concat和floor

时间: 2024-06-13 07:03:32 浏览: 115
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035-关于floor()报错注入，你真的懂了吗？.pdf

concat是MySQL中的一个函数，用于将多个字符串连接成一个字符串。它的语法为：concat(str1,str2,...)，其中str1、str2等为要连接的字符串。例如，concat('hello','world')的结果为'helloworld'。 而floor是MySQL中的一个数学函数，用于向下取整。它的语法为：floor(x)，其中x为要取整的数值。例如，floor(3.14)的结果为3。
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‘ union select count(*) from information_schema.tables group by concat((select user()), 0x7e, floor(rand(0)*2))#

第一个查询是计算数据库中表的数量，并根据当前用户名和一个随机数对结果进行分组。这个查询使用了 information_schema 数据库中的 tables 表，这是一个系统表，包含了所有数据库中的表的信息。 第二个查询的内容不...

sql DELIMITER // CREATE PROCEDURE generate_random_data(IN num_records INT) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 1; -- 插入年级 WHILE i <= num_records DO INSERT INTO 年级表 (年级名称) VALUES (CONCAT('年级', i)); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入班级 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO 班级表 (班级名称, 年级ID) VALUES (CONCAT('班级', i), i); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入老师 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO 老师表 (姓名, 等级) VALUES (CONCAT('教师', i), FLOOR(RAND() * 3) + 1); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入学生 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO 学生表 (姓名, 班级ID) VALUES (CONCAT('学生', i), i); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入成绩 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO 成绩表 (学生ID, 科目, 成绩) VALUES (i, CONCAT('科目', i), FLOOR(RAND() * 100) + 1); SET i = i + 1; END WHILE; END //每一句代码的意思

6. INSERT INTO 年级表 (年级名称) VALUES (CONCAT('年级', i));：向年级表中插入一条记录，年级名称为以数字i为后缀的字符串。 7. SET i = i + 1;：将变量i的值增加1，以便进行下一次循环。 8. END WHILE;...

CREATE DEFINER=liyue@% PROCEDURE generate_random_data(IN num_records INT) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 1; -- 插入年级 WHILE i <= num_records DO INSERT INTO grade (grade_name) VALUES (CONCAT('年级', i)); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入班级 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO class (class_name, grade_id) VALUES (CONCAT('班级', i), i); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入老师 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO teacher (teacher_name, teacher_id) VALUES (CONCAT('教师', i), FLOOR(RAND() * 3) + 1); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入学生 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO student (student_name, class_id) VALUES (CONCAT('学生', i), i); SET i = i + 1; END WHILE; -- 插入成绩 SET i = 1; WHILE i <= num_records DO INSERT INTO score (student_id, subject, score) VALUES (i, CONCAT('科目', i), FLOOR(RAND() * 100) + 1); SET i = i + 1; END WHILE; END代码为什么报如下错误Procedure execution failed 1364 - Field 'grade_id' doesn't have a default value

INSERT INTO class (class_name, grade_id) VALUES (CONCAT('班级', i), i); 请确保grade_id字段在class表中存在，并且该字段允许为NULL或者有一个默认值。如果grade_id字段没有设置默认值并且不允许为NULL，...

SELECT CONCAT('student', LPAD(ROW_NUMBER() OVER(), 4, '0')) AS name, FLOOR(RAND() * 10 + 15) AS age, IF(RAND() > 0.5, 'male', 'female') AS gender, CONCAT('Grade ', FLOOR(RAND() * 6) + 1) AS grade FROM (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) a CROSS JOIN (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) b > 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '(), 4, '0')) AS name, FLOOR(RAND() * 10 + 15) AS age, IF(RAND() > 0.5, 'ma' at line 3

CONCAT('Grade ', FLOOR(RAND() * 6) + 1) AS grade FROM (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 ...

select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,left(Test_Timestamp,7) as month,traffic_bytes,traffic_direction,Location_Longitude as longtition,Location_Latitude as latitude cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps, sum(test_samples) as samples from public_standard.ps04_p3_ntr__no where Radio_Network_Generation not in ('WiFi','Unknown','2G') and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from public_standard.ps04_p3_ntr__no where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,traffic_bytes,traffic_direction,grid_longitude,grid_latitude,Location_Longitude,Location_Latitude;改为正确写法

你提供的查询语句有一些错误，请注意以下修改： SELECT CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) AS plmn, Radio_Brand, Radio_Network_Generation, ...请注意检查你的数据库中的表名和字段名是否与查询语句中的相匹配。

CREATE TABLE student ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, age INT(11) NOT NULL, gender VARCHAR(10) NOT NULL, grade VARCHAR(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (id));INSERT INTO student (name, age, gender, grade)SELECT CONCAT('student', LPAD(ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY (SELECT NULL)), 4, '0')) AS name, FLOOR(RAND() * 10 + 15) AS age, IF(RAND() > 0.5, 'male', 'female') AS gender, CONCAT('Grade ', FLOOR(RAND() * 6) + 1) AS gradeFROM (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) aCROSS JOIN (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) b;

CONCAT('Grade ', FLOOR(RAND() * 6) + 1) AS grade FROM (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 ...

create table $x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550 as select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation, left(Test_Timestamp,7) as month, cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps,sum(test_samples) as samples from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where Radio_RXLevel>=-150 and Radio_RXLevel<=-10 and Radio_Network_Generation!='WiFi' and traffic_direction='Downlink' and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) and left(test_timestamp,7) in (left(cast(months_add(now(),0) as string),7), left(cast(months_add(now(),-1) as string),7), left(cast(months_add(now(),-2) as string),7), left(cast(months_add(now(),-3) as string),7), left(cast(months_add(now(),-4) as string),7), left(cast(months_add(now(),-5) as string),7), left(cast(months_add(now(),-6) as string),7)) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,grid_longitude,grid_latitude ;解析一下这个算法脚本

- cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10))，并将其重命名为 grid_longitude。 - case when ln...

分析一下Page({ data: { objectArray: [ {id: 5, unique: 'unique_5'}, {id: 4, unique: 'unique_4'}, {id: 3, unique: 'unique_3'}, {id: 2, unique: 'unique_2'}, {id: 1, unique: 'unique_1'}, {id: 0, unique: 'unique_0'}, ], numberArray: [1, 2, 3, 4] }, switch: function(e) { const length = this.data.objectArray.length for (let i = 0; i < length; ++i) { const x = Math.floor(Math.random() * length) const y = Math.floor(Math.random() * length) const temp = this.data.objectArray[x] this.data.objectArray[x] = this.data.objectArray[y] this.data.objectArray[y] = temp } this.setData({ objectArray: this.data.objectArray }) }, addToFront: function(e) { const length = this.data.objectArray.length this.data.objectArray = [{id: length, unique: 'unique_' + length}].concat(this.data.objectArray) this.setData({ objectArray: this.data.objectArray }) }, addNumberToFront: function(e){ this.data.numberArray = [ this.data.numberArray.length + 1 ].concat(this.data.numberArray) this.setData({ numberArray: this.data.numberArray }) } })

这是一个小程序中的一个页面，其中包含一个对象数组objectArray和一个数字数组numberArray。switch函数会对objectArray进行随机排序，addToFront函数会在数组开头添加一个新对象，addNumberToFront函数会在数字数组...

mysql的floor函数

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name FROM employees; 上述查询将返回一个带有"full_name"列的结果集，其中包含了合并后的first_name和last_name字段。 除了在SELECT语句中给列起别名外，...

基于phpstudy 搭建sqllib靶场，使用union注入完成less1、less2 分别使用ex（）报错和floor（）报错注入完成less-5、使用updatexml()报错完成关卡less-6

2. 使用floor()函数和一些技巧来构造报错注入。例如： ?id=1' and floor(rand(0) * (select group_concat(schema_name) from information_schema.schemata))# **less-6 (使用updatexml()函数报错注入)** ...

注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

首先，通过导入numpy和matplotlib.pyplot库来支持数据处理和绘图功能。然后定义了一个名为plot_radar的函数，用于绘制雷达图。 函数的输入参数data是一个包含数据的DataFrame对象，其中第一列是聚类的名称，第二列...

SELECT date_dates.date, COALESCE(data_stats.realTimeData, 0) AS realTimeData, COALESCE(data_stats.predictedData, 0) AS predictedData FROM ( SELECT CURDATE() - INTERVAL (a.a + (10 * b.a) + (100 * c.a)) DAY AS date FROM (SELECT 0 AS a UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6) AS a CROSS JOIN (SELECT 0 AS a UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) AS b CROSS JOIN (SELECT 0 AS a UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) AS c WHERE (a.a + (10 * b.a) + (100 * c.a)) < 7 ) AS date_dates LEFT JOIN ( SELECT DATE(ds.start_time) AS date, COUNT(*) AS data, CASE WHEN COUNT(*) > avg_count THEN COUNT(*) + FLOOR(RAND() * (30 - 10 + 1) + 10) ELSE COUNT(*) + FLOOR(RAND() * 11) END AS predictedData FROM data_statistics ds RIGHT JOIN equipment e ON ds.from_equ = e.e_number LEFT JOIN ( SELECT AVG(c) AS avg_count FROM ( SELECT COUNT(*) AS c FROM data_statistics WHERE start_time >= CURDATE() - INTERVAL 7 DAY GROUP BY DATE(start_time) ) subquery ) subquery ON 1=1 WHERE ds.start_time >= CURDATE() - INTERVAL 7 DAY AND (e.address LIKE CONCAT('%', #{address}, '%') OR e.address IS NULL) GROUP BY DATE(ds.start_time) ) AS data_stats ON date_dates.date = data_stats.date ORDER BY date_dates.date;

这是一个复杂的SQL查询语句，用于从数据库中获取日期、实时数据和预测数据。它包含了子查询、联接和聚合函数的使用。 该查询首先生成一个连续的日期序列，然后使用LEFT JOIN将其与数据统计表连接起来。在连接过程中...

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这里是一个示例，展示了如何组合使用ROUND(), FLOOR(), 和CHAR()函数以及ASCII码范围来生成四位包含大小写字母的验证码： sql SET @random_number = FLOOR(RAND() * (35^4 - 65)); -- 生成0到9999的整数，...

SELECT FLOOR(SUM(column_name)) FROM table_name; 有负号怎么办

如果要将带负号的MySQL求和结果的小数部分去除并保留负号，可以使用以下语句： SELECT CONCAT(SIGN(SUM(column_name)), FLOOR(ABS(SUM(column_...最后，CONCAT函数将符号和整数部分组合成一个字符串，保留负号。

对以下代码进行注解 def tiled_conv_layer(input_img, tiling_factor, tile_size, kernel_size, name='tiling_conv', regularizer=None, nonneg=False): dims = input_img.get_shape().as_list() with tf.variable_scope(name): kernel_lists = [[tf.get_variable('kernel_%d%d'%(i,j), shape=(kernel_size, kernel_size, 1, 1), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) for i in range(tiling_factor)] for j in range(tiling_factor)] pad_one, pad_two = np.ceil((tile_size - kernel_size)/2).astype(np.uint32), np.floor((tile_size - kernel_size)//2).astype(np.uint32) kernels_pad = [[tf.pad(kernel, [[pad_one, pad_two], [pad_one, pad_two], [0,0], [0,0]]) for kernel in kernels] for kernels in kernel_lists] #[tf.summary.image('kernel_%d%d'%(i,j), tf.transpose(kernel, [2,0,1,3])) for j, kernel_list in enumerate(kernels_pad) for i, kernel in enumerate(kernel_list) ] psf = tf.concat([tf.concat(kernel_list, axis=0) for kernel_list in kernels_pad], axis=1) if regularizer is not None: tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=[tf.transpose(psf, [2,0,1,3])]) if nonneg: psf = tf.abs(psf) tf.summary.image("tiled_psf", tf.expand_dims(tf.squeeze(psf, -1), 0)) img_pad = np.ceil(tile_size * tiling_factor / 2).astype(np.uint32) input_img_pad = tf.pad(input_img, [[0,0],[img_pad,img_pad],[img_pad,img_pad],[0,0]]) output_img = fft_conv2d(input_img, psf) #output_img = tf.slice(output_img, [0,img_pad,img_pad,0], [-1,dims[1],dims[2],-1]) return output_img

这段代码定义了一个函数tiled_conv_layer，它接受一些输入参数并返回一个输出。...请注意，这段代码使用了一些TensorFlow的函数和操作，其中一些函数和操作可能需要进一步了解TensorFlow的相关知识。
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NPC_Generator：使用Ruby打造的游戏角色生成器

资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
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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