def calculate_level(file_path='五月缺陷.csv'): people_levs, dev_others = people_lev(file_path), dev_other(file_path) list_he = [] for lev in people_levs: for dev in dev_others: if dev['开发人员'] == lev['开发人员']: lev.update(dev) list_he.append(lev) for i in list_he: people_levs = (i['严重'] + i['致命']) / (i['严重'] + i['致命'] + i['一般'] + i['较小']) # 人员等级 if i['致命'] == 0 and i['严重'] == 0 and i['未自测或冒烟测试未通过'] == 0 and i[ '缺陷多次修正未通过'] == 0 and i['超期'] == 0: people_lev7 = '优' elif people_levs < 0.4 and i['未自测或冒烟测试未通过'] == 0 and i['缺陷多次修正未通过'] == 0 and i[ '超期'] == 0: people_lev7 = '良' elif people_levs > 0.6 or i['未自测或冒烟测试未通过'] != 0 or i['缺陷多次修正未通过'] != 0 or i[ '超期'] != 0: people_lev7 = '中' elif i['致命'] != 0 or people_levs > 0.8: people_lev7 = '差' i['people_lev7'] = people_lev7 return list_he

时间: 2024-04-19 21:26:39 浏览: 59
这段代码定义了一个名为`calculate_level`的函数，用于计算开发人员的等级，并返回一个包含等级信息的列表。下面是对每个部分的解释： 1. `def calculate_level(file_path='五月缺陷.csv'):`：这是函数的定义，函数名为`calculate_level`，并且有一个可选参数`file_path`，默认值是`'五月缺陷.csv'`。 2. `people_levs, dev_others = people_lev(file_path), dev_other(file_path)`：这行代码调用了两个函数`people_lev()`和`dev_other()`，并将它们的返回值分别赋值给变量`people_levs`和`dev_others`。 3. `list_he = []`：这行代码创建了一个空列表`list_he`，用于存储等级信息。 4. `for lev in people_levs:`：这是一个循环语句，遍历列表`people_levs`中的每个元素。 5. `for dev in dev_others:`：这是一个嵌套的循环语句，遍历列表`dev_others`中的每个元素。 6. `if dev['开发人员'] == lev['开发人员']:`：检查当前的开发人员是否与当前的等级信息对应。如果是，则执行下面的代码块。 7. `lev.update(dev)`：将字典`dev`中的键值对更新到字典`lev`中。 8. `list_he.append(lev)`：将更新后的字典`lev`添加到列表`list_he`中。 9. `for i in list_he:`：这是一个嵌套的循环语句，遍历列表`list_he`中的每个元素。 10. `people_levs = (...)`：这行代码计算开发人员的等级。根据代码片段中的信息，计算公式为`(严重 + 致命) / (严重 + 致命 + 一般 + 较小)`。 11. `if i['致命'] == 0 and i['严重'] == 0 and i['未自测或冒烟测试未通过'] == 0 and i['缺陷多次修正未通过'] == 0 and i['超期'] == 0:`：检查各种情况以确定开发人员的等级。如果满足条件，则执行下面的代码块。 12. `people_lev7 = '优'`：将字符串`'优'`赋值给变量`people_lev7`。 13. `elif people_levs < 0.4 and i['未自测或冒烟测试未通过'] == 0 and i['缺陷多次修正未通过'] == 0 and i['超期'] == 0:`：检查各种情况以确定开发人员的等级。如果满足条件，则执行下面的代码块。 14. `people_lev7 = '良'`：将字符串`'良'`赋值给变量`people_lev7`。 15. `elif people_levs > 0.6 or i['未自测或冒烟测试未通过'] != 0 or i['缺陷多次修正未通过'] != 0 or i['超期'] != 0:`：检查各种情况以确定开发人员的等级。如果满足条件，则执行下面的代码块。 16. `people_lev7 = '中'`：将字符串`'中'`赋值给变量`people_lev7`。 17. `elif i['致命'] != 0 or people_levs > 0.8:`：检查各种情况以确定开发人员的等级。如果满足条件，则执行下面的代码块。 18. `people_lev7 = '差'`：将字符串`'差'`赋值给变量`people_lev7`。 19. `i['people_lev7'] = people_lev7`：将开发人员的等级信息添加到字典`i`中，键为`'people_lev7'`，值为变量`people_lev7`。 20. `return list_he`：这行代码将存储等级信息的列表`list_he`作为函数的返回值。 请注意，对于函数`people_lev()`和`dev_other()`的具体功能和返回结果，需要根据实际代码来确定。以上只是根据代码片段中的信息进行的解释。
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def calculate_level(file_path='五月缺陷.csv'): people_levs, dev_others = people_lev(file_path), dev_other(file_path) list_he = [] for lev in people_levs: for dev in dev_others: if dev['开发人员'] == lev['开发人员']: lev.update(dev) list_he.append(lev) for i in list_he: people_levs = (i['严重'] + i['致命']) / (i['严重'] + i['致命'] + i['一般'] + i['较小']) # 人员等级 if i['致命'] == 0 and i['严重'] == 0 and i['未自测或冒烟测试未通过'] == 0 and i[ '缺陷多次修正未通过'] == 0 and i['超期'] == 0: people_lev7 = '优' elif people_levs < 0.4 and i['未自测或冒烟测试未通过'] == 0 and i['缺陷多次修正未通过'] == 0 and i[ '超期'] == 0: people_lev7 = '良' elif people_levs > 0.6 or i['未自测或冒烟测试未通过'] != 0 or i['缺陷多次修正未通过'] != 0 or i[ '超期'] != 0: people_lev7 = '中' elif i['致命'] != 0 or people_levs > 0.8: people_lev7 = '差' i['people_lev7'] = people_lev7 return list_he print(calculate_level())

这段代码是一个名为 calculate_level 的函数，它接受一个文件路径作为参数，默认为 '五月缺陷.csv'。函数的目的是计算人员等级。 函数中首先调用了两个其他函数 people_lev 和 dev_other 来获取开发人员的...

dic = {} project_sum = project_sum(file_path) people = people(file_path) people_lev = calculate_level(file_path) bug_reason = bug_reason(file_path) testpeople_sum = Testpeople_sum(file_path) dev_other = dev_other(file_path) would_conclusion = would_conclusion(file_path) 什么意思

4. people_lev = calculate_level(file_path)：这行代码调用了名为calculate_level的函数，并将函数返回的结果赋值给变量people_lev。根据代码片段中的信息，这个函数可能是用于计算人员级别或评估等级的函数...

import os import hashlib def calculate_md5(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() md5_hash = hashlib.md5(data).hexdigest() return md5_hash def compare_md5(folder1, folder2): files1 = os.listdir(folder1) files2 = os.listdir(folder2) common_files = set(files1) & set(files2) for file_name in common_files: file_path1 = os.path.join(folder1, file_name) file_path2 = os.path.join(folder2, file_name) if file_name.endswith('.gz') and os.path.isfile(file_path1) and os.path.isfile(file_path2): md5_1 = calculate_md5(file_path1) md5_2 = calculate_md5(file_path2) if md5_1 == md5_2: print(f"MD5 match: {file_name}") else: print(f"MD5 mismatch: {file_name}") # 请将下面的路径替换为你实际的文件夹路径 folder1 = 'E:\log\zip\ZIP1' folder2 = 'E:\log\zip\ZIP2' compare_md5(folder1, folder2) 解释一下每行代码的涵义

def calculate_md5(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() md5_hash = hashlib.md5(data).hexdigest() return md5_hash 定义一个函数calculate_md5，接受一个文件路径作为参数。...

python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data)

这段代码是一个Python程序，它导入了NumPy和Matplotlib.pyplot两个第三方库。程序包括了数据处理模块、统计分析模块和可视化模块，可以对给定的数据进行均值、标准差的计算以及绘制直方图和箱线图的可视化展示。...

用xlwings支持的方式规范改写这段代码：import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' if not os.path.exists(result_folder): os.makedirs(result_folder) app = xw.App(visible=False, add_book=False) ori_wb = app.books.open(ori_excel_path) ori_sheet = ori_wb.sheets[0] ori_sheet.calculate() # 计算公式 rows = ori_sheet.used_range.last_cell.row cols = ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets[0] for c in range(1, cols + 1): if ori_sheet[c, 1].value: info[ori_sheet[c, 1].value] = ori_sheet[r, c].value print(info) mould_sheet.range('F1').value = info['日期'] mould_sheet.range('J1').value = info['凭证号'] mould_sheet.range('J3').value = info['主体\\姓名'] mould_sheet.range('J4').value = info['账户'] mould_sheet.range('J5').value = info['开户行'] mould_sheet.range('J7').value = info['支付金额'] mould_sheet.range('G9').value = info['预算文号'] mould_sheet.range('J10').value = info['款项用途'] result_file_path = os.path.join(result_folder, f"{info['文件名']}.xlsx") mould_wb.save(result_file_path) mould_wb.close() ori_wb.close() app.quit() if __name__ == '__main__': try: main() except Exception as e: input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

result_file_path = os.path.join(result_folder, f"{info.get('文件名', None)}.xlsx") mould_wb.save(result_file_path) mould_wb.close() ori_wb.close() app.quit() if __name__ == '__main__': try: ...

def find_shortest_path(points): import itertools shortest_path = None shortest_length = float('inf') for path in itertools.permutations(points): length = calculate_path_length(path) if length < shortest_length: shortest_path = path shortest_length = length return shortest_path, shortest_length请问这段代码是什么功能呢

这段代码实现了一个函数 find_shortest_path，它...其中，距离由 calculate_path_length 函数计算得出，而路径则是通过 itertools.permutations 函数生成所有排列，并在遍历过程中不断更新最短路径和距离得出的。

解析import mathdef calculate_aqi(cp, bp_lo, bp_hi, aqi_lo, aqi_hi): """ 计算空气质量指数（AQI） :param cp: 污染物浓度 :param bp_lo: 污染物浓度分界点下限 :param bp_hi: 污染物浓度分界点上限 :param aqi_lo: 分界点下限对应的AQI值 :param aqi_hi: 分界点上限对应的AQI值 :return: AQI值 """ aqi = (aqi_hi - aqi_lo) / (bp_hi - bp_lo) * (cp - bp_lo) + aqi_lo return math.ceil(aqi)def calculate_pm25_aqi(pm25): """ 计算PM2.5的AQI值 :param pm25: PM2.5浓度 :return: PM2.5的AQI值 """ if pm25 <= 12: aqi = calculate_aqi(pm25, 0, 12, 0, 50) elif pm25 <= 35.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 12.1, 35.4, 51, 100) elif pm25 <= 55.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 35.5, 55.4, 101, 150) elif pm25 <= 150.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 55.5, 150.4, 151, 200) elif pm25 <= 250.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 150.5, 250.4, 201, 300) elif pm25 <= 350.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 250.5, 350.4, 301, 400) else: aqi = calculate_aqi(pm25, 350.5, 500.4, 401, 500) return aqidef calculate_aqi_level(aqi): """ 计算AQI等级 :param aqi: AQI值 :return: AQI等级 """ if aqi <= 50: level = '优' elif aqi <= 100: level = '良' elif aqi <= 150: level = '轻度污染' elif aqi <= 200: level = '中度污染' elif aqi <= 300: level = '重度污染' else: level = '严重污染' return levelif __name__ == '__main__': pm25 = 78 aqi = calculate_pm25_aqi(pm25) level = calculate_aqi_level(aqi) print('PM2.5浓度为{}μg/m³时，AQI为{}，等级为{}'.format(pm25, aqi, level))

这段代码是一个计算空气质量指数（AQI）和AQI等级的程序，主要包含三个函数：calculate_aqi、calculate_pm25_aqi、calculate_aqi_level。calculate_aqi函数用于计算空气质量指数，根据污染物浓度、污染物浓度分界点...

import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价：", path_cost) print("搜索开销：", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

这个错误通常发生在你尝试访问列表中不存在的索引时。在你的代码中，错误可能发生在以下几处： 1 在构造初始状态 generate_initial_state() 函数中，你使用了 random.randint(0, 2) 来生成 location 的随机...

class BCPLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, eps=1e-6): super(BCPLoss, self).__init__() self.eps = eps def forward(self, x, y): # Calculate BCP feature bcp_x = self._bcp(x) bcp_y = self._bcp(y) # Calculate BCP Loss loss = torch.mean((bcp_x - bcp_y) ** 2) loss = torch.clamp(loss, min=self.eps) return loss def _bcp(self, x): # Calculate bright channel feature bcp = torch.mean(torch.abs(x), dim=(2, 3), keepdim=True) bcp = F.relu(bcp) return bcp

这段代码是用来实现 Bright Channel Prior Loss (BCP Loss) 的，是一种图像去雾的损失函数。该损失函数的计算过程分为两步，第一步是计算输入图片 x 和目标图片 y 的亮度通道，即 Bright Channel Feature。...

#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)

这段代码看起来是一个循环，它遍历 k 的取值从 1 到 99，并且每次调用 calculate_C 函数并传递 k、mean 和 df 作为参数。在 calculate_C 函数中，首先计算 numerator 和 denominator，然后将它们...

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = np.loadtxt(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv", encoding='gbk') # 定义肘部法函数 def find_best_k(data): SSE = [] for k in range(1, 11): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) SSE.append(estimator.inertia_) X = range(1, 11) plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.plot(X, SSE, 'o-') plt.show() # 计算轮廓系数 def calculate_silhouette_score(data, k): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) score = silhouette_score(data, estimator.labels_) return score # 调用函数 find_best_k(data) score = calculate_silhouette_score(data, 3) print(score)代码改进

def calculate_silhouette_score(data, k): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) score = silhouette_score(data, estimator.labels_) return score # 调用函数 best_k = find_best_k...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

Rating = pd.read_csv('data/BX-Book-Ratings.csv', sep=None, error_bad_lines=False) Rating=Rating[:10000]

Great, it looks like you have loaded in the user ratings data from the BX-Book-Ratings.csv file. The [:10000] syntax suggests that you are only working with the first 10,000 rows of the data. To ...

import hashlib import os def calculate_md5(filename): with open(filename, 'rb') as file: md5_hash = hashlib.md5() while True: data = file.read(4096) if not data: break md5_hash.update(data) return md5_hash.hexdigest() # 替换成你想要获取文件名的目录路径 directory = "C:\\Users\\mcq\\Desktop\\1111" # 用于存储文件名的数组 file_names = [] for filename1 in os.listdir(directory): if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename1)): file_names.append(filename1) # 示例用法 # filename1 = ["翻译.rar","翻译.zip"] for filename in file_names: md5 = calculate_md5(filename) print(f"{filename} {md5}") 优化这个脚本

file_names = [filename1 for filename1 in os.listdir(directory) if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename1))] 2. 使用 with 语句处理文件读取：在计算 MD5 值时，可以使用 with 语句来打开...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

file_name = "../../data/ch04.npz" class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 self.__dw = 0 self.__db = 0 def __forward(self, x): z = x * self....

def calculate_path_length(path): """ 计算路径长度 """ length = 0 for i in range(len(path)-1): length += calculate_distance(path[i], path[i+1]) return length这段代码是什么功能

具体来说，函数中的calculate_distance()函数用于计算两点之间的距离，而本函数则遍历路径上相邻两点并调用calculate_distance()函数计算它们之间的距离，并将其累加到length变量中。最终，函数返回累加得到的路径...
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5. gen_projective_mosaic：将多个图像组合成马赛克图像 gen_projective_mosaic 函数可以将多个图像组合成马赛克图像。这可以帮助我们实现图像拼接和图像处理。 6. bundle_adjust_mosaic：执行图像镶嵌的束调整 ...
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Simulink仿真：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法 参考文献：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法+录制视频讲解 仿真平台：MATLAB Simulink 关键词：光伏；MPPT；扰动观察法

Simulink仿真：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法 参考文献：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法+录制视频讲解 仿真平台：MATLAB Simulink 关键词：光伏；MPPT；扰动观察法；模糊控制 主要内容：针对 MPPT 算法中扰动观察法在稳态时容易在 MPP 点处震荡,以及步长固定后无法调整等缺点,提出一种算法的优化改进,将模糊控制器引入算法中,通过将计算得到的偏差电压作为第一个输入量,同时考虑到扰动观察法抗干扰能力弱,再增加一个反馈变量做为第二输入量来提高其稳定性.仿真分析表明,相比较传统的扰动观察法,在外部温度和光照强度发生变化时,改进的扰动观察法稳定性较好,追踪速率有所提高,同时需要的参数计算量少,能较好的追踪光伏最大功率。
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基于ASP的图书管理系统

基于ASP的图书管理系统管理系统 摘要:在不断信息化的今天，网络已经成为人们生活不可缺少的一部分，它的出现使人能够很快的知道世界上发生的事。也可以为人们做很多的事， 所以各个领域、各个阶层都引进了计算机网络来为他们的企事业单位提高办事效益这是最平常最普遍不过的事。当然是由应用软件来实现这些功能的。因此利用asp来开发本系统来体现他的网络性。 开发本系统的目的是为了更好的对学校的教材进行管理，以方便而快捷地为教师和学生进行信息服务。本系统采用APS +SQL SERVER2000进行开发。实现的功能：用于学校的教学计划、教材管理。教师可以根据自己的情况制定所开设的课程，制定教学计划，制定教材计划。可查询每个系的开课课程，所用教材，所需教材数量，对书库进行各种类型盘点，维护整个书籍库存。并对书库的入库，出库的书籍进行实时跟踪，实现书籍的出入库落实到人。实现学校的无纸化、网络化的教材管理，从而节省学校的教材管理开支。概括地说：能够实现教学计划的制定，教材的选定、采购、入库、发放管理及报表打印输。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
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校园管理系统的设计与实现-springboot毕业项目，适合计算机毕-设、实训项目、大作业学习.zip

Spring Boot是Spring框架的一个模块，它简化了基于Spring应用程序的创建和部署过程。Spring Boot提供了快速启动Spring应用程序的能力，通过自动配置、微服务支持和独立运行的特性，使得开发者能够专注于业务逻辑，而不是配置细节。Spring Boot的核心思想是约定优于配置，它通过自动配置机制，根据项目中添加的依赖自动配置Spring应用。这大大减少了配置文件的编写，提高了开发效率。Spring Boot还支持嵌入式服务器，如Tomcat、Jetty和Undertow，使得开发者无需部署WAR文件到外部服务器即可运行Spring应用。 Java是一种广泛使用的高级编程语言，由Sun Microsystems公司（现为Oracle公司的一部分）在1995年首次发布。Java以其“编写一次，到处运行”（WORA）的特性而闻名，这一特性得益于Java虚拟机（JVM）的使用，它允许Java程序在任何安装了相应JVM的平台上运行，而无需重新编译。Java语言设计之初就是为了跨平台，同时具备面向对象、并发、安全和健壮性等特点。 Java语言广泛应用于企业级应用、移动应用、桌面应用、游戏开发、云计算和物联网等领域。它的语法结构清晰，易于学习和使用，同时提供了丰富的API库，支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和并发编程。Java的强类型系统和自动内存管理减少了程序错误和内存泄漏的风险。随着Java的不断更新和发展，它已经成为一个成熟的生态系统，拥有庞大的开发者社区和持续的技术创新。Java 8引入了Lambda表达式，进一步简化了并发编程和函数式编程的实现。Java 9及以后的版本继续在模块化、性能和安全性方面进行改进，确保Java语言能够适应不断变化的技术需求和市场趋势。 MySQL是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），它基于结构化查询语言（SQL）来管理和存储数据。MySQL由瑞典MySQL AB公司开发，并于2008年被Sun Microsystems收购，随后在2010年，Oracle公司收购了Sun Microsystems，从而获得了MySQL的所有权。MySQL以其高性能、可靠性和易用性而闻名，它提供了多种特性来满足不同规模应用程序的需求。作为一个开源解决方案，MySQL拥有一个活跃的社区，不断为其发展和改进做出贡献。它的多线程功能允许同时处理多个查询，而其优化器则可以高效地执行复杂的查询操作。 随着互联网和Web应用的快速发展，MySQL已成为许多开发者和公司的首选数据库之一。它的可扩展性和灵活性使其能够处理从小规模应用到大规模企业级应用的各种需求。通过各种存储引擎，MySQL能够适应不同的数据存储和检索需求，从而为用户提供了高度的定制性和性能优化的可能性。
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精选毕设项目-医疗床位查询小程序.zip

精选毕设项目-医疗床位查询小程序
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免安装JDK 1.8.0_241：即刻配置环境运行

资源摘要信息:"JDK 1.8.0_241 是Java开发工具包（Java Development Kit）的版本号，代表了Java软件开发环境的一个特定发布。它由甲骨文公司（Oracle Corporation）维护，是Java SE（Java Platform, Standard Edition）的一部分，主要用于开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用程序。本版本是JDK 1.8的更新版本，其中的241代表在该版本系列中的具体更新编号。此版本附带了Java源码，方便开发者查看和学习Java内部实现机制。由于是免安装版本，因此不需要复杂的安装过程，解压缩即可使用。用户配置好环境变量之后，即可以开始运行和开发Java程序。" 知识点详细说明： 1. JDK（Java Development Kit）：JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境（JRE）、编译器（javac）、调试器以及其他工具，如Java文档生成器（javadoc）和打包工具（jar）。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。 2. Java SE（Java Platform, Standard Edition）：Java SE是Java平台的标准版本，它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE（企业版）和Java ME（微型版）的基础。Java SE提供了多种Java类库和API，包括集合框架、Java虚拟机（JVM）、网络编程、多线程、IO、数据库连接（JDBC）等。 3. 免安装版：通常情况下，JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录，不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量（主要是PATH、JAVA_HOME等），就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。 4. 源码：在软件开发领域，源码指的是程序的原始代码，它是由程序员编写的可读文本，通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的，有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。 5. 环境变量配置：环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中，常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径，配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径，将JDK的bin目录添加到PATH后，就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令，如javac和java。 在实际开发中，了解并正确配置JDK对于Java开发者来说是一个基础且重要的环节。掌握如何安装和配置JDK，以及如何理解JDK中的源码和各种工具，对于进行Java编程和解决问题至关重要。
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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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【提升效率与稳定性】：深入掌握单相整流器的控制策略

# 摘要 单相整流器作为电力电子技术的基础设备，广泛应用于电力系统和工业自动化领域。本文首先概述了单相整流器的基本概念，详细分析了其工作原理，包括电力电子器件的角色、数学模型以及控制策略。随后，针对控制技术进行了深入探讨，包括传统控制技术如PID控制和高级控制策略如模糊逻辑控制及自适应控制的应用。进一步地，本文提出了一系列提升单相整流器性能的方法，如效率提升策略、系统稳定性措施，以及性能评估与优化方案。最后，文章探讨了单相整流器在不同领域的应用案例，并对新兴技术与市场趋势进行了展望。 # 关键字 单相整流器；电力电子器件；数学模型；控制策略；性能提升；应用案例 参考资源链接：[单相PWM整
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你看这是ashx映射的cs文件初始代码,你看这里边根本就没有写对action参数进行任何操作但你.ashx?action=submit这样去做他就能返回出数据这是为什么

在ASP.NET中，.ashx文件（也称为HTTP处理程序）用于处理HTTP请求并返回响应。即使在初始代码中没有对action参数进行任何操作，系统仍然可以通过默认的ProcessRequest方法处理请求并返回数据。 当你在URL中传递参数（如?action=submit）时，这些参数会被包含在请求的查询字符串中。虽然你的代码没有显式地处理这些参数，但默认的ProcessRequest方法会接收这些参数并执行一些默认操作。 以下是一个简单的.ashx文件示例： ```csharp <%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %> us
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机器学习预测葡萄酒评分：二值化品尝笔记的应用

资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数" 在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。 首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。 接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。 葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。 在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。 对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。 项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。 总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。