> ".join([ item[0] for item in self.__path]) # 判断 node 是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self,node): return node == self.__path[-1][0] # 增加加点和成本 def addNode(self,node,price): self.__path.append((node,price)) # 判断 node 是否在 path 上 def isNodeInPath(self,node): for item in self.__path: if item[0] == node: return True return False # 输出当前路径 def printPath(self): print([item[0] for item in self.__path].join("\t")) # 获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost(self): return sum([item[1] for item in self.__path]) class DirectedGraph(object): def __init__(self,d): self.__graph = d # 通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self,graph,path,end,results,costIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: oldPath = path.clone() # 保留原始 path 的副本 for (node,cost) in graph[current].items(): if path.isNodeInPath(node) == False: path = oldPath.clone() path.addNode(node,cost[costIndex]) # 在 path 中添加 node self.__generatePath(graph,path,end,results,costIndex) # 搜索 start 到 end 之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self,start,end,costIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph,Path(start),end,results,costIndex) if costIndex==0: # 当求空间最短时候,输出所有的可能路径,否则不输出(避免重复显示) if len(results) == 0 : print(f'{start} 到 {end} 的没有可行路径!') else: print(f'{start} 到 {end} 的所有路径有:') results.sort(key=lambda x:len(x.path)) # 按路径长度进行排序 for path in results: print("\t",path.path) return results如果我想把起点和终点范围改变,应该如何修改代码

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): # propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.in_degree(v) propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) # p += propProb # print(propProb) # print('平均阈值:', p/2939) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = copy.deepcopy(seedNode) newActiveNodes = set() activatedNodes = copy.deepcopy(seedNode) # Biar ga keaktivasi 2 kali influenceSpread = len(seedNode) while (newActive): for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors( node): # Harus dicek udah aktif apa belom, jangan sampe ngaktifin yang udah aktif if (neighbor not in activatedNodes): if (G[node][neighbor]['pp'] > propProbability): # flipCoin(propProbability) newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False # print("activatedNodes",len(activatedNodes),activatedNodes) return influenceSpread def flipCoin(probability): return random.random() < probability解释一下这个代码

# 导入需要的模块 import numpy as np import open3d as o3d # 用于读写pcd文件 from sklearn.neighbors import kneighbors_graph # 用于构建KNN图 from scipy.sparse.csgraph import connected_components # 用于找到连通域 # 读取点云数据 pc = o3d.io.read_point_cloud(r'E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd') # 读取pcd文件 points = np.asarray(pc.points) # 转换为numpy数组 # 构建KNN图,k为邻居数,可以根据数据密度调整 k = 10 graph = kneighbors_graph(points, k, mode='connectivity', include_self=False) # 找到最大的连通域 n_components, labels = connected_components(graph, directed=False) largest_label = np.argmax(np.bincount(labels)) # 找到点数最多的标签 largest_component = points[labels == largest_label] # 筛选出对应的点 # 保存筛选后的点云数据为pcd文件 pc_filtered = o3d.geometry.PointCloud() # 创建新的点云对象 pc_filtered.points = o3d.utility.Vector3dVector(largest_component) # 设置点云数据 o3d.io.write_point_cloud(r'E:\BISHE\pcd\output1.pcd', pc_filtered) # 保存为pcd文件 # 为点云数据设置颜色 colors = np.zeros((points.shape[0], 3)) # 创建一个颜色数组,大小和点云数组一致 colors[labels == largest_label] = [0.5, 0.5, 0.5] # 将保留的点云设置为灰色 colors[labels != largest_label] = [1.0, 0.0, 0.0] # 将处理的点云设置为红色 pc.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) # 将颜色数组赋值给点云对象 # 可视化点云数据 o3d.visualization.draw_geometries([pc]) # 调用open3d的可视化函数,显示点云对象这段代码降噪原理是什么

使用C++实现有向图的邻接矩阵,以及可达矩阵的计算算法。 请完成Project05.cpp中DirectedGraph类的成员函数,具体要求如下: DirectedGraph类: 用来表示一个有向图。 成员变量: m_AdjMat:邻接矩阵 m_ReachabilityMat:可达矩阵 成员函数: DirectedGraph():默认构造函数,构造一个空图。 ~DirectedGraph():析构函数 DirectedGraph(string filepath):解析文件filepath,构造一个DirectedGraph对象。 filepath文件格式与项目四相同,但本项目的图为有向图。 DirectedGraph(const Graph & graph):复制构造函数 operator=(const Graph & graph):赋值运算符 ClearGraph():清空图的邻接矩阵和可达矩阵。 OutputGraph():输出图的邻接矩阵 operator*(const DirectedGraph & graph): 乘法运算符,用于实现可达矩阵运算中的矩阵逻辑乘 DirectedGraph Pow(int power):邻接矩阵的整数次幂。 用法如下: DirectedGraph a; a = a.Pow(5); 即a的5次幂,相当于a = a * a * a * a * a; 注意要考虑0次幂的情况。 该函数适合以递归实现。 DirectedGraph MatOr(DirectedGraph graph):矩阵逐元素的逻辑或运算。 例如: 1 0 0 1 与 0 1 1 0 运算后的结果为 1 1 1 1 void CalcReachabilityMat():计算可达矩阵,要求该函数基于*运算符和Pow函数实现 void OutputReachabilityMat():输出可达矩阵 IsConnected(int src, int dst):基于可达矩阵判断从节点src与dst之间是否存在通路,如存在返回真,否则返回假

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资源摘要信息:"ImgToString是一款开源软件,其主要功能是将图像文件转换为字符串。这种转换方式使得图像文件可以被复制并粘贴到任何支持文本输入的地方,比如文本编辑器、聊天窗口或者网页代码中。通过这种方式,用户无需附加文件即可分享图像信息,尤其适用于在文本模式的通信环境中传输图像数据。" 在技术实现层面,ImgToString可能采用了一种特定的编码算法,将图像文件的二进制数据转换为Base64编码或其他编码格式的字符串。Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的编码方法。由于ASCII字符集只有128个字符,而Base64使用64个字符,因此可以确保转换后的字符串在大多数文本处理环境中能够安全传输,不会因为特殊字符而被破坏。 对于jpg或png等常见的图像文件格式,ImgToString软件需要能够解析这些格式的文件结构,提取图像数据,并进行相应的编码处理。这个过程通常包括读取文件头信息、确定图像尺寸、颜色深度、压缩方式等关键参数,然后根据这些参数将图像的像素数据转换为字符串形式。对于jpg文件,可能还需要处理压缩算法(如JPEG算法)对图像数据的处理。 使用开源软件的好处在于其源代码的开放性,允许开发者查看、修改和分发软件。这为社区提供了改进和定制软件的机会,同时也使得软件更加透明,用户可以对软件的工作方式更加放心。对于ImgToString这样的工具而言,开放源代码意味着可以由社区进行扩展,比如增加对其他图像格式的支持、优化转换速度、提高编码效率或者增加用户界面等。 在使用ImgToString或类似的工具时,需要注意的一点是编码后的字符串可能会变得非常长,尤其是对于高分辨率的图像。这可能会导致在某些场合下使用不便,例如在社交媒体或者限制字符数的平台上分享。此外,由于字符串中的数据是图像的直接表示,它们可能会包含非打印字符或特定格式的字符串,这在某些情况下可能会导致兼容性问题。 对于开发者而言,ImgToString这类工具在自动化测试、数据备份、跨平台共享图像资源等多种场景中非常有用。在Web开发中,可以利用此类工具将图像数据嵌入到HTML或CSS文件中,或者通过RESTful API传输图像数据时使用字符串形式。在自动化测试中,可以将预期的图像输出以字符串形式保存在测试脚本中,用于比对生成的图像字符串,以此验证图像内容的正确性。 综上所述,ImgToString作为一款开源软件,提供了一种将图像文件转换为字符串的实用方法。这不仅为图像的传输和分享提供了便利,也为开发者提供了在不同应用场景中集成图像数据的新思路。同时,其开源的特性也为社区贡献和软件改进提供了可能,使得软件本身能够更加完善,满足更多的需求。
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Qt框选功能安全性增强指南:防止恶意操作的有效策略

![Qt框选功能安全性增强指南:防止恶意操作的有效策略](https://ddgobkiprc33d.cloudfront.net/f5da12c0-45ae-492a-a46b-b99d84bb60c4.png) # 摘要 本文聚焦于Qt框架中框选功能的安全性问题。首先介绍了Qt框选功能的基础概念和安全性基础,包括Qt的安全架构、安全编码标准和安全设计原则。接着,分析了框选功能中权限管理的必要性和实现方法。随后,探讨了如何通过多种防御策略,如输入验证、事件监听和安全审计,来识别和防御恶意操作。文章进一步详述了进行安全测试与验证的重要性,以及如何模拟攻击以修复安全漏洞。最后,通过案例研究,本
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在ros平台中实现人脸识别

在ROS(Robot Operating System)平台中实现人脸识别可以按照以下步骤进行: 1. **环境搭建**: - 安装ROS:首先需要在系统上安装ROS。可以参考ROS的官方文档进行安装。 - 安装依赖库:安装一些必要的依赖库,如OpenCV、dlib等。可以使用以下命令进行安装: ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-opencv3 pip install dlib ``` 2. **创建ROS包**: - 创建一个新的ROS包,用于存放人脸识别的代码。可以使用以下命令创