unpad = lambda s: s[:-ord(s[len(s) - 1:])]

时间: 2024-06-05 12:13:24 浏览: 210
ZIP

leetcode题库-leetcode:LeetCode题解

这是一个用于去除字符串末尾填充字符的 lambda 函数。在一些加密和压缩算法中，为了满足特定的块大小要求，需要在数据末尾添加一些填充字符。当需要还原原始数据时，就需要使用类似于这样的函数去掉填充字符。具体来说，这个函数会取字符串 s 的最后一个字符（即填充字符的 ASCII 码），然后根据这个字符的值来截取 s，去掉末尾的填充字符。
阅读全文

相关推荐

zip

pacis-questionnaire-bot:自动化填写 PACIS Unpad 上的问卷

PACIS Unpad 上的自动化填写问卷·· 目录 关于该项目 内置 唯一的 NodeJS 入门 要启动并运行本地副本，请遵循以下简单步骤。 先决条件 新产品经理npm install npm@latest -g 安装 克隆回购git clone ...
zip

ethereumjs-util:javascript中以太坊实用工具功能的集合

概要 或Freenode上的#ethereumjs 以太坊实用程序功能的集合。 它可以在node.js中使用，也可以在带有browserify的浏览器中使用。 原料药 特性 MAX_INTEGER -VM可以处理的最大整数 TWO_POW256 ^ 256 ...unpad(val)

帮我给每行代码加上注释 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True): # 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width]) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: r = min(r, 1.0) new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: dw, dh = 0.0, 0.0 new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0]) ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios dw /= 2 # divide padding into 2 sides dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) return img, ratio, (dw, dh)

if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round...

解释一段python代码 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), scaleup=True, stride=32): shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: # only scale down, do not scale up (for better test mAP) r = min(r, 1.0) ratio = r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding dw /= 2 dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: # resize img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border return img,ratio,(dw,dh)

接着，函数根据r计算出新的宽高比ratio，然后计算出新图像的宽高new_unpad，并计算出需要填充的行列数dw和dh。如果当前图像尺寸不等于新图像尺寸，则调用cv2.resize函数进行缩放操作。最后，函数使用cv2....
-

PACIS Unpad问卷自动化填写工具：pacis-questionnaire-bot

资源摘要信息:"PACIS问卷机器人是基于NodeJS平台开发的一款自动化工具，其主要功能是自动化填写位于PACIS Unpad网站上的问卷。通过使用该机器人，用户可以省去手动填写问卷的时间和精力，实现问卷数据的快速填充和...
-

高效通讯协议构建实战：威纶通触摸屏与S7-1200通信案例精讲

![高效通讯协议构建实战：威纶通触摸屏与S7-1200... ...# 1. 通讯协议基础与威纶通触摸屏概述 ## 1.1 通讯协议的重要性 通讯协议是设备间交换数据时遵循的一套规则或约定。它们对于确保数据完整性和高效通信至关重要，
-

数据保护与加密技术：DLT 698.45-2017扩展协议的安全保障

# 1. 数据保护与加密技术概览 在当今数字化世界，数据保护与加密技术是构建安全基础架构不可或缺的部分。数据保护旨在确保信息的机密性、完整性和可用性，而加密技术是实施这一目标的核心手段。随着网络攻击手法日...

if shape[::-1] != new_unpad:

如果 shape[::-1] 不等于 new_unpad，那么执行某些操作。 "shape" 是一个列表，"[::-1]" 表示将列表倒序，比如 [1, 2, 3][::-1] 的值为 [3, 2, 1]。"new_unpad" 是另一个值，如果 "[::-1]" 后的 shape 不等于 new_...

将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True): # 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] # 如果 new_shape 是整数，则将其转换为元组 (new_shape, new_shape) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) # 缩放比（缩放后的尺寸 / 原始尺寸的最小值） r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) # 如果不需要放大图片（仅缩小），则将缩放比 r 取最小值为 1.0 if not scaleup: r = min(r, 1.0) # 计算相应需要添加多少行和列的像素值 ratio = r, r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding # 如果 auto 为 True， 则将 padding 取最小的 32 的倍数 if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: # 如果 scaleFill 为 True，则将 padding 设为 0.0 dw, dh = 0.0, 0.0 new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0]) ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios dw /= 2 # divide padding into 2 sides dh /= 2 # 如果图片的形状不符合指定大小，则进行缩放和加边框 if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # 返回加了边框的图片，缩放比例和 padding 的行和列的值 return img, ratio, (dw, dh)

if shape[::-1] != new_unpad: # 使用 TensorFlow Lite 库中的函数进行图像缩放 img = tf.image.resize(img, new_unpad, method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR).numpy() top, bottom = int(round(dh - 0.1)), ...

def letterbox(im, new_shape=(640, 640), color=(0, 0, 0)): # Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints shape = im.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) # Scale ratio (new / old) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) # Compute padding ratio = r, r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding dw /= 2 # divide padding into 2 sides dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: # resize im = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) im = cv2.copyMakeBorder(im, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border return im, ratio, (dw, dh)

根据代码，除法运算的操作数是 new_shape[0] / shape[0] 和 new_shape[1] / shape[1]。这意味着 new_shape 和 shape 的元素应该是整数类型。 你可以检查一下调用 letterbox 函数时传递给 im 参数的图像...

if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) return img, ratio, (dw, dh)

参数shape是输入图像的大小，new_unpad是要裁剪的大小。如果输入图像的大小不等于要裁剪的大小，就将图像进行缩放。然后计算在进行裁剪时需要添加的边框大小，使用cv2.copyMakeBorder函数在图像周围添加边框，...

def conv_backward_naive(dout, cache): x, w, b, conv_param = cache # 边界补0 pad = conv_param['pad'] # 步长 stride = conv_param['stride'] F, C, HH, WW = w.shape N, C, H, W = x.shape H_new = 1 + (H + 2 * pad - HH) // stride W_new = 1 + (W + 2 * pad - WW) // stride dx = np.zeros_like(x) dw = np.zeros_like(w) db = np.zeros_like(b) s = stride x_padded = np.pad(x, ((0, 0), (0, 0), (pad, pad), (pad, pad)), 'constant') dx_padded = np.pad(dx, ((0, 0), (0, 0), (pad, pad), (pad, pad)), 'constant') # 图片个数 for i in range(N): # ith image # 卷积核滤波个数 for f in range(F): # fth filter for j in range(H_new): for k in range(W_new): # 3*7*7 window = x_padded[i, :, j * s:HH + j * s, k * s:WW + k * s] db[f] += dout[i, f, j, k] # 3*7*7 dw[f] += window * dout[i, f, j, k] # 3*7*7 => 2*3*38*38 dx_padded[i, :, j * s:HH + j * s, k * s:WW + k * s] += w[f] * dout[i, f, j, k] # Unpad dx = dx_padded[:, :, pad:pad + H, pad:pad + W] return dx, dw, db

这段代码是卷积神经网络的反向传播函数，其中输入参数包括输出误差dout和前向传播时的缓存cache（包括输入数据x、卷积核w、偏置b和卷积参数conv_param）。该函数通过对输入数据进行填充和卷积操作，得到输出数据out...

在有import cv2 的情况下if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) return img, ratio, (dw, dh)警告：Cannot find reference 'resize' in '__init__.py'Cannot find reference 'INTER_LINEAR' in '__init__.py'Cannot find reference 'copyMakeBorder' in '__init__.py'Cannot find reference 'BORDER_CONSTANT' in '__init__.py'

这个警告信息的意思是无法在当前的代码文件中找到cv2.resize、cv2.INTER_LINEAR、cv2.copyMakeBorder和cv2.BORDER_CONSTANT这些函数或常量的定义。这通常是由于缺少必要的库文件或者没有正确安装OpenCV库导致的。...

帮我在这段代码里加一个能够展示加密后视频流的代码：import cv2 from threading import * from socket import * from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 import hashlib # 导入程序所需要的标准库 def encrypt(text, key): key=b'84d9ee44e457ddef' cryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, b'0000000000000000') # 初始化加密器，使用 CBC 模式 ciphertext = cryptor.encrypt(pad(text, AES.block_size)) # 加密 return base64.b64encode(ciphertext) # 使用 base64 编码返回密文 flag = False # 设置程序结束的标志 ip = None # 定义IP变量 video = cv2.VideoCapture(0) # 调用本机的摄像头，获得视频流 def client(): # 定义客户端函数 global key global flag # 全局变量 global ip global video # 对 key 进行哈希处理，生成长度为 16 的加密密钥 key = b'84d9ee44e457ddef' addr = (ip, 6666) # IP和端口号 while True: _, img = video.read() # 读取视频流的内容，获得图像信息 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 s = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM) # 创建套接字，使用UDP通用协议 # 将获得到的图像信息，压缩成.jpg形式的图像数据 _, send_data = cv2.imencode('.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) # 使用加密函数 encrypt 对发送的数据进行加密 send_data = encrypt(send_data.tostring(), key) s.sendto(send_data, addr) # 发送信息到客户端 s.close() # 关闭网络 if cv2.waitKey(1) & flag == True: # 循环退出 cv2.destroyAllWindows() break def video_loop(): # 定义一个函数在UI上显示摄像头实时数据，即正在传输的视频 global videopippip success, img = video.read() # 从摄像头读取照片 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 if success: #如果成功读取，success=Ture cv2.waitKey(100) #等待100毫秒，确保图像显示在UI上的时间间隔 cv2image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGBA).astype('uint8') #将Im

# 创建客户端线程 thread1.setDaemon(True) # 设置客户端线程为守护线程 thread1.start() # 启动客户端线程 thread2 = Thread(target=video_loop) # 创建UI线程 thread2.setDaemon(True) # 设置UI线程为守护线程 ...

unpad valueerror: padding is incorrect.

Unpad ValueError: padding is incorrect（错误：填充不正确）是由于填充（padding）的不正确导致的错误。 填充是一种在加密和解密过程中，为了满足加密算法对数据块大小的要求，将数据进行填充的过程。常见的填充...

S = require('crypto-js'); function _encryptPkcs7ToJava(e, t, n) { var o = S.enc.Utf8.parse(t) , r = S.enc.Utf8.parse(n) , a = S.enc.Utf8.parse(e); return S.AES.encrypt(a, o, { "iv": r, "mode": S.mode.CBC, "padding": S.pad.Pkcs7 }).ciphertext.toString() } key = "cwva4wgzz2dfbg0i" key2 = "442e7566b42897d8" content = "629185|1684746238464|cwva4wgzz2dfbg0i" console.log(_encryptPkcs7ToJava(content, key, key2)) 将这段代码改成python, 运算结果最后要相同

from Crypto.Util.Padding import unpad from Crypto.Hash import SHA256 import base64 def encrypt_pkcs7_to_java(e, t, n): o = t.encode('utf-8') r = n.encode('utf-8') a = e.encode('utf-8') cipher = ...

from Crypto.Util.Padding import pad, unpad ModuleNotFoundError: No module named 'Crypto'

from Crypto.Util.Padding import pad, unpad 这行代码看起来是在Python中尝试导入来自pycryptodome库中的Crypto.Util.Padding模块，用于处理数据的填充和移除（padding and unpadding）。Crypto是...

用Python实现一个如下的加密程序：S1. Alice和Bob通过运行Diffie-Hellman密码协商协议生成DES加密密钥。 S2. Alice将自己的公钥发送给Bob S3.1 Alice将秘密信息，利用，加密为； S3.2 Alice利用MD5得到的哈希值； S3.3 Alice将自己的私钥对签名，结果为。 S3.4 Alice将发送给Bob。 S4. Bob解密收到的信息 S4.1 Bob利用MD5的哈希值； S4.2 Bob利用Alice的公钥，验证签名； S4.3 如果，则Break；否则继续进行S4.4； S4.4 利用解密，即可得到秘密消息M。 素数生成过程中可使用标准库，如gmp、BigInteger等。设计好界面（不一定图形），可验证自动生成的密钥和加解密正确的结果。（务必运行成功！）

from Crypto.Signature import pkcs1_15 from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import random # Diffie-Hellman密钥交换 def diffie_hellman(p, g): a = random.randint(2, p-2) A = pow(g, a, p) return...

用python实现S1. Alice和Bob通过运行Diffie-Hellman密码协商协议生成DES加密密钥。 S2. Alice将自己的公钥发送给Bob S3. Alice将秘密信息加密后传输给Bob S3.1 Alice将秘密信息，利用，加密为； S3.2 Alice利用MD5得到的哈希值； S3.3 Alice将自己的私钥对签名，结果为。 S3.4 Alice将发送给Bob。 S4. Bob解密收到的信息 S4.1 Bob利用MD5的哈希值； S4.2 Bob利用Alice的公钥，验证签名； S4.3 如果，则Break；否则继续进行S4.4； S4.4 利用解密，即可得到秘密消息M。

return s_a if s_a == s_b else None # DES加密 def des_encrypt(key, plaintext): cipher = DES.new(key, DES.MODE_ECB) padded_plaintext = pad(plaintext, DES.block_size) ciphertext = cipher.encrypt...

最新推荐

recommend-type

python实现AES加密和解密

unpad = lambda s: s[0:-s[-1]] cipher = AES.new(self.__key, AES.MODE_ECB) decrData = unpad(cipher.decrypt(encrData)) return decrData.decode('utf-8') ``` 在这个示例中，类`AESCoder`包含了加密和解密...
recommend-type

白色大气风格的建筑商业网站模板下载.rar

白色大气风格的建筑商业网站模板下载.rar
recommend-type

面向对象编程语言Objective-C基础语法详解及应用

内容概要：本文详细介绍了面向对象编程语言Objective-C的基础语法，包括其历史背景、特点、环境搭建、基本语法、面向对象编程、高级特性和实际应用。具体涵盖的内容包括Objective-C的历史发展、面向对象编程的核心特性、变量和数据类型、控制结构、函数、数组和字典的使用，以及类、对象、属性和方法的定义与使用。此外，还介绍了高级特性如协议和委托、类别和扩展、ARC、块和GCD。最后，通过示例项目展示了如何在Xcode中创建和调试Objective-C程序，以及如何使用Cocoa和Cocoa Touch框架。 适合人群：具备一定的编程基础，希望学习或深入了解Objective-C编程的开发人员。 使用场景及目标：适用于需要开发macOS和iOS应用的开发者，帮助他们掌握Objective-C的基本语法和高级特性，提高编程效率和代码质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还通过实际代码示例展示了如何在Xcode中创建和调试Objective-C项目，适合初级到中级水平的开发人员学习和参考。
recommend-type

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
recommend-type

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
recommend-type

Keil uVision5全面精通指南

# 摘要 Keil uVision5是一个集成开发环境，广泛应用于嵌入式系统的开发。本文从基础入门开始，详细介绍了Keil uVision5的项目管理、配置、编程实践、高级功能及技巧，并通过项目案例分析，深入阐述了其在实际开发中的应用。本篇论文特别注重于项目创建、目标配置、调试环境搭建、性能优化、脚本编程与自动化、高级调试技术，以及通过嵌入式操作系统集成和驱动开发流程的案例分析，展示了Keil uVision5的实用性和高效性。文章还展望了Keil uVision5的未来发展趋势，并提供了社区资源和学习渠道，为读者提供了一个全面掌握Keil uVision5的平台。 # 关键字 Keil u
recommend-type

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

在Flink中，如果你需要将19个MySQL CDC（Change Data Capture）的全量同步作业提交到YARN上，你需要确保Flink集群和YARN进行了正确的集成，并配置了适当的参数。以下是可能涉及到的一些关键配置： 1. **并行度（Parallelism）**：每个作业的并行度应该设置得足够高，以便充分利用YARN提供的资源。例如，如果你有19个任务，你可以设置总并行度为19或者是一个更大的数，取决于集群规模。 ```yaml parallelism = 19 或者 根据实际资源调整 ``` 2. **YARN资源配置**：Flink通过`yarn.a
recommend-type

PHP博客旅游的探索之旅

资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。
recommend-type

"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
recommend-type

【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多