select sum(a.new_trueamount) from new_srv_repair a left join new_srv_workorderbase b on a.new_srv_workorder_id = b.new_srv_workorderid left join new_srv_productlinebase c on a.new_productline_id = c.new_srv_productlineid where b.new_srv_chargestatus = 3 and b.new_approvalstatus = 3 and b.new_station_id = 'e3430001-0100-7f49-0000-06236f9104f9' and b.new_completiontime between '2023/01/01' and '2023/01/31'

时间: 2023-02-26 20:02:13 浏览: 98
RAR

srv.rar_srv_服务端 DELPHI_服务端集合

这是一个 SQL 查询语句，它查询了从表 "new_srv_repair" 中 "new_trueamount" 的总和。该查询使用了两个左连接："new_srv_workorderbase" 和 "new_srv_productlinebase"。在 where 子句中，它限制了结果仅包括 "new_srv_chargestatus" 等于 3 且 "new_approvalstatus" 等于 3 的记录，并且 "new_station_id" 等于特定的字符串值，同时 "new_completiontime" 必须在 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 31 日之间。
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python语言，下载到D盘，给出解释提示说明设计爬虫，下载图片、视频资源https://i.news.qq.com/trpc.qqnews_web.kv_srv.kv_srv_http_proxy/list?sub_srv_id=24hours&srv_id=pc&offset=0&limit=20&strategy=1&ext={"pool":["top","hot"],"is_filter":7,"check_type":true}

好的，我明白你的问题了。首先，对于将Python下载到D盘的问题，你可以打开Python的官方网站，选择下载适合你操作系统的版本，然后在安装时选择D盘作为安装路径即可。 至于设计爬虫下载图片、视频资源的问题，我可以...

我想给我名为sensing_and_actuation的功能包src文件夹里的sensorActuator_node.py文件（代码如下）里的final_message.yaw_current和final_message.depth_current以及final_message.temperature变为可以用rqt动态调参的参数，该如何修改代码以及配置cfg文件呢，请一步一步告诉我该如何做：#! /usr/bin/env python import rospy from guidance_navigation_control.msg import controlCommand from guidance_navigation_control.msg import sensorInfo_actuatorStatus def gnc_data(gnc_data): print (gnc_data) while True: rospy.init_node('SENSORS_ACTUATORS') sensorActuator_pub = rospy.Publisher('sensorInfo_actuatorStatus', sensorInfo_actuatorStatus, queue_size=10) rospy.Subscriber('controlCommand', controlCommand, gnc_data) rate = rospy.Rate(10) final_message = sensorInfo_actuatorStatus() while not rospy.is_shutdown(): final_message.yaw_current = 17 final_message.depth_current = 21 final_message.temperature = 72 final_message.thruster_values[0] = 1600 final_message.thruster_values[1] = 1300 final_message.thruster_values[2] = 1700 final_message.thruster_values[3] = 1200 final_message.thruster_values[4] = 1500 final_message.thruster_values[5] = 1800 final_message.stabilized = True sensorActuator_pub.publish(final_message) rate.sleep() else: exit()

在这里，我们使用srv.get_configuration()方法从配置服务器中获取参数值，并将它们赋给final_message的对应属性。 最后在你的功能包下的CMakeLists.txt文件中添加以下代码，以便将cfg文件添加到ROS系统中： ...

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import math import numpy as np from grasp_demo.srv import * def tf_transform(req): tool_h_cam = np.array([[1.0, 0.0, 0, -0.010], [0.0, -1.0, 0.0, -0.018], [0.0, 0.0, -1.0, 0.1], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0] ]) cam_h_obj = np.array([[req.marker_x], [req.marker_y], [req.marker_z], [1]]) r_x = np.array([[1, 0, 0], [0, math.cos(req.robot_roll), -math.sin(req.robot_roll)], [0, math.sin(req.robot_roll), math.cos(req.robot_roll)] ]) r_y = np.array([[math.cos(req.robot_pitch), 0, math.sin(req.robot_pitch)], [0, 1, 0], [-math.sin(req.robot_pitch), 0, math.cos(req.robot_pitch)] ]) r_z = np.array([[math.cos(req.robot_yaw), -math.sin(req.robot_yaw), 0], [math.sin(req.robot_yaw), math.cos(req.robot_yaw), 0], [0, 0, 1] ]) r = np.dot(r_z, np.dot(r_y, r_x)) base_h_tool = np.array([[r[0, 0], r[0, 1], r[0, 2], req.robot_x], [r[1, 0], r[1, 1], r[1, 2], req.robot_y], [r[2, 0], r[2, 1], r[2, 2], req.robot_z], [0, 0, 0, 1] ]) print(base_h_tool) kk = np.dot(base_h_tool, tool_h_cam) #print (kk) base_h_obj = np.dot(np.dot(base_h_tool, tool_h_cam), cam_h_obj) return EyeinHandResponse(base_h_obj[0, 0], base_h_obj[1, 0], base_h_obj[2, 0]) def obj_to_base_server(): rospy.init_node('eyeinhandServer') s = rospy.Service('eyeinhand', EyeinHand, tf_transform) rospy.spin() if __name__ == "__main__": obj_to_base_server()

这是一个 Python 节点，使用了 ROS 框架，提供了一个名为 'eyeinhand' 的服务。该服务的请求消息类型为 EyeinHandRequest，响应消息类型为 EyeinHandResponse。在这个节点中，定义了一个名为 tf_transform 的函数，...

解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

如果初始化成功，它将调用 laser.turnOn() 函数来打开激光雷达。如果初始化失败，它将使用 RCLCPP_ERROR() 函数打印错误信息。 然后，它创建了两个服务：stop_scan 和 start_scan。这些服务分别调用 laser.turnOff...

import pandas as pd import numpy as np from csv import reader from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split filename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv' with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines() data = np.array(A) df = pd.DataFrame(data, columns=['text']) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str)) X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str)) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray()) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))是否有错误

filename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines() data = np.array(A) df = pd.DataFrame(data, columns=['text']) df['...

#include <ros/ros.h> #include <robot_audio/robot_iat.h> #include <robot_audio/Collect.h> #include <robot_audio/robot_tts.h> #include <iostream> #include <string> using namespace std; class interaction{ public: interaction(); string voice_collect(); //语音采集 string voice_dictation(const char* filename); //语音听写 string voice_tts(const char* text); //语音合成 private: ros::NodeHandle n; //创建一个节点句柄 ros::ServiceClient collect_client,dictation_client,tts_client; //创建客户端 }; interaction::interaction(){ collect_client = n.serviceClient<robot_audio::Collect>("voice_collect"); //定义语音采集客户端 dictation_client = n.serviceClient<robot_audio::robot_iat>("voice_iat"); //定义语音听写客户端 tts_client = n.serviceClient<robot_audio::robot_tts>("voice_tts"); //定义语音合成客户端 } string interaction::voice_collect(){ //请求"voice_collect"服务，返回音频保存位置 ros::service::waitForService("voice_collect"); robot_audio::Collect srv; srv.request.collect_flag = 1; collect_client.call(srv); return srv.response.voice_filename; } string interaction::voice_dictation(const char* filename){ //请求"voice_dictation"服务，返回听写出的文本 ros::service::waitForService("voice_iat"); robot_audio::robot_iat srv; cout<<"filename is"<<filename<<endl; srv.request.audiopath = filename; dictation_client.call(srv); cout<<"ddd is"<<srv.response.text.c_str()<<endl; return srv.response.text; } string interaction::voice_tts(const char* text){ //请求"voice_tts"服务，返回合成的文件目录 ros::service::waitForService("voice_tts"); robot_audio::robot_tts srv; srv.request.text = text; tts_client.call(srv); string cmd= "play "+srv.response.audiopath; system(cmd.c_str()); sleep(1); return srv.response.audiopath; } int main(int argc,char **argv){ ros::init(argc,argv,"interaction"); interaction audio; //创建一个交互实例 string dir,text; //创建两个字符串变量 while(ros::ok()){ dir = audio.voice_collect(); //采集语音 cout<<"dir is"<<dir.c_str()<<endl; text = audio.voice_dictation(dir.c_str()).c_str(); //语音听写 cout<<"text is"<<text.c_str()<<endl; if(text.find("元宝元宝") != string::npos){ audio.voice_tts("哎，什么事呀"); //合成应答语音 } } return 0; }讲这段语音唤醒代码修改成py

抱歉，我不能将 C++ 代码直接转换成 Python 代码。但是，你可以通过以下步骤将其转换成 Python 代码： 1. 导入所需的 Python 包，例如 rospy 和 std_msgs。 2. 将类和成员函数转换为 Python 类和方法。...

使用了 Anaconda 管理 Python 环境，如何运行import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split filename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines() data = [] for line in A: category, text = line.split('\t') data.append((category, text)) df = pd.DataFrame(data, columns=['category', 'text']) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str)) X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str)) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

可以在 Anaconda Prompt 或者终端中打开 Python 解释器，然后将代码复制粘贴进去并运行。...注意，在运行代码之前，需要将文件路径 D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv 修改为实际存在的文件路径。

Visual Studio Code能否import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfilename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv'with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines()data = []for line in A: category, text = line.split('\t') data.append((category, text))df = pd.DataFrame(data, columns=['category', 'text'])# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)# 对文本进行特征提取tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测clf = MultinomialNB()clf.fit(X_train_tfidf, y_train)y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)# 输出模型的准确率print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))显示结果

Visual Studio Code可以import pandas as pd、import numpy as np、from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer、from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB、from sklearn.metrics import ...

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfilename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv'with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines()data = []for line in A: category, text = line.split('\t') data.append((category, text))df = pd.DataFrame(data, columns=['category', 'text'])# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)# 对文本进行特征提取tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测clf = MultinomialNB()clf.fit(X_train_tfidf, y_train)y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)# 输出模型的准确率print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))在终端上指出“conda”无法显示结果

这是因为代码中没有使用print()函数来输出结果。你可以在代码末尾添加以下代码：print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))，这样就可以在终端上看到模型的准确率了。另外，如果你使用的是Jupyter ...

for (auto i:Text) //遍历数组，将数组Text赋值给i，此时i=Text { std::cout << Voice_face_srv.response.file_name <<"abcdeg"<<std::endl; if (i.find(voice_face_srv.response.file_name) != std::string::npos) {解释这个代码

它的功能是遍历一个名为"Text"的数组，并在其中查找一个名为"voice_face_srv.response.file_name"的字符串。如果找到了这个字符串，则输出一行文字"abcdeg"。 具体解释如下： - "auto i: Text" 这行代码使用了C++11...

更正这个Python代码import rospy from mavros_msgs.msg import State from mavros_msgs.srv import CommandBool, SetMode from geometry_msgs.msg import PoseStamped import time current_state = State() def state_cb(msg): global current_state current_state = msg rospy.init_node('position') rate = rospy.Rate(20.0) state_sub = rospy.Subscriber("mavros/state", State, state_cb) local_pos_pub = rospy.Publisher("mavros/setpoint_position/local", PoseStamped, queue_size=10) arming_client = rospy.ServiceProxy("mavros/cmd/arming", CommandBool) set_mode_client = rospy.ServiceProxy("mavros/set_mode", SetMode) wait for FCU connection while not rospy.is_shutdown() and not current_state.connected: rate.sleep() pose = PoseStamped() pose.pose.position.x = 0 pose.pose.position.y = 0 pose.pose.position.z = 1.5 offb_set_mode = SetMode() offb_set_mode.custom_mode = "OFFBOARD" arm_cmd = CommandBool() arm_cmd.value = True state = 3 last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): if not current_state.armed: if arming_client(arm_cmd) and arm_cmd.response.success: rospy.loginfo("Vehicle armed") if current_state.mode != "OFFBOARD": if set_mode_client(offb_set_mode) and offb_set_mode.response.mode_sent: rospy.loginfo("Offboard enabled") rate.sleep() while state > 0: last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): pose.pose.position.x = 0 pose.pose.position.y = 0 local_pos_pub.publish(pose) rospy.loginfo("SUCCESS0") rate.sleep() last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): pose.pose.position.x = 2 pose.pose.position.y = 2 local_pos_pub.publish(pose) rospy.loginfo("SUCCESS1") rate.sleep() state -= 1 rospy.loginfo("state=" + str(state)) offb_set_mode.custom_mode = "AUTO.LAND" if set_mode_client(offb_set_mode) and offb_set_mode.response.mode_sent: rospy.loginfo("AUTO.LAND enabled") last_request = rospy.Time.now() rospy.spin()

代码中，首先通过导入 rospy、mavros_msgs.msg、mavros_msgs.srv、geometry_msgs.msg 等模块，定义了一些变量和函数。 然后，在 while 循环中，程序会等待与飞控系统的连接建立，之后会设置飞行器的起飞高度为 1.5 ...
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CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。