import reimport randomdef random_combination(s): pattern = re.compile(r'\((.*?)\)') while True: match = pattern.search(s) if not match: break sub_str = match.group(1) choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] # 去除空字符串 if not choices: return '' s = s[:match.start()] + random.choice(choices) + s[match.end():] return ss = '(a|b)c(d|e|f)(g|h)'result = random_combination(s)print(result)——如何把每次不同的结果保存?

时间: 2024-04-28 16:22:10 浏览: 82
你可以将每次生成的结果存储在一个列表中,然后在生成结果后将其添加到列表中。可以按照以下方式修改代码: import re import random def random_combination(s, results): pattern = re.compile(r'\((.*?)\)') while True: match = pattern.search(s) if not match: break sub_str = match.group(1) choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] if not choices: return '' s = s[:match.start()] + random.choice(choices) + s[match.end():] results.append(s) s = '(a|b)c(d|e|f)(g|h)' results = [] random_combination(s, results) print(results) # 输出:['acdg'] 在上述代码中,我们添加了一个名为`results`的参数,用于保存生成的结果。在函数内部,我们使用`results.append(s)`将结果添加到列表中。现在,每次调用`random_combination()`函数时,生成的结果都会被添加到`results`列表中。
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import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

import io import re import tkinter import requests import threading import tqdm from pydub import AudioSegment root = tkinter.Tk() root.title('在线视频解析') root.geometry('500x590+550+350') headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0'} ac = tkinter.Listbox(root, width=50, height=20, font=('黑体', 12)) ac.grid(row=2, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") def sousuo(): i = b1.get() ac.delete(0, 'end') def extract_music_info(content): p = '|' content = re.sub(p, '', content, flags=re.S) pattern = re.compile('subject.*?href="(.*?)">(.*?)', flags=re.S) return pattern.findall(content) def search_music(): url = 'https://www.hifini.com/search-' + i + '-1.htm' response = requests.get(url=url, headers=headers) return response.text def update_listbox(music_list): for music in music_list: pppp = music[1] + ":" + music[0] ac.insert('end', pppp) content = search_music() music_list = extract_music_info(content) update_listbox(music_list) def xiazzi(): def download_music(): ppp = ac.get(ac.curselection()) pp = re.search('thread.*?htm', ppp) v = pp.group() url1 = 'https://www.hifini.com/' + v response = requests.get(url=url1, headers=headers) ppp = response.text l2 = re.search('<script>.*?title:..(.*?).,.*?author:.(.*?).,.*?url:..(.*?).,', ppp, flags=re.S) p = 'https://www.hifini.com/' + l2.group(3) response = requests.get(url=p, headers=headers, stream=True) # 设置 stream=True 以启用流式下载 total_size = int(response.headers.get('Content-Length')) music_name = '{}-{}.mp3'.format(l2.group(2), l2.group(1)) progress_bar = tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True) # 创建进度条 with open(music_name, 'wb') as f: for data in response.iter_content(chunk_size=1024): progress_bar.update(len(data)) # 更新进度条 f.write(data) progress_bar.close() # 关闭进度条 print(music_name) threading.Thread(target=download_music).start() a1 = tkinter.Label(root, text='音乐下载器', anchor="center", font=('黑体', 24)) a1.grid(row=0, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") b1 = tkinter.Entry(root, width=35, font=('黑体', 16), ) b1.grid(row=1, column=3, padx=15) search_button = tkinter.Button(root, text='搜索', command=sousuo) search_button.grid(row=1, column=4) download_button = tkinter.Button(root, text='下载', command=xiazzi) download_button.grid(row=3, column=4) root.mainloop() 报错TypeError: 'module' object is not callable

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数,dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

用正则表达式
.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?).*?star.*?>(.*?).*?releasetime.*?>(.*?).*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?
爬取猫眼电影排行:爬取猫眼电影TOP100的所有信息。网址:https://www.maoyan.com/board/4

import re,tkinter,requests,threading,tqdm as tt root = tkinter.Tk() root.title('在线视频解析') root.geometry('500x590+550+350') headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0'} ac = tkinter.Listbox(root, width=50, height=20, font=('黑体', 12)) ac.grid(row=2, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") def sousuo(): i = b1.get() ac.delete(0, 'end') def extract_music_info(content): p = '|' content = re.sub(p, '', content, flags=re.S) pattern = re.compile('subject.*?href="(.*?)">(.*?)', flags=re.S) return pattern.findall(content) def search_music(): url = 'https://www.hifini.com/search-' + i + '-1.htm' response = requests.get(url=url, headers=headers) return response.text def update_listbox(music_list): for music in music_list: pppp = music[1] + ":" + music[0] ac.insert('end', pppp) content = search_music() music_list = extract_music_info(content) update_listbox(music_list) def xiazzi(): def download_music(): ppp = ac.get(ac.curselection()) pp = re.search('thread.*?htm', ppp) v = pp.group() url1 = 'https://www.hifini.com/' + v response = requests.get(url=url1, headers=headers) ppp = response.text l2 = re.search('<script>.*?title:..(.*?).,.*?author:.(.*?).,.*?url:..(.*?).,', ppp, flags=re.S) p = 'https://www.hifini.com/' + l2.group(3) response = requests.get(url=p, headers=headers, stream=True) # 设置 stream=True 以启用流式下载 total_size = int(response.headers.get('Content-Length')) music_name = '{}-{}.mp3'.format(l2.group(2), l2.group(1)) progress_bar = tt.tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True) # 创建进度条 with open(music_name, 'wb') as f: for data in response.iter_content(chunk_size=1024): progress_bar.update(len(data)) # 更新进度条 f.write(data) progress_bar.close() # 关闭进度条 print(music_name) threading.Thread(target=download_music).start() a1 = tkinter.Label(root, text='音乐下载器', anchor="center", font=('黑体', 24)) a1.grid(row=0, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") b1 = tkinter.Entry(root, width=35, font=('黑体', 16), ) b1.grid(row=1, column=3, padx=15) search_button = tkinter.Button(root, text='搜索', command=sousuo) search_button.grid(row=1, column=4) download_button = tkinter.Button(root, text='下载', command=xiazzi) download_button.grid(row=3, column=4) root.mainloop() 将download_button带有下载行为的按钮添加进列表,

import requests import os import time import json from tqdm import tqdm import re def taopiaopiao(): headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } time.sleep(0.5) url = "https://dianying.taobao.com/showList.htm?spm=a1z21.6646273.city.2.4ed46d6ekOc3wH&n_s=new&city=310100" response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text print("网页信息已获取…") time.sleep(0.5) destinationPath = "result.txt" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') fd.writelines(html) end = html.find('') if end != -1: html = html[:end] #print(html) fd.close() s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' + \ '.*?(.+?).*?(\d.\d)?' + \ ".*?导演:(.*?)" + ".*?主演:(.*?)" + ".*?类型:(.*?)" + \ ".*?地区:(.*?)" + ".*?语言:(.*?)" + ".*?片长:(.*?)" + \ ".*?" pattern = re.compile(s, re.S) items = re.findall(pattern, html) #print(items) destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') json.dump(items, fd) fd.close() dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) cnt = 0 for item in tqdm(items): url = item[0] file_name = str(cnt) + ".jpg" cnt += 1 response = requests.get(url, headers=headers) with open(dir_name + "/" + file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) info = "图片文件: {0:25}{1}".format(file_name, " 成功下载...") print(info) return items if __name__ == "__main__": taopiaopiao()

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

解释以下这段代码:import tensorflow as tf gpus =tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)]) #import scipy.io as sio import pickle import os,random import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.stats from tensorflow import losses from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np #import scipy.io as sio #import scipy.stats import math import os import pdb from tensorflow import losses from model import ResNet18 from re_dataset_real import train_image1,train_label1,test_image1,test_label1,val_image1,val_label1 from re_dataset_imag import train_image2,train_label2,test_image2,test_label2,val_image2,val_label2 def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

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资源摘要信息:"Java Lab1实践教程" 本次提供的资源是一个名为"Lab1"的Java实验室项目,旨在帮助学习者通过实践来加深对Java编程语言的理解。从给定的文件信息来看,该项目的名称为"Lab1",它的描述同样是"Lab1",这表明这是一个基础的实验室练习,可能是用于介绍Java语言或设置一个用于后续实践的开发环境。文件列表中的"Lab1-master"表明这是一个主版本的压缩包,包含了多个文件和可能的子目录结构,用于确保完整性和便于版本控制。 ### Java知识点详细说明 #### 1. Java语言概述 Java是一种高级的、面向对象的编程语言,被广泛用于企业级应用开发。Java具有跨平台的特性,即“一次编写,到处运行”,这意味着Java程序可以在支持Java虚拟机(JVM)的任何操作系统上执行。 #### 2. Java开发环境搭建 对于一个Java实验室项目,首先需要了解如何搭建Java开发环境。通常包括以下步骤: - 安装Java开发工具包(JDK)。 - 配置环境变量(JAVA_HOME, PATH)以确保可以在命令行中使用javac和java命令。 - 使用集成开发环境(IDE),如IntelliJ IDEA, Eclipse或NetBeans,这些工具可以简化编码、调试和项目管理过程。 #### 3. Java基础语法 在Lab1中,学习者可能需要掌握一些Java的基础语法,例如: - 数据类型(基本类型和引用类型)。 - 变量的声明和初始化。 - 控制流语句,包括if-else, for, while和switch-case。 - 方法的定义和调用。 - 数组的使用。 #### 4. 面向对象编程概念 Java是一种面向对象的编程语言,Lab1项目可能会涉及到面向对象编程的基础概念,包括: - 类(Class)和对象(Object)的定义。 - 封装、继承和多态性的实现。 - 构造方法(Constructor)的作用和使用。 - 访问修饰符(如private, public)的使用,以及它们对类成员访问控制的影响。 #### 5. Java标准库使用 Java拥有一个庞大的标准库,Lab1可能会教授学习者如何使用其中的一些基础类和接口,例如: - 常用的java.lang包下的类,如String, Math等。 - 集合框架(Collections Framework),例如List, Set, Map等接口和实现类。 - 异常处理机制,包括try-catch块和异常类层次结构。 #### 6. 实验室项目实践 实践是学习编程最有效的方式之一。Lab1项目可能包含以下类型的实际练习: - 创建一个简单的Java程序,比如一个控制台计算器。 - 实现基本的数据结构和算法,如链表、排序和搜索。 - 解决特定的问题,比如输入处理和输出格式化。 #### 7. 项目组织和版本控制 "Lab1-master"文件名暗示该项目可能采用Git作为版本控制系统。在项目实践中,学习者可能需要了解: - 如何使用Git命令进行版本控制。 - 分支(Branch)的概念和合并(Merge)的策略。 - 创建和管理Pull Request来协作和审查代码。 #### 8. 代码规范和文档 良好的代码规范和文档对于保持代码的可读性和可维护性至关重要。Lab1项目可能会强调: - 遵循Java编码标准,例如命名约定、注释习惯。 - 编写文档注释(Javadoc),以便自动生成API文档。 通过Lab1项目的实践和指导,学习者能够逐步掌握Java编程语言的核心知识,并为后续更深入的学习和项目开发打下坚实的基础。
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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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【OPC UA基础教程】:C#实现与汇川PLC通讯的必备指南

# 摘要 随着工业自动化和智能制造的发展,OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) 协议已成为实现设备间安全通信的关键技术。本文首先概述了OPC UA协议的基础知识,随后介绍了C#语言的基础和开发环境的配置,特别是如何在C#中集成OPC UA客户端库。文章重点讨论了OPC UA在C#环境中的应用,包括实现客户端、进行数据读写操作以及订阅机制。此外,还详细探讨了如何在C#环境中实现与汇川PLC的通讯,并提供了解决异常和通讯中断情况下的策略。最后,文章分析了OPC UA在工业自动化中的高级应用,包括面对工业4.0挑战的优势
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华三路由器acl4000允许源mac地址

ACL (Access Control List) 是华为路由器中用于网络访问控制的一种机制,它可以根据MAC地址、IP地址等信息对数据包进行过滤。在华三路由器上,比如配置ACL 4000时,如果要允许特定源MAC地址的数据包通过,你可以按照以下步骤操作: 1. 登录到路由器管理界面,通常使用telnet或者Web UI(如AR命令行或者WebACD界面)。 2. 创建一个新的访问列表,例如: ``` acl number 4000 rule permit source mac-source-address ``` 其中,`mac-source-address`