写一个拿去这个URL（https://fe-api.zhaopin.com/c/i/search/positions?MmEwMD=5C7h83EGgopRDqbqNm.je7mATkDTi5sJQTLlO5s2uukKlPbSHjy0Rk0bPfO7Yuve9.LB76I1mR.l33wK8wVYlfDYS7_o68chaKdR9Cbp0D7dRUIUWwHELnzgnagLP55DxM2I86kXPWbf.p.uBTsdzF_Lu0UpwPEDA8J1yJQyFjdhEHyATM2B8byol0zScluX1asenO.LPd_J1sB7LLOE9OJiLhQBxDQ4Fv1kuB4BHezD1SpEiShG3xyB4V4GdrP6uodc9n20c.HJlVRqnvaq8Tqa28Fg2RbhQv40_9EnbVev8HjGkQadM377iMZgjHKeHt8HNEMKGe8VWAm8PAm5INuKdhI8uR45iR3plUCwNBvZCuW8spm0hQscCw_dsE46C&c1K5tw0w6_=4Xze.jSPtZLoaxePOtvOffVeT5iDtnxQSUXF.VmPH6H1aBPf45Ht4Mpy90iIFckuqmWjGirB2jKuu6LN9cwS.bpxZPUffGk18dqPfg.On0tYfW.GNbnWVWp8B6_l73ImocVmT8kqz3U0QoW3pPqVqsdd30lwgJph5XQOMkqQeKkEx0Hzr6I4A738._aEEp2vdlAjr7KGImYm6R2f8cub9XXiHBQkqsY.K9KQerQgFifvkOAEi7.8IMVpLWwXOb42RndYOPqoD2UXmMYQYHJD07PFksAXQ0l2DjYZYApTNMHK0WbXuodd4AeKAmH8aQE5sKp5wKjuo2hmb4OnwtlNdbAc0mR.QE298ol8E7oysfAQmdgHIb6_L0u7oj9LE5bAHeJJIjKhdjPy12Tm9spDB_IAr198a2BEo7XAqCdz_vdbmxBoTkJdfpAK6EcDm_KlI1Jz3eHlV8EbE67Sta3tb4q）里面的数据的爬虫

时间: 2024-04-26 17:24:56 浏览: 238
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创建一个设备上下文并绘制一个位图-lc滤波器和螺旋滤波器的设计

好的，你需要使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求并获取响应。具体步骤如下： 1.导入 requests 库： ```python import requests ``` 2.发送 GET 请求获取数据： ```python url = "https://fe-api.zhaopin.com/c/i/search/positions?MmEwMD=5C7h83EGgopRDqbqNm.je7mATkDTi5sJQTLlO5s2uukKlPbSHjy0Rk0bPfO7Yuve9.LB76I1mR.l33wK8wVYlfDYS7_o68chaKdR9Cbp0D7dRUIUWwHELnzgnagLP55DxM2I86kXPWbf.p.uBTsdzF_Lu0UpwPEDA8J1yJQyFjdhEHyATM2B8byol0zScluX1asenO.LPd_J1sB7LLOE9OJiLhQBxDQ4Fv1kuB4BHezD1SpEiShG3xyB4V4GdrP6uodc9n20c.HJlVRqnvaq8Tqa28Fg2RbhQv40_9EnbVev8HjGkQadM377iMZgjHKeHt8HNEMKGe8VWAm8PAm5INuKdhI8uR45iR3plUCwNBvZCuW8spm0hQscCw_dsE46C&c1K5tw0w6_=4Xze.jSPtZLoaxePOtvOffVeT5iDtnxQSUXF.VmPH6H1aBPf45Ht4Mpy90iIFckuqmWjGirB2jKuu6LN9cwS.bpxZPUffGk18dqPfg.On0tYfW.GNbnWVWp8B6_l73ImocVmT8kqz3U0QoW3pPqVqsdd30lwgJph5XQOMkqQeKkEx0Hzr6I4A738._aEEp2vdlAjr7KGImYm6R2f8cub9XXiHBQkqsY.K9KQerQgFifvkOAEi7.8IMVpLWwXOb42RndYOPqoD2UXmMYQYHJD07PFksAXQ0l2DjYZYApTNMHK0WbXuodd4AeKAmH8aQE5sKp5wKjuo2hmb4OnwtlNdbAc0mR.QE298ol8E7oysfAQmdgHIb6_L0u7oj9LE5bAHeJJIjKhdjPy12Tm9spDB_IAr198a2BEo7XAqCdz_vdbmxBoTkJdfpAK6EcDm_KlI1Jz3eHlV8EbE67Sta3tb4q" response = requests.get(url) ``` 3.获取响应数据： ```python data = response.json() ``` 这样你就可以将获取到的数据保存到一个变量中，接下来你可以对数据进行处理或者保存到文件中。请注意，在实际使用中，你可能需要添加一些请求头信息或者使用代理来发送请求，以避免被服务器识别为爬虫并被拒绝访问。
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File "structure_analysis4.py", line 16, in <module> positions1 = sort(pos1.get_positions()[indices1]) File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/build/tools.py", line 651, in sort tags = atoms.get_chemical_symbols() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_chemical_symbols'

这个错误是由于你正在尝试使用 sort() 函数对一个 Numpy 数组进行排序，但是这个函数需要的是一个 ASE Atoms 对象。在你的代码中，你需要将 Numpy 数组转换为 ASE Atoms 对象，然后再使用 sort() 函数。 要解决...

_AssertionError ('package:flutter/src/widgets/scroll_controller.dart': Failed assertion: line 108 pos 12: '_positions.length == 1': ScrollController attached to multiple scroll views.)

这个错误通常是由于将同一个ScrollController附加到多个滚动视图上引起的。 ScrollController应该只附加到一个Scrollable小部件上。你可以检查你的代码，看看是否在多个地方使用了同一个ScrollController，...

cesium Primitive基础对象 动态河流 graphic.DynamicRiver poly-rivers.png style: { image: "./img/textures/poly-rivers.png", width: 280, height: 30, speed: 10 },

下面是一个使用 PolylineCollection 和 PolylineDashMaterialProperty 实现动态河流的示例代码： javascript const viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); const positions = [ new Cesium....

https://codeforces.com/contest/1808/problem/C

- If we put a 1 at a particular position, we can't put 1's at positions adjacent to it. - If there are 'x' 1's in the grid, they must be placed in a way that every 2 1's must have at least 1 0 between...

switch (Form) { case 1: p1 = CPoint(PositionS.x, PositionS.y); p2 = CPoint(PositionS.x + 48, PositionS.y); p3 = CPoint(PositionS.x + 61, PositionS.y); p4 = CPoint(PositionS.x + 100, PositionS.y); //p5 = CPoint(PositionS.x + 53, PositionS.y + 15); //p6 = CPoint(PositionS.x + 68, PositionS.y + 41); if (Status == 0) { p7 = CPoint(PositionS.x + 40, PositionS.y); p8 = CPoint(PositionS.x + 60, PositionS.y); } else if (Status == 1) { p7 = CPoint(PositionS.x + 49, PositionS.y + 5); p8 = CPoint(PositionS.x + 58, PositionS.y + 21); } break; case 2: p1 = CPoint(PositionS.x + 100, PositionS.y); p2 = CPoint(PositionS.x + 52, PositionS.y); p3 = CPoint(PositionS.x + 39, PositionS.y); p4 = CPoint(PositionS.x, PositionS.y); //p5 = CPoint(PositionS.x + 47, PositionS.y + 15); //p6 = CPoint(PositionS.x + 32, PositionS.y + 41); if (Status == 0) { p7 = CPoint(PositionS.x + 40, PositionS.y); p8 = CPoint(PositionS.x + 60, PositionS.y); } else if (Status == 1) { p7 = CPoint(PositionS.x + 51, PositionS.y + 5); p8 = CPoint(PositionS.x + 42, PositionS.y + 21); } break; case 3://11道岔 p1 = CPoint(PositionS.x, PositionS.y); p2 = CPoint(PositionS.x + 48, PositionS.y); p3 = CPoint(PositionS.x + 61, PositionS.y); p4 = CPoint(PositionS.x + 100, PositionS.y); p5 = CPoint(PositionS.x + 53, PositionS.y - 15); p6 = CPoint(PositionS.x + 68, PositionS.y - 41); if (Status == 0) { p7 = CPoint(PositionS.x + 40, PositionS.y); p8 = CPoint(PositionS.x + 60, PositionS.y); } else if (Status == 1) { p7 = CPoint(PositionS.x + 49, PositionS.y - 5); p8 = CPoint(PositionS.x + 58, PositionS.y - 21); } break; case 4://12道岔 p1 = CPoint(PositionS.x + 100, PositionS.y); p2 = CPoint(PositionS.x + 52, PositionS.y); p3 = CPoint(PositionS.x + 39, PositionS.y); p4 = CPoint(PositionS.x, PositionS.y); p5 = CPoint(PositionS.x + 47, PositionS.y - 15); p6 = CPoint(PositionS.x + 32, PositionS.y - 41); if (Status == 0) { p7 = CPoint(PositionS.x + 40, PositionS.y); p8 = CPoint(PositionS.x + 60, PositionS.y); } else if (Status == 1) { p7 = CPoint(PositionS.x + 51, PositionS.y - 5); p8 = CPoint(PositionS.x + 42, PositionS.y - 21); } break; }

这段代码是一个switch语句，根据变量Form的值来给p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7和p8赋不同的坐标值。其中，如果Form的值为1，则p1的坐标为(PositionS.x, PositionS.y)，p2的坐标为(PositionS.x + 48, PositionS.y)，p3...

class CubeModel : IBufferSource { private const float halfLength = 0.5f; private static readonly vec3[] positions = new vec3[] { new vec3(+halfLength, +halfLength, +halfLength), // 0 new vec3(+halfLength, +halfLength, -halfLength), // 1 new vec3(+halfLength, -halfLength, +halfLength), // 2 new vec3(+halfLength, -halfLength, -halfLength), // 3 new vec3(-halfLength, +halfLength, +halfLength), // 4 new vec3(-halfLength, +halfLength, -halfLength), // 5 new vec3(-halfLength, -halfLength, +halfLength), // 6 new vec3(-halfLength, -halfLength, -halfLength), // 7 }; private static readonly uint[] indexes = new uint[] { 0, 2, 1, 1, 2, 3, // +X faces. 0, 1, 5, 0, 5, 4, // +Y faces. 0, 4, 2, 2, 4, 6, // +Z faces. 7, 6, 4, 7, 4, 5, // -X faces. 7, 5, 3, 3, 5, 1, // -Z faces. 7, 3, 2, 7, 2, 6, // -Y faces. }; public const string strPosition = "position"; private VertexBuffer positionBuffer; // array in GPU side. private IDrawCommand drawCommand; #region IBufferSource 成员 public IEnumerable<VertexBuffer> GetVertexAttribute(string bufferName) { if (strPosition == bufferName) // requiring position buffer. { if (this.positionBuffer == null) { // transform managed array to vertex buffer. this.positionBuffer = positions.GenVertexBuffer( VBOConfig.Vec3, // mapping to 'in vec3 someVar;' in vertex shader. BufferUsage.StaticDraw); // GL_STATIC_DRAW. } yield return this.positionBuffer; } else { throw new ArgumentException("bufferName"); } } public IEnumerable<IDrawCommand> GetDrawCommand() { if (this.drawCommand == null) { // indexes in GPU side. IndexBuffer indexBuffer = indexes.GenIndexBuffer(BufferUsage.StaticDraw); this.drawCommand = new DrawElementsCmd(indexBuffer, DrawMode.Triangles); // GL_TRIANGLES. } yield return this.drawCommand; } #endregion }逐行解释上述程序

这段程序定义了一个名为 CubeModel 的类，它实现了接口 IBufferSource，表示它可以提供 GPU 缓冲区数据。类中定义了一个静态的 float 类型变量 halfLength，它表示立方体边长的一半，以及一个静态的 vec3 类型数组 ...

class VoxelsSumming(torch.autograd.Function): """Adapted from https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot/blob/master/src/tools.py#L193""" @staticmethod def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry @staticmethod def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process. indices = torch.cumsum(mask, 0) indices[mask] -= 1 output_grad = grad_x[indices] return output_grad, None, None这个方法是如何计算BEV的？

在前向传递中，x进行了累加和操作，然后通过比较相邻的ranks元素创建了一个布尔掩码mask。使用掩码可以将x和geometry中相邻的体素合并，然后计算每个体素中所有特征值的总和。在后向传递过程中，由于操作...

dataProces() { let data = [ [117.10906365235498, 35.47938508147631], [117.11181476264586, 35.47974199444307], [117.11190387759494, 35.476243578511], [117.10927795137033, 35.47652969177465], [117.10906365235498, 35.47938508147631], ]; let coor = Array.prototype.concat.apply([], data); let datasouce = this.map_common_addDatasouce("wall"); datasouce.entities.add({ wall: { positions: Cesium.Cartesian3.fromDegreesArray(coor), maximumHeights: new Array(data.length).fill(300), minimunHeights: new Array(data.length).fill(0), material: new Cesium.ImageMaterialProperty({ transparent: true, //设置透明 image: require("../../assets/images/weilan.png"), repeat: new Cesium.Cartesian2(1.0, 1), }), }, }); }, 根据这段代码 将围栏的图片改成上下滚动的效果

您可以将ImageMaterialProperty的image属性设置为一个动态的图片序列，来实现上下滚动的效果。以下是一些示例代码，可以将其添加到您的dataProces函数中： javascript let imageUrls = [ require("../../...

该代码报错为ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-5f15418b3570> in <module> ----> 1 model.summary() /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py in summary(self, line_length, positions, print_fn, expand_nested, show_trainable) 2774 if not self.built: 2775 raise ValueError( -> 2776 'This model has not yet been built. ' 2777 'Build the model first by calling build() or by calling ' 2778 'the model on a batch of data.') ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling build() or by calling the model on a batch of data.

你可以通过调用 build() 方法或者将模型应用于一批数据来构建模型。 如果你选择调用 build() 方法来构建模型，可以将其添加在 model = Sequential([...]) 语句后面，如下所示： python model = ...

上述代码的错误：Traceback (most recent call last): File "10.py", line 12, in <module> atoms = atoms.new_array('positions', [atom.position for atom in c_atoms]) # 更新Atoms对象的位置信息 File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/atoms.py", line 460, in new_array if not a.flags['C_CONTIGUOUS']: AttributeError: 'list' object has no attribute 'flags'

这个错误是由于 new_array 方法期望的第二个参数是一个 NumPy 数组，而您传递了一个列表。您可以使用 NumPy 库中的 array 函数将列表转换为 NumPy 数组，或者使用 ase.Atoms 对象中的 set_positions 方法来...

js let viewPoints = { List: [ { position: [1, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [2, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [3, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [4, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [1, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [2, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [3, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [4, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" } ] }取position的三个值

这将返回一个包含所有 position 的数组，每个 position 是一个由三个值组成的数组。在这个例子中，positions 数组将如下所示： javascript [ [1, 1, 1], [2, 1, 1], [3, 1, 1], [4, 1, 1], [1, 1, 1]...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误是因为在执行 torch.cat 操作时，第二...如果你需要将它们拼接在一起，可以尝试调整 unknow_feats 的维度或者使用一个新的张量来存储它们的拼接结果。如果你不需要 unknow_feats，也可以直接将其设置为 None。

positions: [0.08870138869085421, 0.00793441702345791, -0.09127791420004261, -0.0519259576039813, 0.09106911452536781, -0.04258125370228995] velocities: [0.03896003124797967, 0.003485008969203378, -0.04009171042268854, -0.022807274617572804, 0.04000000000000001, -0.018702829789973948] accelerations: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

这是一个包含位置、速度和加速度的向量表达式。它描述了一个物体在某个时刻的状态。其中，positions表示物体的位置，velocities表示物体的速度，accelerations表示物体的加速度。在这个向量表达式中，每个数字都代表...
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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。
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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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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩