解释以下R语言代码：map = get_stamenmap(bbox=c(121.1697,31.0093,121.9000,31.4467), zoom = 9, maptype = "toner")

时间: 2024-05-29 20:15:10 浏览: 49
RAR

PIL.rar_pic python语言_python pic模块_python截图_site:www.pudn.com

这段R语言代码使用了`get_stamenmap`函数从Stamen Maps API中获取一张地图，并将其赋值给名为`map`的变量。 具体来说，`get_stamenmap`函数有三个参数： - `bbox`：一个长度为4的向量，表示地图的边界框（bounding box），即地图显示的范围。该向量中的四个值依次是西南角的经度、纬度和东北角的经度、纬度，例如`c(121.1697,31.0093,121.9000,31.4467)`表示上海市的边界框。 - `zoom`：一个数字，表示地图的缩放级别。数字越大表示地图的缩放级别越高，显示的细节越多。在这个例子中，缩放级别为9。 - `maptype`：一个字符串，表示要获取的地图类型。在这个例子中，地图类型为"toner"，表示黑白主题的地图。 因此，这段代码的作用是获取一张显示上海市范围的黑白地图，并将其赋值给`map`变量。
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cython_bbox.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so

fast-rcnn在python3.7 cuda10.1 ubuntu16 下面可以使用的cython_bbox.so文件

usage: visualize.py [-h] [-suffix SUFFIX] [--default_cam_only] result_path visualize.py: error: unrecognized arguments: tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d

例如，你可以尝试将 tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d 参数放到 result_path 参数后面，或者去掉该参数。

import numpy as np import open3d as o3d # 读取pcd文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\output2.pcd") # 获取点云数据 points = np.asarray(pcd.points) # 计算包围盒体积 bbox_volume = pcd.get_axis_aligned_bounding_box().volume() # 计算点云体积 point_volume = points.shape[0] * np.mean(np.linalg.norm(points, axis=1)) ** 3 / 6 * np.pi # 打印结果 print("Bounding box volume:", bbox_volume) print("Point cloud volume:", point_volume)请在这段函数最后添加一些代码，功能为生成一个txt文件，内容为bbox_volume和point_volume这两个变量

可以在最后添加如下代码来生成一个txt文件： # 生成txt文件 with open('volume.txt', 'w') as f: f.write("Bounding box volume: {}\n".format(bbox_volume)) f.write("Point cloud volume: {}\n".format...

我DETR模型输出结果为outputs，包含pred_logits与pred_boxes，pred_logits的shape为(2,100,5)，pred_boxes的shape为(2,100,4)。其中batch为2，num_class为5。我的可视化代码如下，请指出错误： # for output bounding box post-processing def box_cxcywh_to_xyxy(x): x_c, y_c, w, h = x.unbind(1) b = [(x_c - 0.5 * w), (y_c - 0.5 * h), (x_c + 0.5 * w), (y_c + 0.5 * h)] return torch.stack(b, dim=1) def rescale_bboxes(out_bbox, size): img_w, img_h = size b = box_cxcywh_to_xyxy(out_bbox) b = b * torch.tensor([img_w, img_h, img_w, img_h], dtype=torch.float32) return b probas = outputs['pred_logits'].softmax(-1)[:, :, :-1] # 2x100x4 # keep = probas.max(-1).values > 0.7 # 100 keep = probas.max(-1)[0].to(torch.int64) # 2x100 # convert boxes from [0; 1] to image scales bboxes_scaled = rescale_bboxes(outputs['pred_boxes'][keep], x.shape[2:]) pred_class = probas[keep] pred_box = bboxes_scaled print(pred_class.shape) print(pred_box.shape)

以下是更完整的示例代码，修正了上述问题： python import torch import torchvision.transforms as T from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像并将其转换为Tensor格式 image = ...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() for widget in self.unique_listbox.winfo_children(): widget.destroy() self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) self.selected_label.config(text=selected_label_text) now = datetime.datetime.now().time() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): # 枚举工作表列表中的每个工作表 if now >= datetime.time(8, 0, 0) and now <= datetime.time(19, 0, 0): if datetime.datetime.today().weekday() == 2: # 如果当前日期是星期3 # 添加一个按钮，按钮文本为工作表名称，点击按钮时调用self.show_sheet()方法显示相应的工作表 self.button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) self.button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) else: # 如果当前日期不是星期3 if not sheet_name.startswith("設備-"): # 并且工作表名称不以"設備-"开头 # 则添加一个按钮，按钮文本为工作表名称，点击按钮时调用self.show_sheet()方法显示相应的工作表 self.button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) self.button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) else: if not sheet_name.startswith("設備-"): # 并且工作表名称不以"設備-"开头 # 则添加一个按钮，按钮文本为工作表名称，点击按钮时调用self.show_sheet()方法显示相应的工作表 self.button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) self.button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 self.button.used = False # 绑定鼠标进入事件 self.button.bind("<Enter>", lambda event, button=self.button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 self.button.bind("<Leave>", lambda event, button=self.button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 self.button.bind("<Button-1>", lambda event, button=self.button: self.mark_used(button)) # 监听Canvas的大小变化，调整滚动条 self.sheet_frame.bind('<Enter>', lambda e: self.canvas.config(scrollregion=self.canvas.bbox("all")))

要在用户选择某个按钮时根据特定条件改变按钮的颜色，您可以以下修改后的代码： python def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): for widget in self.sheet_frame.winfo_children():...

def _get_iou_types(model): model_without_ddp = model if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel): model_without_ddp = model.module iou_types = ["bbox"] return iou_types

这段代码定义了一个名为_get_iou_types()的函数，用于获取模型的IoU类型。 函数接受一个模型对象model作为参数，并返回一个IoU类型的列表。 首先，函数将输入的模型对象赋值给model_without_ddp变量。如果...

接着上个问题=cv::Rect get_rect(cv::Mat& img, float bbox[4]) { float l, r, t, b; float r_w = Yolo::INPUT_W / (img.cols * 1.0); float r_h = Yolo::INPUT_H / (img.rows * 1.0); if (r_h > r_w) { l = bbox[0] - bbox[2] / 2.f; r = bbox[0] + bbox[2] / 2.f; t = bbox[1] - bbox[3] / 2.f - (Yolo::INPUT_H - r_w * img.rows) / 2; b = bbox[1] + bbox[3] / 2.f - (Yolo::INPUT_H - r_w * img.rows) / 2; l = l / r_w; r = r / r_w; t = t / r_w; b = b / r_w; } else { l = bbox[0] - bbox[2] / 2.f - (Yolo::INPUT_W - r_h * img.cols) / 2; r = bbox[0] + bbox[2] / 2.f - (Yolo::INPUT_W - r_h * img.cols) / 2; t = bbox[1] - bbox[3] / 2.f; b = bbox[1] + bbox[3] / 2.f; l = l / r_h; r = r / r_h; t = t / r_h; b = b / r_h; } return cv::Rect(round(l), round(t), round(r - l), round(b - t)); }

这段代码的功能是根据目标检测的结果和原图的大小，计算出目标在原图中的位置。函数的参数包括原图img和目标检测结果中的边界框bbox。函数首先计算出原图宽高缩放到输入模型的大小时的缩放比例r_w和r_h，...

这段代码怎么拔X Y坐标放数组里for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(img, std::to_string(r.x) + "," + std::to_string(r.y), cv::Point(r.x, r.y - 15), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2); }

cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(img, std::to_string(r.x) + "," + std::to_string(r.y), cv::Point(r.x, r.y - 15), cv::FONT...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 # 清空左侧面板 for widget in self.panel_left.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = tk.Button(self.panel_left, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 button.used = False # 绑定鼠标进入事件 button.bind("<Enter>", lambda event, button=button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 button.bind("<Button-1>", lambda event, button=button: mark_used(button)) def mark_used(button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 button.configure(bg="green") # 取消按钮的绑定事件 button.unbind("<Button-1>") # 绑定鼠标离开事件，使按钮的背景颜色保持不变 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="green")) for child in button.master.winfo_children(): # 绑定按钮的点击事件 child.bind("<Button-1>", lambda event, button=child: mark_used(button))吧這段代碼中讀取的excel工作表名生成的按鈕的地方添加一個垂直滾動條用來顯示按鈕，請給出修改後的代碼

好的，您可以将panel_left面板的布局改为使用tkinter的Scrollbar控件，代码如下： def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_...

如何将下面的代码结果保存到csv里？ from feat.detector import Detector detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) single_face_prediction

bbox = prediction["bbox"] landmarks = prediction["landmarks"] action_units = prediction["action_units"] emotion = prediction["emotion"] face_pose = prediction["face_pose"] writer.writerow([face_...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.2, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names) survey(results1, category_names) survey(results2, category_names) survey(results3, category_names) survey(results4, category_names)怎么将五个图形一起展示

您可以使用如下代码： fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=5, figsize=(20, 5)) survey(results, category_names, ax=axs[0]) survey(results1, category_names, ax=axs[1]) survey(results2, category_...

解释代码 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): w = img.shape[1] h = img.shape[0] rangle = np.deg2rad(angle) # now calculate new image width and height nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale) rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0])) rot_mat[0, 2] += rot_move[0] rot_mat[1, 2] += rot_move[1] rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) rot_bboxes = list() for bbox in bboxes: xmin = bbox[0] ymin = bbox[1] xmax = bbox[2] ymax = bbox[3] point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1])) point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1])) point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1])) point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1])) concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4)) concat = concat.astype(np.int32) rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat) rx_min = rx ry_min = ry rx_max = rx + rw ry_max = ry + rh rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max]) return rot_img, rot_bboxes

这段代码是一个类中的一个方法，用于将图像和边界框进行旋转。它接受一个图像（img）和一组边界框（bboxes），然后旋转图像和边界框，并返回旋转后的图像和边界框。 首先，代码获取图像的宽度（w）和高度（h）。...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 # 清空左侧面板 for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 button.used = False # 绑定鼠标进入事件 button.bind("<Enter>", lambda event, button=button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 button.bind("<Button-1>", lambda event, button=button: self.mark_used(button)) # 监听Canvas的大小变化，调整滚动条 self.sheet_frame.bind('<Enter>', lambda e: self.canvas.config(scrollregion=self.canvas.bbox("all"))) def mark_used(self, button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 button.configure(bg="green") # 取消按钮的绑定事件 button.unbind("<Button-1>") # 绑定鼠标离开事件，使按钮的背景颜色保持不变 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="green"))在這個裏面添加嗎

可以在 mark_used 方法中添加设置 current_button 的代码，如下所示： def mark_used(self, button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 ...

def prepare_for_coco_detection(self, predictions): coco_results = [] for original_id, prediction in predictions.items(): if len(prediction) == 0: continue boxes = prediction["boxes"] boxes = convert_to_xywh(boxes).tolist() scores = prediction["scores"].tolist() labels = prediction["labels"].tolist() coco_results.extend( [ { "image_id": original_id, "category_id": labels[k], "bbox": box, "score": scores[k], } for k, box in enumerate(boxes) ] ) return coco_results

这段代码是一个prepare_for_coco_detection方法，它接受一个预测结果predictions作为输入，并将其转换为COCO API可接受的检测结果格式。 具体步骤如下： 1. 创建一个空列表coco_results，用于存储转换后的...

import tkinter as tk class Three_layout(): def __init__(self, top): self.top = top self.frame = tk.Frame(self.top, bg='Gold', width=1100, height=234, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.frame.place(x=0, y=670) self.canvas = tk.Canvas(self.frame, width=1077, height=226, bg='Gold') self.canvas.pack(side='left', fill='both', expand=True) self.scrollbar = tk.Scrollbar(self.frame, command=self.canvas.yview, orient=tk.VERTICAL) self.scrollbar.pack(side='right', fill='y') self.canvas.configure(yscrollcommand=self.scrollbar.set) self.canvas.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.Content() self.Text_Add() def Content(self): self.text = tk.Text(self.button_frame, width=1077) self.text.pack(side='left', fill='both', expand=True) self.text.insert('end', f'\n') self.text.config(state='disabled') self.button_frame.update_idletasks() self.canvas.configure(scrollregion=self.canvas.bbox("all")) def Text_Add(self): self.text.insert('end', "Hello, world!")为什么没有显示hello,world

在你的代码中，你在Text_Add()方法中调用了insert()方法，但是你没有将state设置为normal，这会导致你无法在Text控件中插入文本。所以你需要在调用insert()方法之前，将state设置为normal，插入完...

修改程序 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 # angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) angle = random.randrange(30, 360, 30) scale = random.uniform(0.8, 2) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale)，angle的返回值逐次增加30

修改后的代码将旋转角度（angle）的随机生成方式进行了修改。原来是使用random.uniform生成介于-self.max_rotation_angle和self.max_rotation_angle之间的随机角度，现在改为每次增加30度，从30度开始，直到360度。 ...

void Yolov5PostProcess::nms(vector<vector<float>>& boxes, vector<int>& idxes, float threshold) { map<int, int> idx_map; for (int i = 0; i < boxes.size() - 1; ++i) { if (idx_map.find(i) != idx_map.end()) { continue; } for (int j = i + 1; j < boxes.size(); ++j) { if (idx_map.find(j) != idx_map.end()) { continue; } vector<float> Bbox1, Bbox2; Bbox1.push_back(boxes[i][0]); Bbox1.push_back(boxes[i][1]); Bbox1.push_back(boxes[i][2]); Bbox1.push_back(boxes[i][3]); Bbox2.push_back(boxes[j][0]); Bbox2.push_back(boxes[j][1]); Bbox2.push_back(boxes[j][2]); Bbox2.push_back(boxes[j][3]); float iou = box_iou(Bbox1, Bbox2); if (iou >= threshold) { idx_map[j] = 1; } } } for (int i = 0; i < boxes.size(); ++i) { if (idx_map.find(i) == idx_map.end()) { idxes.push_back(i); } } }详细解读一下这段代码

这段代码实现的是非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）的功能，用于在目标检测中去除重复的边界框。 具体来说，这段代码输入参数 boxes 是一个二维数组，每一行代表一个边界框，其中每行的四个元素分别...

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

但是，我可以提供以下代码作为参考，以便生成特征重要性排序图并将其保存在指定的文件路径下： import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': '...

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mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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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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【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简
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安装包部署到docker中

安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP
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Android仿知乎横线直线进度条实现教程

资源摘要信息:"仿知乎的横线直线progressbar.zip是一个包含Android平台下自定义ProgressBar样式的资源文件包。该资源包可能包含了实现类似知乎应用中横线直线型进度条的源代码，用于在Android应用中提供用户界面的进度反馈。文件包的目的是帮助开发者学习和使用自定义的UI组件，同时促进技术交流。考虑到文件声明中提到了版权问题的免责声明，使用该资源时应确保遵守相关法律法规，尊重原作者的知识产权。" 知识点详细说明： 1. Android UI开发： Android UI开发是指使用Android SDK提供的工具和API创建用户界面的过程。进度条（ProgressBar）是Android中用于展示任务进度的一种常见控件。在Android中，ProgressBar通常有两种形式：圆形和水平线性。开发者可以根据实际需要选择合适的样式，并且可以通过自定义来创建符合特定设计需求的进度条。 2. 自定义ProgressBar： 自定义ProgressBar涉及到对进度条控件外观和行为的修改。开发者可以通过修改ProgressBar的XML属性来自定义其样式，也可以通过重写其绘图方法来创建完全自定义的动画和图形效果。这通常需要一定的Android绘图知识，包括对Canvas、Drawable对象的操作等。 3. 横线直线型ProgressBar： 横线直线型ProgressBar是指进度条在显示时形状为水平的直线。这种样式在视觉上给人以直观的进度展示，适用于需要在界面上表现出线性增长或完成度的场景。这种ProgressBar的实现可能涉及到线性布局（LinearLayout）中子视图的动态更新，或者使用自定义的Drawable资源来绘制进度条的线条和填充。 4. Android源码学习： Android源码学习指的是深入研究Android操作系统、应用框架和库的源代码。通过学习源码，开发者可以更好地理解Android系统的内部机制，提升软件架构设计和问题诊断的能力。源码学习也是一种了解和掌握新技术、新特性的有效途径。 5. 资源收集与整理： 资源收集与整理通常指的是将互联网上分散的有价值信息和资料汇总到一起，便于开发者学习和使用。在技术社区如CSDN，经常有开发者分享自己的学习心得、源码和教程。这些资源对于初学者和有经验的开发者来说都是非常宝贵的。 6. 知识产权和版权： 在进行技术学习和交流时，知识产权和版权问题非常关键。无论是从互联网上获取资源还是分享自己的作品，都应尊重原作者的版权，避免侵犯他人的知识产权。这通常意味着使用资源时应遵守相应的许可协议，并在必要时进行适当的署名或请求授权。 7. CSDN平台： CSDN是中国的一个大型IT技术社区，提供技术文章发布、代码共享、资源下载等多种服务。该平台鼓励开发者分享知识、交流经验，并为开发者提供了一个互相学习、合作的社区环境。对于IT行业人士，CSDN是获取最新技术信息、解决方案和行业动态的重要渠道。