import time import threading import queue # 任务队列，存储小车需要执行的任务 task_queue = queue.Queue() # 监控小车状态的类 class CarStatus: # 初始化小车状态 def __init__(self, car_id): self.car_id = car_id # 小车编号 self.location = [0, 0] # 当前位置 self.task = None # 当前任务 # 获取小车编号 def get_id(self): return self.car_id

时间: 2024-01-27 08:06:20 浏览: 94
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Python 使用threading+Queue实现线程池示例

这段代码是关于任务队列和小车状态监控的。其中，任务队列使用Python内置的queue模块中的Queue类实现，用于存储小车需要执行的任务。而小车状态监控则通过定义一个CarStatus类实现，该类包含小车编号、当前位置和当前任务等属性，以及获取小车编号的方法。此外，该代码还导入了time、threading和queue三个模块。
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import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

其中，任务队列用来存储待执行的任务，结果字典用来存储已执行任务的结果。ThreadPool 类有三个方法： - submit 方法用来提交任务，将待执行的任务放入任务队列中。 - start 方法用来启动线程池，创建最大工作线程...

import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化，不要 Event

可以使用 threading.Event 代替 queue.Queue 来控制线程的结束。threading.Event 是一个线程同步的工具，可以让一个或多个线程等待某个事件的发生。具体地，可以创建一个 Event 对象，调用 wait() 方法...

class InfoDisScanner(object): def __init__(self, timeout=600, args=None): self.START_TIME = time.time() self.TIME_OUT = timeout self.args = args self.LINKS_LIMIT = 100 # max number of Folders to scan self.full_scan = args.full_scan self._init_rules() self.url_queue = Queue() # all urls to scan self.urls_processed = set() # processed urls self.urls_enqueued = set() # entered queue urls self.lock = threading.Lock()

这是一个名为InfoDisScanner的类，它是一个信息扫描器...该类还有一些属性，包括url_queue（用于存储待扫描的URL）、urls_processed（已处理的URL集合）、urls_enqueued（已添加到队列中的URL集合）和lock（线程锁）。

代码优化 def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data) def push_data(data_queue:queue.Queue): while True: data_queue.put(str("123")) time.sleep(0.5) # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') data_queue = queue.Queue() data_thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data_queue,)) data_thread.start() # 创建线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) # 从队列中获取数据并处理 while True: data = data_queue.get() if data: print('data = {}'.format(data)) # 提交任务到线程池 executor.submit(process_data, data)

在这段代码中，我们可以看到有一些...push_data函数中的循环会在stop_event对象被设置时结束，而不需要使用time.sleep等待一段时间。同时，我们使用with语句来自动管理线程池，避免手动关闭线程池时出现问题。

# TODO: 进入先登录 # TODO: 服务端处理数据功能完善 from threading import Thread from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM from queue import Queue request_queue = Queue() configs_file = open("configs") configs = eval("".join(configs_file.readlines())) # print(configs) # examples -> 'IP': 'localhost' def mainThread(): username = input("Username: ") password = input("Password: ") request_queue.put("__" + username + "__" + "\n" + "__" + password + "__") request_queue.join() while True: request = input(">>> ") request_queue.put(request) request_queue.join() if not request: while True: if request_queue.get() == "__STOP_FINISH__": request_queue.task_done() return def tcpConnectionThread(): tcp_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) server_addr = (configs['IP'], configs['HOST']) tcp_socket.connect(server_addr) username, password = request_queue.get().split('\n') username, password = username[2:-2], password[2:-2] print(username, password) request_queue.task_done() while True: send_data = '_' + request_queue.get() tcp_socket.send(send_data.encode('utf-8')) recv_data = tcp_socket.recv(1024) if not send_data[1:]: request_queue.task_done() break print(recv_data.decode('utf-8')) request_queue.task_done() tcp_socket.close() request_queue.put("__STOP_FINISH__") request_queue.join() return if __name__ == "__main__": main = Thread(target=mainThread) connection = Thread(target=tcpConnectionThread) main.start() connection.start()

这段代码是一个基于TCP协议的客户端程序，通过...需要注意的是，这段代码中使用了Python标准库中的Queue模块来实现任务队列request_queue。另外，代码中还使用了Python中的多线程技术来实现并发处理任务队列中的请求。

import time from queue import Queue from threading import Thread class Producer(Thread): def __init__(self, name, queue): Thread.__init__(self, name=name) self.queue = queue def run(self): for i in range(1, 6): print(f'{self.name}将产品{i}放入队列中') self.queue.put(i) time.sleep(1) print('生产者完成了全部的数据存放') class Consumer(Thread): def __init__(self, name, queue): Thread.__init__(self, name=name) self.queue = queue def run(self): for _ in range(5): value = self.queue.get() print(f'消费者线程取出了{value}') time.sleep(1) print('消费者线程完成了所有线程的取出') if __name__ == '__main__': queue = Queue p = Producer('Produce', queue) con = Consumer('Consumer', queue) p.start() con.start() p.join() con.join() print('主线程运行结束')

在主程序中，创建一个队列对象 queue，并将其作为参数传递给生产者和消费者线程。然后启动生产者和消费者线程，并等待它们完成。最后打印"主线程运行结束"。 这个程序使用了多线程技术，生产者和消费者线程可以并发...

解释代码defrecognize_thread(self): self.max_len=int(self.record_seconds.get()) self.q=queue.Queue(maxsize=2) self.data_deque=deque(maxlen=self.max_len) ifnotself.recognizing: self.recognizing=True self.recognize_real_button.config(text="结束声纹识别") threading.Thread(target=self.recognize_real).start() threading.Thread(target=self.record_real).start() else: self.recognizing=False self.recognize_real_button.config(text="实时声纹识别")

然后，该方法创建了一个队列（queue）对象self.q，用于存储声音数据。同时，该方法还创建了一个双向队列（deque）对象self.data_deque，用于存储最近self.max_len秒内的声音数据。 接下来，该方法检查是否...

data_queue = queue.Queue() data_thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data_queue)) 报错

在创建Thread对象时，如果要传递参数，需要将参数放在一个元组中，并将该元组作为args参数传递给Thread对象。因此，你需要将args参数的值改为(data_queue,)，即一个只有一个元素的元组。 修改后的代码...

from queue import Queue import random, threading, time # 生产者类 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, name, queue):

这是一个Python代码片段，定义了一个名为Producer的生产者线程类，它继承自threading.Thread，这意味着这个类可以创建一个新的线程来执行其任务。以下是类的主要部分： 1. __init__函数是一个构造函数，当...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter #设置线程数 num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码是一个图像分类的程序。它使用了TensorFlow框架和PIL库进行图像处理，以及xlsxwriter库进行Excel文件的写入。...请注意，这段代码只是一个框架，其中的一些变量和函数需要根据实际情况进行修改和补充。

import queue import threading import cv2 as cv import subprocess as sp class Live(object): def __init__(self): self.frame_queue = queue.Queue() self.command = "" # 自行设置 self.rtmpUrl = "" self.camera_path = "" def read_frame(self): print("开启推流") cap = cv.VideoCapture(self.camera_path) # Get video information fps = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # ffmpeg command self.command = ['ffmpeg', '-y', '-f', 'rawvideo', '-vcodec','rawvideo', '-pix_fmt', 'bgr24', '-s', "{}x{}".format(width, height), '-r', str(fps), '-i', '-', '-c:v', 'libx264', '-pix_fmt', 'yuv420p', '-preset', 'ultrafast', '-f', 'flv', self.rtmpUrl] # read webcamera while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: print("Opening camera is failed") break # put frame into queue self.frame_queue.put(frame) def push_frame(self): # 防止多线程时 command 未被设置 while True: if len(self.command) > 0: # 管道配置 p = sp.Popen(self.command, stdin=sp.PIPE) break while True: if self.frame_queue.empty() != True: frame = self.frame_queue.get() # process frame # 你处理图片的代码 # write to pipe p.stdin.write(frame.tostring()) def run(self): threads = [ threading.Thread(target=Live.read_frame, args=(self,)), threading.Thread(target=Live.push_frame, args=(self,)) ] [thread.setDaemon(True) for thread in threads] [thread.start() for thread in threads]

为了正常运行该类，需要安装 queue、threading、cv2 和 subprocess 模块。同时需要在初始化方法中设置 rtmpUrl 和 camera_path 两个参数，分别为 RTMP 推流地址和摄像头路径。在 push_frame 方法中...

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

1. 缺少必要的库导入语句，例如import tensorflow as tf，import numpy as np，import xlsxwriter，from PIL import Image等。 2. 在evaluate_one_image()函数中，缺少了image_array参数的定义。 3. ...

帮我重写如下代码from multiprocessing import Process,Queue from threading import Thread import time import os #先进先出 def def_a(): q=Queue(10) q.put("5") q.put("A") print(q.get()) def task(a): res=0 for i in range(10): res=res+1 if name=='main': def_a() r=4 a=os.cpu_count() print(a) start=time.time() dd=[] for i in range(r): p=Process(target=task,args=(i,)) p.start() print(i) p.join()#join方法 end=time.time() print("用时1",end-start) a=os.cpu_count() print(a) start=time.time() l=[] for i in range(r): p2=Thread(target=task,args=(i,)) p2.start() print(i) l.append(p2) for ppp in l: ppp.join()#join方法 #print("a"+str(i)) end=time.time() print("用时",end-start) #time.sleep(5)

from threading import Thread import time import os # 先进先出 def def_a(): q = Queue(10) q.put("5") q.put("A") print(q.get()) # 进程任务 def process_task(a): res = 0 for i in range(10): res +...

class Camera(): def __init__(self, top): self.top = top self.h = int(data_demo.window_height // 1.5) self.w = int(data_demo.window_width // 1.74) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=self.w, height=self.h, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(relx=0.0, rely=0.032) self.label = tk.Label(self.canvas2, text='摄像头显示区！', font=("黑体", 25), width=15, height=1) self.label.place(relx=0.32, rely=0.50, anchor='nw') self.queue = Queue() # 创建一个队列 def Firing_run(self, button_id): self.bool = True self.label.destroy() self.cap = cv2.VideoCapture(0) t = threading.Thread(target=self.windows_display) t.start() button_id.config(text='关闭摄像头', command=lambda: self.Cease_stop(button_id)) def Cease_stop(self, button_id): self.bool = False button_id.config(text='打开摄像头', command=lambda: self.Firing_run(button_id)) def windows_display(self): if self.bool: ref, frame = self.cap.read() if ref: image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15, self.windows_display())怎么优化

1. 减少资源占用：如果你不需要实时显示图像，可以将图像显示的更新频率降低，例如将 after 方法的参数值增加到 50 或 100。 2. 图像压缩：可以使用 OpenCV 中提供的图像压缩方法，将图像压缩后再进行显示，可以...

优化import os.path import pprint import textwrap import threading import time import requests import re import json from queue import Queue q_list = Queue(100) from threading import Thread headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 ' 'Safari/537.36' } # 获取m3u8视频片段的所有地址 def get_links(url): # 获取视频页的网页源代码 r = requests.get(url, headers=headers) info = re.findall('window.pageInfo = window.videoInfo =(.*?)window.videoResource', r.text, re.DOTALL)[0].strip()[0:-1] # 获取m3u8列表地址 filename = json.loads(info)['title'] m3u8_url = json.loads(json.loads(info)["currentVideoInfo"]["ksPlayJson"])['adaptationSet'][0]['representation'][1]['url'] m3u8_list = requests.get(m3u8_url, headers=headers).text ts_files = re.sub('#.*', '', m3u8_list).split() ts_length = len(ts_files) # 获取m3u8地址片段 for num, ts in enumerate(ts_files): ts_url = 'https://ali-safety-video.acfun.cn/mediacloud/acfun/acfun_video/' + ts q_list.put([ts_url, num]) return filename, ts_length # print(filename, ts_url) # 分别下载这些视频片段-多线程 def download(filename): while not q_list.empty(): ts_url, num = q_list.get() video_content = requests.get(ts_url, headers=headers).content with open(f'video/{filename}_{num}.ts', 'wb') as f: f.write(video_content) print(f'{threading.current_thread().name}已下载...第{num}个片段') # 合并视频-构成完整的片段 def combine(filename, ts_length): fp = open(f'video/{filename}.mp4', 'ab') for i in range(ts_length): if os.path.exists(f'video/{filename}_{i}.ts'): with open(f'video/{filename}_{i}.ts', 'rb') as f: ts_slice = f.read() fp.write(ts_slice) print(f'已合并...第{i}个片段') os.remove(f'video/{filename}_{i}.ts') print(f'已删除...第{i}个片段') fp.close() # 主文件调用 def main(): start_time = time.time() url = 'https://www.acfun.cn/v/ac41409604' filename, ts_length = get_links(url) tasks = [] for i in range(3): th = Thread(target=download, args=(filename,), name=f'线程{i}') th.start() tasks.append(th) for t in tasks: t.join() combine(filename, ts_length) end_time = time.time() print(f'总共耗时{end_time - start_time}')

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资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目，该项目提供了一系列扩展和改进功能，以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中，JavaScript被用作主要开发语言，通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求，即在20.09版本上进行开发，并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态（WIP）的功能且尚未完全记录，但可能需要用户自行安装系统依赖项，其中列出了Node.js和纱（Yarn）的特定版本。 ### 知识点详细说明： #### 1. Blaseball游戏： Blaseball是一个虚构的棒球游戏，它在互联网社区中流行，其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发： Blaseball Plus是一个扩展，它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言： JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写，是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件： 这是Node.js项目的核心配置文件，用于声明项目的各种配置选项，包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本： 描述中提到的脚本，如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`，这些脚本用于自动化构建过程，可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器： Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具，类似于npm（Node.js的包管理器）。它允许开发者和项目管理依赖项，通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理： 项目要求Node.js的具体版本，这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的，因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题，这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装： 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项，这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片（Nix flakes）是一个实验性的Nix特性，用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置： 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中，表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API，用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署： 描述中提到了两种不同类型的构建版本：开发版（dev）和生产版（prod），其中生产版又分为未签名（unsigned）和已签名（signed）版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档，我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。
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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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【天线性能提升密籍】：深入探究均匀线阵方向图设计原则及案例分析

![均匀线阵方向图](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0080eea0ca4af421d2bc9c74b87376c4.webp?x-oss-process=image/format,png) # 摘要 本文深入探讨了均匀线阵天线的基础理论及其方向图设计，旨在提升天线系统的性能和应用效能。文章首先介绍了均匀线阵及方向图的基本概念，并阐述了方向图设计的理论基础，包括波束形成与主瓣及副瓣特性的控制。随后，论文通过设计软件工具的应用和实际天线系统调试方法，展示了方向图设计的实践技巧。文中还包含了一系列案例分析，以实证研究验证理论，并探讨了均匀线阵性能
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C#怎么把图片存入名为当前日期的文件夹里

在C#中，你可以通过`System.IO`命名空间下的`Directory`和`File`类来创建并存储图片到包含当前日期的文件夹里。以下是一个简单的示例： ```csharp using System; using System.IO; public void SaveImageToTodayFolder(string imagePath, string imageName) { // 获取当前日期 DateTime currentDate = DateTime.Now; string folderPath = Path.Combine(Environment.C
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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩