详细解读一下cookies = { 'b_nut': '1654166742', 'buvid3': '6A9F5211-512F-1075-F107-0F3D6E32A54441228infoc', 'buvid_fp': '908284ded35bf2b4924aa05f1e66caa5', 'i-wanna-go-back': '-1', 'DedeUserID': '1483306852', 'DedeUserID__ckMd5': '8fd8aab8d3501862', 'b_ut': '5', 'nostalgia_conf': '-1', 'rpdid': "|(u|u~luJJlY0J'uYYmmlkl|J", 'hit-new-style-dyn': '0', 'hit-dyn-v2': '1', 'is-2022-channel': '1', 'CURRENT_BLACKGAP': '0', 'buvid4': 'AA25ED04-9526-5355-0B58-9F212A6BFD0D41228-022060218-XBrIXIARa49nF8TGzp4c%2FQ%3D%3D', 'fingerprint': 'ed9d258514192f9baafc9cacfdd6b9e8', 'header_theme_version': 'CLOSE', 'home_feed_column': '4', 'PVID': '1', 'CURRENT_FNVAL': '4048', 'CURRENT_QUALITY': '112', 'share_source_origin': 'COPY', 'bsource': 'share_source_copy_link', 'b_lsid': '5C969E109_18889BE357F', '_uuid': '8B241E97-EB6C-5F10D-EA29-F2AF96BBE4A524165infoc', 'SESSDATA': 'a18e3759%2C1701490212%2C0afb1%2A62', 'bili_jct': 'c6cec7c7ee2e4a2c49c6f6f57948c3ab', 'sid': '7knuv1nx', }

时间: 2023-08-20 10:05:23 浏览: 611
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cookie讲解

这是一个 Python 字典对象，表示了一个 Bilibili 网站的 Cookie 信息。具体来说，这个 Cookie 包含了以下信息： - b_nut: 一个整数，可能是某个用户的 ID 或者一个随机数。 - buvid3: 一个字符串，可能是某个用户的 ID，其中包含了一些字母和数字。 - buvid_fp: 一个字符串，可能是某个用户的 ID，其中包含了一些字母和数字。 - i-wanna-go-back: 一个整数，可能表示某个用户是否想要返回上一页。 - DedeUserID: 一个整数，可能是某个用户的 ID。 - DedeUserID__ckMd5: 一个字符串，可能是某个用户的 ID 的 MD5 值。 - b_ut: 一个整数，可能表示某个用户是否已经登录。 - nostalgia_conf: 一个整数，可能表示某个用户是否开启了旧版播放器。 - rpdid: 一个字符串，可能是某个用户的 ID，其中包含了一些特殊字符。 - hit-new-style-dyn: 一个整数，可能表示某个用户是否开启了新版播放器。 - hit-dyn-v2: 一个整数，可能表示某个用户是否开启了新版播放器。 - is-2022-channel: 一个整数，可能表示某个用户是否正在使用 2022 版本的频道页面。 - CURRENT_BLACKGAP: 一个整数，可能表示某个用户当前的黑屏状态。 - buvid4: 一个字符串，可能是某个用户的 ID，其中包含了一些特殊字符。 - fingerprint: 一个字符串，可能表示某个用户的浏览器指纹。 - header_theme_version: 一个字符串，可能表示某个用户当前的主题版本。 - home_feed_column: 一个整数，可能表示某个用户当前的主页显示列数。 - PVID: 一个整数，可能表示某个用户的页面 ID。 - CURRENT_FNVAL: 一个整数，可能表示某个用户当前的视频清晰度。 - CURRENT_QUALITY: 一个整数，可能表示某个用户当前的视频清晰度。 - share_source_origin: 一个字符串，可能表示某个用户当前的视频分享来源。 - bsource: 一个字符串，可能表示某个用户当前的视频分享来源。 - b_lsid: 一个字符串，可能表示某个用户当前的视频分享 ID。 - _uuid: 一个字符串，可能是某个用户的 UUID。 - SESSDATA: 一个字符串，可能是某个用户的登录状态信息。 - bili_jct: 一个字符串，可能是某个用户的登录状态信息。 - sid: 一个字符串，可能是某个用户的登录状态信息。 这些 Cookie 包含了用户的身份认证信息、浏览器偏好设置、网站使用记录等信息，可以被用于进行网络请求时携带这些信息，以便进行身份认证或其他需要的操作。
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这段代码看起来是从Bilibili网站上下载视频和音频，并将它们合并为一个输出视频文件。代码中使用了requests库发送HTTP请求获取网页内容，使用re库进行正则表达式匹配提取视频标题和播放信息，使用... 你有什么问题吗？

'b_nut': '1654166742'是什么意思

'b_nut'是B站网站中的一个cookie，用于记录用户在网站上的行为和状态，以便提供更好的个性化服务。'1654166742'是该cookie的值，表示cookie的过期时间。具体来说，它是一个Unix时间戳，表示从1970年1月1日00:00:00至...

import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码，说明读取的数据文件格式

在脚本的主程序中，一共读取了 6 个名为 U, nut, cx, cy, h 的文件，并将它们的数据分别存储在 total_dataset 列表中。然后，通过使用 NumPy 的函数将列表中的数据合并成一个包含 6 列的数组。最后，将...

<?php // 连接数据库 $conn = mysqli_connect("localhost", "tms", "123456", "nut"); // 检查连接是否成功 if (!$conn) { die("数据库连接失败: " . mysqli_connect_error()); } // 处理表单提交 if ($_SERVER["REQUEST_METHOD"] == "POST") { // 获取表单数据 $aoiSteps = $_POST['aoi_step']; $defectTypes = $_POST['defect_type']; $layerCodes = $_POST['layer_code']; $types = $_POST['type']; $dpets = $_POST['dpet']; $subcodes = $_POST['subcode']; $codeDescriptions = $_POST['code_description']; $determinationRules = $_POST['determination_rule']; $imagePaths = []; // 存储图片路径的数组 // 处理上传的图片 for ($i = 0; $i < count($aoiSteps); $i++) { $imagePaths = []; // 存储图片路径的数组 // 处理每个字段对应的图片 for ($j = 1; $j <= 5; $j++) { $imageField = "image" . $j; $targetDir = "D:/phpstudy_pro/WWW/192.168.1.16/images"; // 设置上传目录的路径 $fileName = uniqid() . '_' . $_FILES[$imageField]["name"][$i]; // 生成唯一文件名 $targetFile = $targetDir . '/' . basename($fileName); // 将反斜杠替换为正斜杠 $targetFile = str_replace('\\', '/', $targetFile); if (isset($_FILES[$imageField]["tmp_name"][$i]) && $_FILES[$imageField]["error"][$i] == UPLOAD_ERR_OK && move_uploaded_file($_FILES[$imageField]["tmp_name"][$i], $targetFile)) { $imagePath = $targetFile; } else { $imagePath = ""; } $imagePaths[] = $imagePath; } // 绑定参数 $stmt->bind_param("sssssssssssss", $aoiSteps[$i], $defectTypes[$i], $layerCodes[$i], $types[$i], $dpets[$i], $subcodes[$i], $codeDescriptions[$i], $imagePaths[0], $imagePaths[1], $imagePaths[2], $imagePaths[3], $imagePaths[4], $determinationRules[$i]); if ($stmt->execute()) { echo "数据插入成功"; } else { echo "数据插入失败: " . $stmt->error; } } // 关闭数据库连接 mysqli_close($conn); } ?>无法正常上传

$conn = mysqli_connect("localhost", "tms", "123456", "nut"); // 检查连接是否成功 if (!$conn) { die("数据库连接失败: " . mysqli_connect_error()); } // 处理表单提交 if ($_SERVER["REQUEST_METHOD"] == ...

<?php // 连接数据库 $conn = mysqli_connect("localhost", "tms", "123456", "nut"); // 检查连接是否成功 if (!$conn) { die("数据库连接失败: " . mysqli_connect_error()); }echo "111"; // 处理表单提交 if ($_SERVER["REQUEST_METHOD"] == "POST") { // 获取表单数据 $aoiStep = $_POST['aoi_step']; $defectType = $_POST['defect_type']; $layerCode = $_POST['layer_code']; $type = $_POST['type']; $dpet = $_POST['dpet']; $subcode = $_POST['subcode']; $codeDescription = $_POST['code_description']; $determinationRule = $_POST['determination_rule']; $imagePaths = []; // 存储图片路径的数组 // 处理上传的图片 for ($i = 1; $i <= 5; $i++) { $imageField = "image" . $i; $targetDir = "D:/phpstudy_pro/WWW/192.168.1.16/images"; // 设置上传目录的路径 $fileName = uniqid() . '_' . $_FILES[$imageField]["name"]; // 生成唯一文件名 $targetFile = $targetDir . '/' . basename($fileName); // 将反斜杠替换为正斜杠 $targetFile = str_replace('\', '/', $targetFile); if (isset($_FILES[$imageField]) && $_FILES[$imageField]["error"] == UPLOAD_ERR_OK && move_uploaded_file($_FILES[$imageField]["tmp_name"], $targetFile)) { $imagePath = $targetFile; } else { $imagePath = ""; } $imagePaths[] = $imagePath; } // 其他图片的处理代码，类似上面的处理方式 $stmt = $conn->prepare("INSERT INTO tms (aoi_step, defect_type, layer_code, type, dpet, subcode, code_description, image1_path, image2_path, image3_path, image4_path, image5_path, determination_rule) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)"); if (!$stmt) { die("预处理失败: " . $conn->error); } $stmt->bind_param("sssssssssssss", $aoiStep, $defectType, $layerCode, $type, $dpet, $subcode, $codeDescription, $imagePaths[0], $imagePaths[1], $imagePaths[2], $imagePaths[3], $imagePaths[4], $determinationRule); if ($stmt->execute()) { echo "数据插入成功"; } else { echo "数据插入失败: " . $stmt->error; } // 关闭数据库连接 mysqli_close($conn); } ?>在这个代码中，当我有多行数据时，只会上传最后一条，我需要怎么修改，才能将所有编辑的数据都进行上传

$stmt->bind_param("sssssssssssss", $aoiStep, $defectTypes[$key], $layerCodes[$key], $types[$key], $dpets[$key], $subcodes[$key], $codeDescriptions[$key], $imagePaths[0], $imagePaths[1], $imagePaths[2...

请把下列的数组变成是: [['苹果','胡萝卜', '花生'], ['梨', '西芹', '坚果']....] var basket = [ { fruit: "苹果", veg: "胡萝卜", nut: "花生" }, { fruit: "梨", veg: "西芹", nut: "坚果" }, { fruit: "香蕉", veg: "土豆", nut: "杏仁" }, { fruit: "西瓜", veg: "豆芽", nut: "核桃" }, ];

{ fruit: "苹果", veg: "胡萝卜", nut: "花生" }, { fruit: "梨", veg: "西芹", nut: "坚果" }, { fruit: "香蕉", veg: "土豆", nut: "杏仁" }, { fruit: "西瓜", veg: "豆芽", nut: "核桃" }, ]; var ...
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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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L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）

![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。