def test_internet(): try: http = urllib3.PoolManager() http.request('GET', 'https://baidu.com') return True except: return False 什么意思

时间: 2024-02-14 20:33:45 浏览: 108
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pythonchallenge：用于解决http://www.pythonchallenge.com上的难题的Python代码

这是一个 Python 函数，函数名为 `test_internet`。它的作用是测试当前设备是否可以连接到互联网。 函数内部使用了 Python 库中的 `urllib3` 模块来发送一个 GET 请求到百度网站。如果请求成功，函数返回 `True`，表示当前设备可以连接到互联网；否则返回 `False`，表示当前设备无法连接到互联网。 函数的实现原理是：使用 `urllib3` 库中的 `PoolManager` 类来创建一个 HTTP 连接池。然后使用 `request` 方法向指定网址发送一个 GET 请求。如果请求成功，返回的响应状态码为 200，表示连接正常。如果请求失败，会触发 `except` 分支中的异常处理，函数返回 `False`。
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帮我找一下这段代码的错误，并改正import urllib.parse import urllib.request def create_request(page): base_url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=&' data = { 'start':(page - 1) * 20, 'limit':20 } data = urllib.parse.urlencode(data) url = base_url + data # print(url) headers = { # 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' } request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def down_load(page,content): with open ('douban_' + str(page) + '.json','w',encoding='utf-8') as fp: fp.write(content) if __name__ == '__main__': start_page = int (input('请输入开始的页码')) end_page = int (input('请输入结束的页码')) for page in range(start_page,end_page+1): # 每一页都有请求对象的定制 request = create_request(page) content = get_content(request) down_load(page,content)

def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def download(page, content): with open('douban_' + str(page) + '....

尽可能详细地解释这段代码：http = urllib3.PoolManager() response = http.request('GET', url) content = response.data.decode('utf-8')

这段代码实现了一个简单的HTTP GET请求，首先通过"urllib3.PoolManager()"创建了一个HTTP请求池，然后通过"http.request()"发送一个GET请求获取指定URL的内容，请求的结果会作为一个响应对象返回，最后通过"data....

watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.231:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def delete_file(file_path): os.remove(file_path) print(f"Deleted {file_path}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) delete_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() 这段代码一段时间没有接收到连接会报错， raise ConnectionError(e, request=request) requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='192.168.1.231', port=6060): Max retries exceeded with url: /dz (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x000001915C2540F0>: Failed to establish a new connection: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。',)) 如何改代码可以在没有接收到连接时一直等待，而不是报错中断程序

要在没有接收到连接时一直等待而不报错中断程序，您可以使用 try-except 块来捕获连接错误，并在捕获到错误时进行延迟重试。下面是修改后的代码示例： python import os import time import requests watch_...

import urllib3 # 导入urllib3模块 urllib3.disable_warnings() # 关闭ssl警告 url = 'https://www.chnphoto.cn/NewIndex/images/hot_img07.jpg' # 图片请求地址 http = urllib3.PoolManager() # 创建连接池管理对象 r = http.request('GET',url) # 发送网络请求 print(r.data) # 打印二进制数据 f = open('photo.jpg','wb+') # 创建open对象 f.write(r.data) # 写入数据 f.close() # 关闭

这段代码是使用Python的urllib3模块下载一张图片。首先导入urllib3模块并关闭SSL警告，然后定义图片的请求地址。接着创建一个连接池管理对象，使用http.request方法发送一个GET请求获取图片的二进制数据，并打印出来...

import urllib.request as urllib2from bs4 import BeautifulSoup as bsfrom urllib.error import URLError, HTTPError, ContentTooShortErrora = []def download(url): print("download..."+url) head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.62"} request = urllib2.Request(url, headers=head) try: response = urllib2.urlopen(request) except(URLError, HTTPError, ContentTooShortError) as e: print("download error:"+str(e)) html = None return response.read().decode("UTF-8")def parser_html(response): soup = bs(response, 'html.parser') return soup# 打印信息def out_information(soup): # 记录爬取了多少数据 indexSpan = 1 # 打印出title标签的内容 print(soup.title) # 将a标签的信息存储在a列表里 for link in soup.find_all('a'): a.append(str(indexSpan) + link.text) indexSpan += 1 # 打印出a列表的内容 print(a)if __name__ == "__main__": # 需要访问的url url = "https://www.baidu.com/" # 下载url response = download(url) # 解析网页 soup = parser_html(response) # 打印内容 out_information(soup) 优化这段代码

request = urllib2.Request(url, headers=head) try: response = urllib2.urlopen(request) except (URLError, HTTPError, ContentTooShortError) as e: print("download error:" + str(e)) return None ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup codes = ['600887', '002027'] for code in codes: url = f'https://www.sse.com.cn/home/search/index.shtml?webswd={code}' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') name_elem = soup.find('div', class_='company_info').find('h2') if not name_elem: continue name = name_elem.text price_elem = soup.find('span', class_='last') if not price_elem: continue price = price_elem.text print(f'{name} 的股价为 {price}') 执行以上代码报错 raise MaxRetryError(_pool, url, error or ResponseError(cause)) urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='www.sse.com.cn', port=443): Max retries exceeded with url: / home / search / index.shtml?webswd = 600887(Caused by ConnectTimeoutError( < urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x00000278705B05B0 >, 'Connection to www.sse.com.cn timed out. (connect timeout=None)')) 根据报错优化代码

response = requests.get(url, timeout=5) # 增加timeout参数 soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') name_elem = soup.find('div', class_='company_info').find('h2') if not name_elem: ...

def scanWeb(self,url): try: resp=urllib.request.urlopen(url) data=resp.read() data=data.decode() self.scanWord(data) except Exception as e: print(e)每一行解释

- resp=urllib.request.urlopen(url)：使用 urllib 库的 urlopen() 函数打开指定的URL，返回一个响应对象 resp。 - data=resp.read()：调用响应对象的 read() 方法，读取网页内容（字节流）。 - data=...

import urllib.parse import urllib.request url = 'http://www.qybor.com:8500/shortMessage' #【183.36.116.118】 user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' encode = 'UTF-8' username = 'pyhxjnyy' passwd = '03214' needstatus = 'true' phone='17765241887' msg = '您好，您的验证码是：12345【企业宝】' values = { 'username' : username, 'passwd' : passwd, 'needstatus' : needstatus, 'phone' : phone, 'msg' : msg, 'encode' : encode } headers = { 'User-Agent' : user_agent } data = urllib.parse.urlencode(values) req = urllib.request.Request(url+'?'+data) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() print(the_page)

req = urllib.request.Request(url + '?' + data, headers=headers) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() print(the_page) 请注意，你需要确保你的网络连接正常，并且修改代码...

import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

这段代码是用于下载MNIST数据集并将数据集转换成Numpy数组格式的函数。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图片和10000张测试图片。在函数中，首先定义了数据集的下载地址和四个文件的名称，...

#!/usr/local/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if __name__ == '__main__': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101}，怎么办

根据API的响应信息，错误信息为"param image not exist"，也就是说API无法找到你指定的图片...此外，你还可以尝试使用图片的base64编码代替图片路径传递给API，方法详见上面代码中的get_file_content_as_base64函数。

import urllib.request as urllib2from bs4 import BeautifulSoup as bsfrom urllib.error import URLError, HTTPError, ContentTooShortErrora = []def download(url): print("download..."+url) try: html = urllib2.urlopen(url) except(URLError, HTTPError, ContentTooShortError) as e: print("download error:"+e.reason) html = None return htmldef parser_html(response): soup = bs(response, 'html.parser') return soup# 打印信息def out_information(soup): # 记录爬取了多少数据 indexSpan = 1 # 打印出title标签的内容 print(soup.title.string) # 将a标签的信息存储在a列表里 for link in soup.find_all('a'): a.append(str(indexSpan) + link.text) indexSpan += 1 # 打印出a列表的内容 print(a)if __name__ == "__main__": # 需要访问的url url = "https://www.baidu.com/" # 下载url response = download(url) # 解析网页 soup = parser_html(response) # 打印内容 out_information(soup)

1. urllib2 库的导入语句应该写成 import urllib.request as urllib2，否则会报错。 2. 在 except 语句中，e.reason应该改为str(e)或者e.reason改为e.reason.strerror，否则也会报错。 3. 在 out_...

eststeps: - name: /cgi-bin/token request: headers: Postman-Token: 9250a585-9ce0-4ffb-a62b-de0d87adde4a User-Agent: PostmanRuntime/7.32.2 method: GET params: appid: wxba9a30b144d1fd16 grant_type: client_credential secret: 6a0b75e631ebe43f6d60a551ad4ac3fe url: https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token validate: - eq: - status_code - 200 - eq: - headers.Content-Type - application/json; encoding=utf-8 yml文件报错： ERROR | HTTPSConnectionPool(host='api.weixin.qq.com', port=443): Max retries exceeded with url: /cgi-bin/token?appid=wxba9a30b144d1fd16&grant_ type=client_credential&secret=6a0b75e631ebe43f6d60a551ad4ac3fe (Caused by ProxyError('Your proxy appears to only use HTTP and not HTTPS, try changing your proxy URL to be HTTP. See: https://urllib3.readthedocs.io/en/1.26.x/advanced-usage.html#https-proxy-error-http-proxy', SSLError(SSLError(1, '[SSL: WRONG_VERSION_NUMBER] wrong versio n number (_ssl.c:1076)'))))怎么修改

根据报错信息来看，您的请求似乎通过代理进行了，但代理只支持HTTP而不支持HTTPS。 您可以尝试以下解决方法： 1. 修改代理设置：将代理的URL改为HTTP协议。您可以按照报错信息中的链接进一步了解如何更改代理URL，...

#!/usr/local/bin/python3 # -- coding: utf-8 -- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if name == 'main': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101}，请修改一下

def get_access_token(): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post...

DEBUG:urllib3.connectionpool:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:80 "GET /anaconda/pkgs/r/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 304 0

- *1* *2* *3* [ HTTP 000 CONNECTION FAILED for url ＜https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/](https://blog.csdn.net/qq_35831906/article/details/124189786)[target="_blank" data-report-click={...

为以下代码编写注释：urllib3.disable_warnings() url = "http://www.stats.gov.cn/ztjc/zdtjgz/zgrkpc/dqcrkpc/ggl/202105/t20210519_1817699.html" response = requests.get(url, verify=False) response.encoding = response.apparent_encoding html = response.text data = pd.read_html(html, header=0)[1] print(data)

其中，urllib3.disable_warnings()是用来禁用SSL证书验证的，因为有些网站的证书可能无法被认证。url是指定的网址，requests.get()是用来获取网页内容的函数，verify=False表示不进行SSL证书验证。response.encoding...

import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit＆Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if __name__ == '__main__': main() os.startfile("Bit＆Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx*2 maxx = 114.4936096+rapx*2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit＆Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用

pandas和matplotlib库分析和展示数据的任务。 首先，我们可以查看一下读入数据后的前几行，使用.head()函数，例如print(data.head())。 接下来，你可以使用pandas库进行数据的筛选和处理，例如选取特定列、...
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资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
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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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流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南

![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解
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python实现生成一个窗口，其窗口题目为“二冷配水模型模型”，窗口中包含八个输入栏，三个按钮，每个按钮点击后会产生一个不同的页面

在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev
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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。