as random_date

时间: 2023-08-08 19:05:19 浏览: 98
回答: 引用\[1\]提供了一个随机日期的生成方法，可以在过去10天内取随机日期。引用\[2\]给出了具体的代码示例。引用\[3\]展示了生成的随机日期的打印结果。如果你想生成随机日期，你可以使用这个方法。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Oracle dbms_random函数用法快速生成多条测试数据](https://blog.csdn.net/weixin_42144554/article/details/116474230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Pandas-时间（三）：pd.date_range()【创建日期范围】【返回DatetimeIndex类型】【生成方式、normalize、...](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/124072622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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randomdate:生成一个日期范围内的随机日期

随机日期 生成一个日期范围内的随机日期 安装 npm install randomdate 用法 var randomDate = require ( 'randomdate' ) ; randomDate ( new Date ( 2014 , 09 , 01 ) , new Date ( 2014 , 11 , 12 ) ) ; // Thu Oct 23 2014 23:59:43 GMT-0700 (PDT) 文档 randomDate(startDate, [endDate=Date.now()]) 返回一个日期对象。 执照 麻省理工学院
txt

生成随机时间C#代码示例

生成随机时间，根据设置的开始时间，结束时间，随机产生该时间段内的时间
zip

random

random

import randomfrom datetime import datetime, timedeltaimport pandas as pdstart_date = datetime(2018, 1, 1)end_date = datetime(2018, 12, 31)dates = []amounts = []for i in range((end_date - start_date).days + 1): date = start_date + timedelta(days=i) amount = random.randint(300, 6001) dates.append(date) amounts.append(amount)data = {'date': dates, 'amount': amounts}df = pd.DataFrame(data)print(df.head())

需要注意的是，代码中使用了Python内置的random模块来生成随机数，如果需要更高质量的随机数可能需要使用其他第三方库，如numpy。另外，代码中生成的日期是按天递增的，如果需要更灵活的日期生成方式，可能需要使用...

在代码import random import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta start_date = datetime(2023, 1, 1) end_date = datetime(2023, 12, 31) dates = [] sales = [] for i in range((end_date - start_date).days + 1): date = start_date + timedelta(days=i) sales_amt = round(random.uniform(300, 600), 2) dates.append(date) sales.append(sales_amt) data = {'日期': dates, '销售额': sales} df = pd.DataFrame(data) print(df) 产生的DataFrame保存为excel文件。

import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta start_date = datetime(2023, 1, 1) end_date = datetime(2023, 12, 31) dates = [] sales = [] for i in range((end_date - start_date).days + ...

name_list = [fk.name() for i in range(100)] date_list = [fk.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list}) print(df) list_one=["tas","stt","ii"] n=100 for i in range(n): print(random.choice(list_one)) 改进

date_list = [fk.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list}) print(df) # 随机选择list_one中的元素，并生成100次...

帮我优化一段sql：SELECT SUM(vin) AS vin_sum FROM (SELECT vin FROM hryt_gca_vehicle_audit_defect WHERE TO_CHAR(create_date,'yyyy mm iw') = TO_CHAR(Sysdate, 'yyyy mm iw') GROUP BY VIN ORDER BY dbms_random.value) WHERE rownum <= 10;

SELECT SUM(vin) AS vin_sum FROM ( SELECT vin FROM ( SELECT vin, rownum rn FROM ( SELECT vin FROM hryt_gca_vehicle_audit_defect WHERE TO_CHAR(create_date,'yyyy mm iw') = TO_CHAR(Sysdate, '...

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

import pandas as pd fake = Faker() name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") data_df2 = data_df1["部门"].unique...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据 data = pd.read_csv('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\扬州道路旅客运输企业严重\\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv') # 将时间列转换为时间戳 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # 将时间列设置为索引 data.set_index('DATE', inplace=True) # 准备特征和目标变量 X = data.drop('F4', axis=1) y = data['F4'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建随机森林模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 拟合模型 rf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = rf.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('均方误差（MSE）：%.2f' % mse)解释一下这段代码

4. 构建随机森林模型：使用RandomForestRegressor类构建随机森林回归模型，设置n_estimators参数为100，random_state参数为42。这里使用默认的其他参数。 5. 拟合模型：使用拟合函数fit()对训练集进行拟合，建立...

使用python和tushare，1.选取前三年内的任意一天，如果当日上涨家数小于1700家，则这一天作为trade_date,2.从trade_date往前推90天，选出这90天内最高价是最低价的2倍以上的股票作为股票池，3.在trade_date当日如果，股票池股票收十字线，则买入，持有3天则卖出，4.起始资金1000万，每次最多买5只，打印出结果和收益曲线

trade_date = random.choice(trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1].cal_date.tolist()) print('选定的交易日为：', trade_date) # 获取trade_date前90天的数据 df = pro.daily(trade_date=trade_date, fields='ts_...

from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符，只输出数字，再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

这段代码是用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据预处理和聚类分析的。首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行...

预期的结果是字段值按逗号分割，以行的形式展示，然后再group by这些分割出来的字段值，求一个对应的数量，我表达的意思你理解了吗？我把正确的oracle的SQL发给你，你帮我改成pgsql语法的：select t.executor_id, t.EXECUTOR, count(t.executor_id) allcount from( with t as ( select t.executor_id, t.executor from EMP_REPAIR_WORKORDER_BASEINFO t where to_char(t.Create_Date, 'YYYY-MM') = to_char(sysdate, 'YYYY-MM')) select regexp_substr(executor_id, '[^,]+', 1, level) AS executor_id, regexp_substr(executor, '[^,]+', 1, level) executor from t connect by level <= regexp_count(executor_id, '[^,]+') and executor_id = prior executor_id and prior dbms_random.value > 0 ) t group by t.executor_id, t.EXECUTOR

WHERE to_char(t.Create_Date, 'YYYY-MM') = to_char(now(), 'YYYY-MM') ) SELECT split_part(executor_id, ',', level) AS executor_id, split_part(executor, ',', level) AS executor FROM t CONNECT BY ...

mysql 将MAC_DATE 生成今年不超过当前的随机日期 格式2024-10-11 17:16:00

) AS random_date_this_year; 这将返回一个格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS的日期，比如2024-10-11 17:16:00。 注意，这里的FLOOR()函数用于向下取整，因为RAND()产生的是一个浮点数区间内的随机数，我们...

import random import time import csv import os from datetime import datetime users={} for i in range(4): users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-8000,8000) users[users_id]=users_score with open('updates.csv','a')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) print(f'积分变动：{users_id} {users_score}') def aaa(): global users_id global users_score with open('updates.csv','r')as f: csv_re=csv.reader(f) for row in csv_re: users_id,users_score=row users_id=int(users_id) users_score=int(users_score) users[users_id]+=users_score if users[users_id]<0: users[users_id]=0 return users def bbb(): with open('Candidates.csv','w')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) def ccc(): global prize_winner weight=[] prize_winner=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score >=3000: weight.append(3) elif users_score >=2000: weight.append(2) elif users_score >=1000: weight.append(1) else: weight.append(0) winner1=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner1[0]) print(f'一等奖:{prize_winner[0]}') def ddd(): winner2 = random.sample(list(users.keys()),2) prize_winner.append(winner2[0][1]) print(f'二等奖：{prize_winner[1]}') del users[prize_winner[1]] def timer(): nowtime=datetime.now() while True: if nowtime.weekday()==2 and nowtime.hour==22 and 0<=nowtime.minute<=60: return True else: return False for i in range(3): while not timer(): time.sleep(60) print(f'第{i+1}轮抽奖开始：') aaa() bbb() ccc() ddd() time.sleep(12) today_date_str=datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') os.rename('updates.csv','{}.csv'.format(today_date_str))修改此段代码并且写出新代码

修改建议： ...os.rename('updates.csv', '{}.csv'.format(today_date_str)) 新代码修改了函数名，添加了调用关系，使得代码更加清晰易懂。同时，修改了代码缩进方式，使得代码风格更加规范。

import random import time import csv from datetime import datetime users={} for i in range(4): users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-8000,8000) users[users_id]=users_score with open('updates,csv','a')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) print(f'积分变动：{users_id} {users_score}') def aaa(users): global users_id global users_score with open('updates.csv','r')as f: csv_re=csv.reader(f) for row in csv_re: users_id,users_score=row users_id=int(users_id) users_score=int(users_score) users[users_id]+=users_score if users[users_id]<0: users[users_id]=0 return users def bbb(): with open('Candidates.csv','w')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) def ccc(): global prize_winner weight=[] prize_winner=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score>=3000: weight.append(3) elif users_score>=2000: weight.append(2) elif users_score>=1000: weight.append(1) else: weight.append(0) winner1=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner1) print(f'一等奖:{prize_winner[0]}') def ddd(): weight=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score>0: weight.append(1) else: weight.append(0) winner2=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner2) print(f'二等奖：{prize_winner[1]}') del users[prize_winner[1]] def timer(): nowtime=datetime.now() while True: if nowtime.weekday()==2 and nowtime.hour==21 and 0<=nowtime.minute<=60: return True return False for i in range(3): while not timer(): time.sleep(60) print(f'第{i+1}轮抽奖开始：') aaa(users) bbb() ccc() ddd() time.sleep(1200) today_date_str=datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') os.rename('updates.csv','{}.csv'.format(today_date_str))找出代码中的问题并写出正确的代码

代码中有以下问题： 1. 在第8行应该为 updates.csv，而不是 updates,csv。 2. 函数 aaa 中应该加入 global 声明，以便在函数内部修改全局变量 users...os.rename('updates.csv', '{}.csv'.format(today_date_str))

解决import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 train = pd.read_csv("D:\数据挖掘\实验\实验六\clean_train.csv") test = pd.read_csv("D:\数据挖掘\实验\实验六\clean_test.csv") # 抽取正负样本 train = train[train['label'] == 1].sample(sum(train['label'] == 1)).append(train[train['label'] == 0].sample(sum(train['label'] == 0))) test = test[test['label'] == 1].sample(sum(test['label'] == 1)).append(test[test['label'] == 0].sample(sum(test['label'] == 0))) # 删除列 x_train = train.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date'], axis=1) x_test = test.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date', 'label'], axis=1) # 处理无穷数据（无穷数据大或者无穷数据小） x_train[np.isinf(x_train)] = 0 x_test[np.isinf(x_test)] = 0from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model_dt1 = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=16, random_state=123).fit(x_train.drop(['label'], axis=1), x_train['label'])报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').问题

x_test = test.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date', 'label'], axis=1) # 处理无穷数据和 NaN x_train = x_train.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) x_train.fillna(0, in...

if __name__ == '__main__': # 1 初始化用户积分信息：初始化所有用户积分为0，字典结构存储：{user_id:user_score} users = {0:0,1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0,7:0,8:0,9:0,10:0} # 2 用户积分变动 # 用户积分变动k次 for i in range(20): users_id = random.randint(0, 10) # 变动过程中保证积分不会为负，随机数下限为users_id对应当前积分的相反数-users[users_id] delta_score = random.randint(-users[users_id], 8000) users[users_id] += delta_score with open('updates.csv', 'a') as f: csv_re = csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id, delta_score]) print(f'积分变动：{users_id} {delta_score}') #print(users) # 3 输出当前用户积分：把字典users打印出来 print('当前用户积分：') for key,value in users.items(): print(str(key) + ':' + str(value)) # 4 记录每周抽奖前的用户信息 write_candidates(users) # 5 没有积分(积分为0)的用户没有资格参与抽奖，过滤掉 join = {} for uid, users_score in users.items(): if users_score != 0: join[uid] = users_score # 6 开始抽奖 for i in range(3): while not is_draw_time(): time.sleep(60) print(f'第{i+1}轮抽奖开始：') # 本轮参与抽奖用户为join # print(join) if users == {}: print("本周抽奖结束") break prize_winner = draw_first_prize(join) draw_second_prize(join) time.sleep(10) print('本周抽奖结束') today_date_str = datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') os.rename('updates.csv', '{}.csv'.format(today_date_str))这个程序为什么不能自己结束运行

这个程序可以自己结束运行，但是在第6步中开启了3轮抽奖，如果在抽奖过程中没有满足结束条件，程序就会一直运行下去，直到3轮抽奖结束或者手动停止程序。如果希望程序在一定时间内自动结束运行，可以在第6步中加入一...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout,LSTM,SimpleRNN,GRU np.random.seed(10) # 指定乱数种子 # 载入Google股价的训练数据集 df_train = pd.read_csv("",index_col="Date",parse_dates=True) df_train这个代码怎么载入数据

df_train = pd.read_csv("path/to/your/file.csv", index_col="Date", parse_dates=True) 注意，如果你的数据集文件不是CSV格式，需要使用对应的读取函数。例如，如果数据集文件是Excel格式，可以使用pd.read_...

import pandas as pd import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt time_range = pd.date_range('1/1/2018',periods=1096) fruits = ["苹果","西瓜","橙子","葡萄","车厘子","菠萝","荔枝","火龙果"] fruit_list = np.random.choice(fruits,size=len(time_range),replace=True) names = ["张伟","王芳","李静","王秀英","李强","李丽","刘勇"] name_list = np.random.choice(names,size=len(time_range),replace=True) order = pd.DataFrame({ "time":time_range, "fruit":fruit_list, "name":name_list, "weight":np.random.choice(list(range(40,100)),size=len(time_range),replace=True) }) information = pd.DataFrame({ "fruit":fruits, "price":[5.8,5,8.8,12,25.2,9.9,15.8,7], "region":["华南","东北","西北","华中","西北","华南","华北","华中"] }) 利用以上数据用曲线图展示每月销售量走势

time_range = pd.date_range('1/1/2018',periods=1096) fruits = ["苹果","西瓜","橙子","葡萄","车厘子","菠萝","荔枝","火龙果"] fruit_list = np.random.choice(fruits,size=len(time_range),replace=True) names...

在下面的代码如何处理import random import datetime def generate_test_paper(n): """ 生成n道加减法，结果在0到100以内的测试卷 """ test_paper = [] for i in range(n): x = random.randint(0, 100) y = random.randint(0, 100) op = random.choice(['+', '-']) if op == '+': result = x + y else: result = x - y test_paper.append((x, op, y, result)) return test_paper def save_test_result(test_result): """ 记录测试结果，包括测试日期和每道题是否正确 """ date = datetime.date.today() with open('test_result.txt', 'a') as f: f.write(str(date) + '\n') for result in test_result: if result: f.write('正确\n') else: f.write('错误\n') f.write('\n') def take_test(): """ 进行测试 """ n = 50 test_paper = generate_test_paper(n) test_result = [] for x, op, y, result in test_paper: print('{} {} {} = '.format(x, op, y), end='') answer = int(input()) if answer == result: print('回答正确') test_result.append(True) else: print('回答错误') test_result.append(False) save_test_result(test_result) if __name__ == '__main__': take_test()

with open('test_result.txt', 'a') as f: f.write(str(date) + '\n') for result in test_result: if result: f.write('正确\n') else: f.write('错误\n') f.write('\n') def take_test(): """ 进行测试...

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在Python中，可以使用`lunarcalendar`库来将公历日期转换为农历日期。首先，你需要安装这个库，可以通过pip命令进行安装： ```bash pip install lunarcalendar ``` 安装完成后，你可以使用以下代码将公历日期转换为农历日期： ```python from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist # 创建一个公历日期对象 solar_date = Solar(2024, 7, 27) # 将公历日期转换为农历日期 try: lunar_date = Co
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FDFS客户端Python库1.2.6版本发布

资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括文件存储、文件同步、文件访问等，适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，保证系统的高可用性和扩展性。 FastDFS 架构包含两个主要的角色：Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度，它接受客户端的请求，为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储，一个 Storage Server 中可以有多个存储路径，文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合，可以完成文件上传、下载、删除等操作。 Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议，提供了文件上传、下载、删除、查询等接口，使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。 针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master，这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”，我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。 由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关，没有提供其它具体的信息，因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”，这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解，而非基于具体文件内容的分析。 根据标签“fdfs”，我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节，例如： - FastDFS 的分布式架构设计 - 文件上传下载机制 - 文件同步机制 - 元数据管理 - Tracker Server 的工作原理 - Storage Server 的工作原理 - 容错和数据恢复机制 - 系统的扩展性和弹性伸缩 在实际使用中，开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互，利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能，从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求，选择合适的 FastDFS 版本，并根据官方文档进行安装、配置及优化，确保系统稳定运行。 总的来说，fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁，它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中，发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"
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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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传感器集成全攻略：ICM-42688-P运动设备应用详解

![传感器集成全攻略：ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元，广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格，然后深入探讨了其编程基础，包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着，本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用，并且探讨了高级功能开发，
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matlab 中实现 astar

在MATLAB中，A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格，特别是当有大量潜在解决方案时，比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法： 1. **数据结构准备**： - 创建一个二维数组表示地图，其中0代表可以通行的节点，其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列（通常使用`prioritiesqueue`）来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**： - 设定起始节点（start），目标节点（goal），以及每个节点的初始g值（从起点到该点的实际代价）和f值（g值加上估计的h值，即启发函数）。 3.