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 21:02:13 浏览: 101
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。
相关问题

错误: 找不到或无法加载主类 com.hnxx.gyhlw_portal.Gyhlw_portal_srv_starter

这个错误提示表明JVM无法找到或加载com.hnxx.gyhlw_portal.Gyhlw_portal_srv_starter类。这通常是由于以下原因之一导致的： 1. 类名或包名错误：请检查您的代码，确保类名和包名正确无误。 2. 缺少依赖项：如果您使用了第三方库或框架，请确保它们已经正确地添加到您的项目中。 3. 编译错误：请检查您的代码，确保没有编译错误。 4. 环境配置问题：请检查您的环境配置，确保JAVA_HOME和CLASSPATH等环境变量设置正确无误。 如果以上步骤都没有解决问题，请检查您的运行脚本或IDE配置，确保它们正确地指向了正确的类文件路径。

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，我可以给你一些思路和提示。首先需要安装requests和beautifulsoup4这两个Python库，用于发起网络请求和解析HTML页面。 接下来，你需要分析目标网站的HTML结构，找到对应的图片、视频资源的URL地址。在这个问题中，给出的URL是一个新闻资讯列表，我们需要进一步抓取每条新闻的详情页面，从中提取资源URL。 具体实现的过程可以分为以下几个步骤： 1. 发起网络请求，获取新闻列表页面的HTML内容。 2. 使用beautifulsoup4解析HTML页面，找到所有新闻详情页面的URL地址。 3. 遍历每个详情页面，提取其中的图片、视频资源URL。 4. 使用requests库下载对应的资源文件。 需要注意的是，爬虫程序应该遵守网站的使用规范，不要过度请求或者下载，避免给网站带来过大的负担。同时，也需要注意资源文件的版权问题，不要随意下载和使用他人的作品。 希望这些提示对你有所帮助！
阅读全文

相关推荐

rar

srv.rar_srv_服务端 DELPHI_服务端集合

《srv.rar_srv_服务端 DELPHI_服务端集合》是一个综合性的资源包，主要针对的是使用DELPHI开发服务端应用的初学者。这个压缩包包含了一系列与srv服务端相关的材料，旨在帮助用户理解srv服务端的工作原理，并提供...
zip

svm.zip_SRV 和SVR的matlab_SVR_SVR matlab_SVR算法工具箱_svr matlab

在本压缩包"svm.zip"中，包含的是与SVM和它的变种SRV（Support Vector Regression）相关的MATLAB工具箱，适合于进行相关研究和实践。 SVM的基本思想是通过构建一个最大边距超平面来实现数据的分类。这个超平面能够...
zip

PV_srv4.zip_ photo voltaic cell_cell_photo Voltaic_pv cell

标题中的“PV_srv4.zip”很可能是一个包含光伏（Photo Voltaic）相关的模型或代码的压缩文件，而“photo voltaic cell”、“cell_photo Voltaic”和“pv cell”都是与太阳能电池（Solar Cell）相关的关键词。...
zip

PULSE_DIR_QEP_INDEX_EP3C_1_SRV_ON.zip_VHDL/FPGA/Verilog_VHDL_

标题"PULSE_DIR_QEP_INDEX_EP3C_1_SRV_ON.zip"和描述中提到的设计涉及到FPGA（Field-Programmable Gate Array）应用，具体是利用Altera公司的EP3C16F484C8N FPGA芯片来生成脉冲、方向和使能信号，以控制电机驱动器。...
rar

srv.rar_srv

标题中的“srv.rar_srv”可能是指一个压缩包文件，其中包含了一个名为“srv”的服务器端程序。这个程序基于socket编程，用于实现简单的通信服务。在IT领域，socket编程是网络编程的基础，它允许两个或多个应用程序...
zip

gloox-1.0.zip_gloox_gloox windows_gloox1.0_gloox1.0.dll_xmpp

gloox 完全兼容 XMPP RFCs，支持所有的 XMPP 特性，包括 SRV lookups, TLS, SASL, roster management, and privacy lists，同时实现了许多 XEPs 协议内容，可以用来编写 Jabber/XMPP 的客户端软件。

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 ...
zip

stm32网络远程固件升级keil5工程

STM32 开发板：选择合适的 STM32 系列开发板，如 STM32F407、STM32F767 等，需具备足够的存储容量（用于存放固件）、网络接口（如以太网接口或可外接 WiFi 模块等实现网络连接）。 网络模块（可选）： 如果开发板本身没有集成网络接口，需要外接网络模块。例如，可选用 ESP8266、ESP32 等 WiFi 模块通过 SPI、USART 等接口与 STM32 开发板连接，实现无线连接到网络。 若开发板有以太网接口，如 STM32F407 开发板带有以太网 MAC 控制器，还需外接以太网 PHY 芯片（如 DP83848 等）及相应的网络变压器等元件来实现完整的以太网功能。
zip

1-全国各省份、各地级市、各区县逐年平均降水数据（1950-2022年）-社科数据.zip

全国各省份、各地级市、各区县逐年平均降水数据集提供了从1950年至2022年的详细降水记录。这些数据覆盖了广泛的地理区域，包括不同的气候带和地形，为研究中国各地区的降水模式提供了宝贵资料。该数据集包含了省级、城市级和区县级的降水量，以年为单位，记录了日降水总量的年平均值，单位为米（m）。这些数据对于理解各地区的水资源状况、农业灌溉需求、防洪措施的制定等方面至关重要，并且对地理研究和经济管理研究具有重要的参考价值。数据集包含了省份、城市、区县以及每年的降水量等指标，以面板数据格式呈现，方便进行多维度分析。

最新推荐

recommend-type

SAP_Query培训.ppt

SAP Query（BC-SRV-QUE）允许用户创建自己的报表，覆盖 SAP 系统的所有模块。它支持自定义查询条件、查询结果，以及多表关联，还允许设置公式和脚本。Query 可以分为三个主要对象类型：用户组（SQ03）、查询（SQ01...
recommend-type

虚拟机中的Linux安装VMware_Tools——图解

常见的目录包括 `/bin`、`/boot`、`/dev`、`/etc`、`/home`、`/lib`、`/media`、`/mnt`、`/opt`、`/proc`、`/root`、`/sbin`、`/srv`、`/sys`、`/tmp`、`/usr`、`/var` 等。 知识点二：虚拟机中的 Linux 安装 ...
recommend-type

使用innodb_force_recovery解决MySQL崩溃无法重启问题

当设置`innodb_force_recovery`大于0时，可以执行SELECT、CREATE和DROP操作，但写操作通常是不允许的，因为这可能导致数据进一步损坏或丢失。在设置此参数后，应尽快导出数据，然后重建和恢复数据库。 四、注意事项...
recommend-type

Postgresql数据库批量导入其他pg库的表

SELECT * FROM o2o.cfg_wx; ``` 如果一切配置正确，你应该能够看到远程数据库`cfg_wx`表中的数据。 总的来说，`postgresql_fdw`提供了一种有效的方法来批量导入和管理远程PostgreSQL数据库的表，这对于数据迁移、...
recommend-type

stm32网络远程固件升级keil5工程

STM32 开发板：选择合适的 STM32 系列开发板，如 STM32F407、STM32F767 等，需具备足够的存储容量（用于存放固件）、网络接口（如以太网接口或可外接 WiFi 模块等实现网络连接）。 网络模块（可选）： 如果开发板本身没有集成网络接口，需要外接网络模块。例如，可选用 ESP8266、ESP32 等 WiFi 模块通过 SPI、USART 等接口与 STM32 开发板连接，实现无线连接到网络。 若开发板有以太网接口，如 STM32F407 开发板带有以太网 MAC 控制器，还需外接以太网 PHY 芯片（如 DP83848 等）及相应的网络变压器等元件来实现完整的以太网功能。
recommend-type

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

![【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21b6bb90fa40d2020de35150fc359908.png) # 1. 交互特征在分类问题中的重要性 在当今的机器学习领域，分类问题一直占据着核心地位。理解并有效利用数据中的交互特征对于提高分类模型的性能至关重要。本章将介绍交互特征在分类问题中的基础重要性，以及为什么它们在现代数据科学中变得越来越不可或缺。 ## 1.1 交互特征在模型性能中的作用 交互特征能够捕捉到数据中的非线性关系，这对于模型理解和预测复杂模式至关重要。例如
recommend-type

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

在 C 语言中，如果你有一个链式队列的数据结构，通常它会包含两个指针，一个指向队首（front），一个指向队尾（rear）。以下是一个简单的链式队列头部元素获取函数的示例，假设 `Queue` 是你的链式队列结构体，并且已经包含了必要的成员变量： ```c typedef struct Queue { void* data; // 存储数据的指针 struct Queue* front; // 队首指针 struct Queue* rear; // 队尾指针 } Queue; // 获取头部元素并检查是否为空（如果队列为空，返回 NULL 或适当错误值） void*
recommend-type

易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。