P(a) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100出现SyntaxError: cannot assign to function call如何解决

时间: 2024-01-14 21:03:56 浏览: 134
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Java实现迅雷地址转成普通地址实例代码

The error message "SyntaxError: cannot assign to function call" typically occurs when you try to assign a value to a function call, as I mentioned in my previous response. In your specific case, the error is likely caused by the following line of code: ``` P(a) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 ``` You are trying to assign a value to a function call `P(a)`, which is not allowed in Python. To fix this error, replace `P(a)` with a variable name that you want to assign the value to. For example: ``` p_value = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 ``` This calculates the value you want and assigns it to the variable `p_value`.
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if data[i] == data[i-1]: count += 1 else: encoded_data.append((data[i-1], count)) count = 1 encoded_data.append((data[-1], count)) return encoded_data def run_length_decode(encoded_data): ...

找出下面代码中的错误并改正import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(n) < p), :] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R,)) decoded[np.where(np.random.rand(n) < p), :] = 0 # 仿真性能 for i in range(R): # 计算平均错误概率和最大错误概率 P(a) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 P(b) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(i + 1, R, i + 1) * R / n, P(a), label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('的错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(i + 1, R, i + 1) * R / n, P(b), label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('的错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel...

import requests import pyautogui from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'Referer': 'https://bbs.mihoyo.com/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'} # 截取屏幕并保存为图片 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot.save('screenshot.png') # 加载图片并解析二维码 image = Image.open('screenshot.png') decoded = decode(image) # 输出二维码内容 if decoded: print(decoded[0].data.decode('utf-8')) else: print('未找到二维码') # 账号和密码 username = '18110615228' password = 'password' # 构造请求体 data = { 'account': username, 'password': password, 'autoLogin': False} # 发送登录请求 response = requests.post(url, json=data, headers=headers) # 判断登录是否成功 if response.status_code == 200: print('登录成功') else: print('登录失败')

return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None 然后，在主函数中调用该函数获取二维码信息，代码如下： python # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # ...

优化代码：import requests import pyautogui from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode while True: def decode_qr_code(): # 截取屏幕并保存为图片 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot.save('screenshot.png') # 加载图片并解析二维码 image = Image.open('screenshot.png') decoded = decode(image) # 输出二维码内容 if decoded: return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'Referer': 'https://bbs.mihoyo.com/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'} # 账号和密码 username = '18110615228'password = 'password' # 构造请求体 data = { 'account': username, 'password': password, 'autoLogin': False } # 获取二维码信息 qr_code = decode_qr_code() if qr_code: #将二维码信息添加到请求体中 data['qrCode'] = qr_code #发送登录请求 response = requests.post(url, json=data, headers=headers) # 判断登录是否成功 if response.status_code == 200: print('登录成功') break else: print('登录失败') else: print('未找到二维码')

return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None def login(username, password): # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-...

#include"resource.h" #include <iostream> #include <zxing/DecodeHints.h> #include <zxing/MultiFormatReader.h> #include <zxing/Result.h> #include <zxing/BinaryBitmap.h> #include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h> using namespace std; int main() { // 加载图像 zxing::Ref<zxing::LuminanceSource> source = zxing::FileLuminanceSource::create("path/to/your/image.jpg"); zxing::Ref<zxing::Binarizer> binarizer = zxing::Ref<zxing::Binarizer>(new zxing::GlobalHistogramBinarizer(source)); zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap> bitmap = zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap>(new zxing::BinaryBitmap(binarizer)); // 设置解码提示 zxing::DecodeHints hints; hints.setTryHarder(true); // 解码二维码 zxing::MultiFormatReader reader; zxing::Ref<zxing::Result> result = reader.decode(bitmap, hints); // 提取解码结果 std::string decodedData = result->getText()->getText(); std::cout << "Decoded data: " << decodedData << std::endl; return 0; }

根据您提供的代码，错误代码E0276可能是由于缺少zxing::FileLuminanceSource的定义而引起的。请确保已正确包含FileLuminanceSource.h头文件并链接相应的库。 如果您已经包含了FileLuminanceSource.h头文件，...

import argparse import requests import pyautogui from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode while True: def decode_qr_code(): # 截取屏幕并保存为图片 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot.save('screenshot.png') # 加载图片并解析二维码 image = Image.open('screenshot.png') decoded = decode(image) # 输出二维码内容 if decoded: return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None def login(username,password): # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'Referer': 'https://bbs.mihoyo.com/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'} # 账号和密码 username = '18110615228'password = 'password' # 构造请求体 data = { 'account': username, 'password': password, 'autoLogin': False } # 获取二维码信息 qr_code = decode_qr_code() if qr_code: #将二维码信息添加到请求体中 data['qrCode'] = qr_code #发送登录请求 response = requests.post(url, json=data, headers=headers) # 判断登录是否成功 if response.status_code == 200: print('登录成功') return True else: print('登录失败') return False else: print('未找到二维码') if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='登录米游社论坛') parser.add_argument('username', help='账号') parser.add_argument('password', help='密码') args = parser.parse_args() login(args.username, args.password)

return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None def login(username, password): # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-...

#include<string> #include"resource.h" #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core.hpp> #include <zxing/DecodeHints.h> #include <zxing/MultiFormatReader.h> #include <zxing/Result.h> #include <zxing/BinaryBitmap.h> #include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h> using namespace zxing; using namespace std; class OpenCVLuminanceSource : public zxing::LuminanceSource { private: cv::Mat image_; public: OpenCVLuminanceSource(cv::Mat image) : LuminanceSource(image.cols, image.rows), image_(image) {} zxing::ArrayRef<char> getRow(int y, zxing::ArrayRef<char> row) const { int width = getWidth(); if (!row || row->size() < width) { row = zxing::ArrayRef<char>(width); } const uchar* imgRow = image_.ptr<uchar>(y); memcpy(&row[0], imgRow, width); return row; } zxing::ArrayRef<char> getMatrix() const { int width = getWidth(); int height = getHeight(); zxing::ArrayRef<char> matrix = zxing::ArrayRef<char>(width * height); for (int y = 0; y < height; ++y) { const uchar* imgRow = image_.ptr<uchar>(y); memcpy(&matrix[y * width], imgRow, width); } return matrix; } }; int main() { cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); OpenCVLuminanceSource source(image); zxing::Ref<zxing::LuminanceSource> luminanceSource(&source); zxing::Ref<zxing::Binarizer> binarizer = zxing::Binarizer::createBinarizer(luminanceSource); zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap> bitmap = zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap>(new zxing::BinaryBitmap(binarizer)); zxing::DecodeHints hints; hints.setTryHarder(true); zxing::MultiFormatReader reader; zxing::Ref<zxing::Result> result = reader.decode(bitmap, hints); std::string decodedData = result->getText()->getText(); std::cout << "Decoded data: " << decodedData << std::endl; }

您的代码看起来是使用 OpenCV 和 zxing 库来对图像进行解码。请注意，您在代码中有两次定义 cv::Mat image，请删除其中一次，以避免重复定义的错误。 此外，您还需要确保已正确引入 OpenCV 和 zxing 库，并在编译...

decoded_qr_codes = pyzbar.decode(gray) for qr_code in decoded_qr_codes: print("QR code data: ", qr_code.data) pub.publish(qr_code.data) 保存解码后的二维码数据到文件 file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt" # 文件路径和名称 with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") pub.publish(qr_code.data) 原先解码代码如上，现需要更改为如下新代码，如何更改，给出源码： import cv2 import time rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live" def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: fd.write(data) return len(data) return -1 def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt): print(f"Image {frmsize}@{frmdata} -- {width}x{height} -- {pixfmt}") if frmdata: t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t name = f"pictures/{width}x{height}-{pixfmt}_{counter}.jpg" if pixfmt == 5: write_data_to_file(name, frmdata) def main(rtsp_url): ts = int(time.time() * 1000) service = cv2.VideoCapture(rtsp_url) counter = 0 while True: ret, frame = service.read() if not ret: break t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t counter += 1 name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg" cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80]) service.release() print("done.") if __name__ == "__main__": main(rtsp_url)

def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: fd.write(data) return len(data) return -1 def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt): print(f"Image {...

image_url = 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(image_data.getvalue()).decode()插入Excel后，如何还原图像

bytes_data = decoded_data.decode("utf-8") 4. 写入文件或保存为二进制： 现在你可以将解码后的字节流保存到一个本地文件或直接使用适合的库读取并显示，如PIL库（如果图片是PNG）： python with ...

clc;clear all;close all;% 设置参数Fs = 8000;Fc = 2400;Tb = 0.001;N = 8;L = 4;% 生成随机比特序列data = randi([0 1], [1 N*L]);% 串并转换data_matrix = reshape(data, [N, L]);% 符号映射symbols_matrix = 2*data_matrix - 1;% I-Q 平衡symbols_matrix = symbols_matrix/sqrt(2);% 带通滤波器n = 0:1/Fs:(Tb*N-1/Fs);filter = sin(pi*n/Tb).*sqrt(2/Tb).*cos(2*pi*Fc*n);signal = reshape(filter*reshape(symbols_matrix, [N*L, 1]), [1, N*Tb*Fs]);% 加入高斯白噪声snr_db = 10;snr_lin = 10^(snr_db/10);P_signal = mean(abs(signal).^2);P_noise = P_signal/snr_lin;noise = sqrt(P_noise/2)*(randn(1, N*Tb*Fs) + 1i*randn(1, N*Tb*Fs));signal_noise = signal + noise;% 解调器demod_filter = fliplr(filter);demod_signal = conv(signal_noise, demod_filter);% 采样sampled_signal = demod_signal(Fs*Tb/2:Fb*Tb:N*Tb*Fs);% 决策器decoded_signal = sampled_signal > 0;% 比特错误率计算BER = sum(xor(decoded_signal, data))/(N*L)% 显示结果figure();subplot(2, 1, 1);plot(real(signal_noise));title('Baseband signal with noise');subplot(2, 1, 2);plot(decoded_signal);title('Decoded signal');对这些代码进行改进

noise = sqrt(P_noise/2)*(randn(1, N*Tb*Fs) + 1i*randn(1, N*Tb*Fs)); signal_noise = signal + noise; % 解调器 demod_filter = fliplr(filter); demod_signal = conv(signal_noise, demod_filter); % 采样 ...

post 一个excel文件。python服务器接收body 使用b64解码 变成二进制了。 传过来的文件在body里面 Content-Type=multipart/form-data 解码后二进制文件也读不出 文件详细内容

decoded_data = base64.b64decode(b64_data) 3. 确认您在解码二进制数据之前正确处理请求中的头部信息。如果请求中包含其他头部信息，例如Content-Disposition等，您需要使用Python的"email"模块来解析请求： ...

为这段代码添加中文释义import heapq from collections import defaultdict def huffman_encoding(data): # 计算字符频率 freq = defaultdict(int) for char in data: freq[char] += 1 # 将频率转化为堆 heap = [[weight, [char, ""]] for char, weight in freq.items()] heapq.heapify(heap) # 合并堆中的节点，生成霍夫曼编码树 while len(heap) > 1: low = heapq.heappop(heap) high = heapq.heappop(heap) for pair in low[1:]: pair[1] = '0' + pair[1] for pair in high[1:]: pair[1] = '1' + pair[1] heapq.heappush(heap, [low[0] + high[0]] + low[1:] + high[1:]) # 生成霍夫曼编码表 code_table = dict(heapq.heappop(heap)[1:]) # 编码 encoded_data = "" for char in data: encoded_data += code_table[char] return encoded_data, code_table def huffman_decoding(encoded_data, code_table): # 将编码表反转，方便解码 reverse_code_table = {v: k for k, v in code_table.items()} # 解码 decoded_data = "" code = "" for bit in encoded_data: code += bit if code in reverse_code_table: decoded_data += reverse_code_table[code] code = "" return decoded_data data = "hello world" encoded_data, code_table = huffman_encoding(data) print("Encoded data:", encoded_data) print("Code table:", code_table) decoded_data = huffman_decoding(encoded_data, code_table) print("Decoded data:", decoded_data)

python import heapq from collections import defaultdict def huffman_encoding(data): # 计算字符频率 ...print("Decoded data:", decoded_data) 注释已添加，方便理解代码的实现过程。

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R, n)) decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 仿真性能 P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_b, label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

= decoded, axis=1) / n * 100计算出了每个比特位置上的错误率，并乘以100得到了误码率P_a和漏码率P_b。最后通过plt.plot()函数绘制了误码率和漏码率随时间的变化曲线。 需要注意的是，这段代码中的一些参数值是...

检查下面代码中的错误并修改# -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R, n)) decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1 # 仿真性能 P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_b, label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

P_a = np.sum(data != decoded, axis=1) / n * 100 P_b = np.sum(data != decoded, axis=1) / R * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(1, R+1, 1) * R / n, P_a, label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel...

% 设置参数 N = 100; % 仿真次数 Eb = 1; % 符号能量 SNR_db = [0:2:20]; % 信噪比范围 SNR = 10.^(SNR_db/10); % 信噪比 % 初始化计数器 BER_sim_bpsk = zeros(size(SNR)); BER_sim_qpsk = zeros(size(SNR)); % 循环信噪比范围 for i=1:length(SNR) % 计数器清零 BER_cnt_bpsk = 0; BER_cnt_qpsk = 0; % 循环仿真次数 for j=1:N % 生成随机数据 data = randi([0,1],1,1000); % BPSK调制 modulated_data_bpsk = pskmod(data, 2); % QPSK调制 modulated_data_qpsk = pskmod(data, 4); % 中继节点转发BPSK信号 relayed_data_bpsk = modulated_data_bpsk; % 中继节点转发QPSK信号 relayed_data_qpsk = modulated_data_qpsk; % 接收端接收信号（BPSK） received_data_bpsk = awgn(relayed_data_bpsk*sqrt(SNR(i)), 0); decoded_data_bpsk = pskdemod(received_data_bpsk, 2); % 接收端接收信号（QPSK） received_data_qpsk = awgn(relayed_data_qpsk*sqrt(SNR(i)), 0); decoded_data_qpsk = pskdemod(received_data_qpsk, 4); % 统计误码率（BPSK） BER_cnt_bpsk = BER_cnt_bpsk + sum(xor(data,decoded_data_bpsk))/length(data); % 统计误码率（QPSK） BER_cnt_qpsk = BER_cnt_qpsk + sum(xor(data,decoded_data_qpsk))/length(data); end % 计算平均误码率 BER_sim_bpsk(i) = BER_cnt_bpsk / N; BER_sim_qpsk(i) = BER_cnt_qpsk / N; end % 绘制误码率-信噪比曲线（BPSK） semilogy(SNR_db,BER_sim_bpsk,'-o'); xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('中继协作通信网络BPSK误码率性能分析');分析代码和结果

这段代码是一个中继协作通信网络的BPSK和QPSK误码率性能分析程序，主要分析了不同信噪比下的误码率情况。程序中设置了仿真次数、符号能量和信噪比范围等参数，然后通过循环信噪比范围和仿真次数，生成随机数据，对...

if digest=decoded_data:为什么报错

因此，如果要比较 digest 和 decoded_data 是否相等，应该使用 == 运算符： python if digest == decoded_data: # 如果相等，则执行这里的代码块 statement1 statement2 ... else: # 如果不相等，则...

void S1mmeSession::CtEncodeKqi(S1MMEKQI* kqi, S1APNode* p_node, uint8_t worker_id) { MsgCommonInfo& common = p_node->GetCommonInfo(); SPUserInfo& sp_user_info = p_node->GetUserInfo(); //获取 buf TlvEncoder* p_encoder_cur = g_p_encoder_[worker_id]; YdCDR_T* p_dst_data = (YdCDR_T*)malloc(sizeof(YdCDR_T)); if (p_dst_data == NULL) { return; } p_dst_data->not_associate = 0; if ((common.not_associate & 0x03) == 0x03) p_dst_data->not_associate = 1; p_encoder_cur->Set(p_dst_data->cdr_data,kMaxOneCdrBufLen); uint64_t imsi = sp_user_info->GetIMSI(); if(common.eci == 0) { common.eci = sp_user_info->GetEci(); } uint16_t tmp_enbid = common.tac;//>>8; //uint32_t tmp_enbid = (common.eci >> 8)&0xfffff; char xdrid_str[32]={0}; #ifdef OPEN_NEW_HUISU convert_xdrid_to_string(xdrid_str, kqi->xdrid, s_xdr_id_len); #else #ifdef OPENCTPR g4sigtran::pr::ProcBlock* p_blk = kqi->binary_block_in_xdr_.GetBlock(); p_blk->SerializeXid(xdrid_str, sizeof(xdrid_str)); #else uint64_t subcdrid = g_ct_xdr_id.GetXid(); //reverse subend; if(::is_open_reverse) { SetReverseSubend(p_node, subcdrid); } #ifdef ONE_THIRD_YUNNAN_MRO g_ct_xdr_id.Serialize((uint8_t*)xdrid_str, s_xdr_id_len, imsi); #else g_ct_xdr_id.Serialize((uint8_t*)xdrid_str, s_xdr_id_len); #endif #endif #endif struct timespec start_time = kqi->request_time_, end_time = kqi->response_time_; if (kqi->request_time_.tv_sec == 0) { if (!(kqi->response_time_.tv_sec == 0)) { start_time = kqi->response_time_; } else if (!(kqi->complete_time_.tv_sec == 0)) { start_time = kqi->complete_time_; } }要求：在S1mmeSession::CtEncodeKqi函数后面新加一个函数，来维护一组key、value的关系。 key为：imsi value为：imsi、imei、common.eci、common.tac、last_time 当imsi相同时，以最后一条记录的value内容为准进行保存；imsi不同时直接插入。请用C++实现该功能，需要用到哈希的知识点

decoded_img = decoded_imgs{k}; % 调_t imsi; uint64_t imei; uint32_t eci; uint16_t tac; timespec last_time; }; std::unordered_map, KqiInfo> kqi_map; void update_kqi_map(S1MMEKQI用jpegdec函数...

python代码实现解析以下字符串 eyJ1c2VybmFtZSI6bnVsbCwicGFzc3dvcmQiOm51bGx9:1smOVz:-J0qKCr9syd0avQrL7a0JBhhO8eYjmZ-MXd7Wd6CsjU

这段字符串看起来像是经过了Base64编码和URL安全的编码方式。首先，需要对字符串进行Base64解码，然后对结果进行URL解码，才能得到原始数据。...data = json.loads(url_decoded) # 输出解析后的数据 print(data)

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资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
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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
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深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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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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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。