## 项目经历 - **个人博客项目**请续写

对于个人博客项目，我可以为您续写的一些内容包括：

1. **技术栈选择和搭建**：描述您在个人博客项目中选择的技术栈和搭建过程。您可以介绍使用的编程语言、框架、数据库等，并说明为什么选择这些技术。

2. **功能设计和开发**：详细说明您在个人博客项目中实现的主要功能。这可能包括用户注册、登录、文章发布、评论、分类等功能。您可以介绍您是如何设计这些功能的，以及在开发过程中遇到的挑战和解决方案。

3. **界面设计和优化**：讨论您在个人博客项目中的界面设计过程。您可以描述您使用的设计工具和方法，以及在设计过程中考虑的用户体验和可用性因素。另外，您也可以谈论您在界面优化方面的努力，以提高网站的性能和加载速度。

4. **部署和上线**：描述您如何将个人博客项目部署到服务器并上线。您可以介绍您使用的服务器环境、部署工具和流程。另外，您也可以谈论您在上线过程中遇到的问题和解决方案。

5. **项目总结和反思**：总结您在个人博客项目中的经验和教训。您可以讨论项目的成功之处、改进的空间以及未来的发展方向。此外，您也可以分享在项目中获得的技术和团队合作方面的收获。

以上是一些可能的续写内容，您可以根据个人实际情况选择其中感兴趣的方面进行详细描述。如果您有其他特定的问题或需求，请随时告诉我。

相关问题

#include "stdio.h" void deleteElement(int *p, int n, int i)续写

好的，接下来我来补充一下函数体的实现：

void deleteElement(int *p, int n, int i) {
    if (i < 0 || i >= n) {  // 如果i不在数组的有效范围内
        printf("Index out of range.\n");
        return;
    }
    for (int j = i; j < n - 1; j++) {  // 将i之后的元素向前移动
        p[j] = p[j + 1];
    }
    // 将最后一个元素设置为0或者其他默认值
    p[n - 1] = 0;
}

这个函数的具体实现如上所示，首先判断i是否在数组有效范围内，如果不在则输出错误信息并返回。如果i在有效范围内，则从i开始将后面的元素全部向前移动一位，最后将最后一个元素设置为0或者其他默认值，实现删除操作。

设计并实现带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数组图 线性刻度标记。 部分参考程序如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义要绘制的标记列表 cases = [ None, 8, (30, 8), [16, 24, 32], [0, -1], slice(100, 200, 3), 0.1, 0.4, (0.2, 0.4) ] # data points delta = 0.11 x = np.linspace(0, 10 - 2 * delta, 200) + delta y = np.sin(x) + 1.0 + delta续写代码9幅小图组成一幅图

以下是实现带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数组图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义要绘制的标记列表
cases = [
    None,
    8,
    (30, 8),
    [16, 24, 32],
    [0, -1],
    slice(100, 200, 3),
    0.1,
    0.4,
    (0.2, 0.4)
]

# data points
delta = 0.11
x = np.linspace(0, 10 - 2 * delta, 200) + delta
y_sin = np.sin(x) + 1.0 + delta
y_cos = np.cos(x) + 1.0 + delta

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(10, 8))

# 绘制每幅图
for i, ax in enumerate(axs.flatten()):
    ax.plot(x, y_sin if i < 5 else y_cos, marker='o', markersize=4)
    ax.set_title(f'Case {i+1}')
    ax.set_xlim([0, 10])
    ax.set_ylim([0, 2.2])
    ax.set_xticks(np.arange(0, 11, 2))
    ax.set_yticks(np.arange(0, 2.3, 0.5))
    ax.grid(True)
    
    if cases[i]:
        ax.xaxis.set_tick_params(length=10, width=2, direction='in', labelsize='large', labelcolor='red', labelrotation=45)
        ax.yaxis.set_tick_params(length=10, width=2, direction='in', labelsize='large', labelcolor='blue', labelrotation=45)
        ax.xaxis.set_tick_params(which='minor', length=5, width=1, direction='in', labelsize='medium', labelcolor='red', labelrotation=45)
        ax.yaxis.set_tick_params(which='minor', length=5, width=1, direction='in', labelsize='medium', labelcolor='blue', labelrotation=45)
        ax.tick_params(axis='both', pad=10)
        ax.tick_params(which='both', top=True, right=True)
        ax.tick_params(which='major', length=10, width=2)
        ax.tick_params(which='minor', length=5, width=1)

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码可以得到一个由9幅小图组成的图像，每幅图均为带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数。其中，每幅图都有一个唯一的标记列表，展示了如何在坐标轴上添加线性刻度标记。