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 19:02:13 浏览: 105
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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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： ...

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 ...

如何修改使得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 = np.array(A) df = pd.DataFrame(data, columns=['text'])df['category'] = df['text'].apply(lambda x: x.split('\t')[0]) df['text'] = df['text'].apply(lambda x: x.split('\t')[1]) # 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))能够从我的文件中分类

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....
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压缩包中的文件名为'mxshop_goods_srv.sql'，这是一个SQL文件，通常用于存储数据库的结构定义和数据记录。从标题和描述来看，该文件可能包含了一个名为mxshop1.1M的版本的商品表数据备份或迁移脚本。" 1. MySQL...

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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。