mum_baby_trade_history_c['t_year']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.year mum_baby_trade_history_c['t_month']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.month mum_baby_trade_history_c['t_day']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.day mum_baby_trade_history_c['t_quarter']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.quarter

时间: 2023-10-16 09:09:08 浏览: 84
ZIP

5_mum_baby_trade_history.zip

这是一段Python代码，它的功能是将名为"mum_baby_trade_history_c"的DataFrame中的"day"列转换为年、月、日和季度，并将它们分别存储到"t_year"、"t_month"、"t_day"和"t_quarter"四个新的列中。这样可以方便地对数据进行时间序列分析和可视化。您有什么问题需要我解答吗？
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【描述】"tao la tai heo map dit mum mim to tron" 这段描述看起来像是拼写错误或乱码，不容易直接理解其含义。但可以推测，如果这是一个正常的描述，它可能是指数据库包含了关于用户活动、搜索关键词、产品信息或...

t_year_mount = mum_baby_trade_history_c.groupby('t_year')['buy_mount'].sum() t_year_mount

这行代码的作用是将 "mum_baby_trade_history_c" 这个数据集按照 "t_year" 这一列进行分组，并计算每组中 "buy_mount" 列的总和。最终结果是一个 Series 类型的数据，其中索引为 "t_year" 的不同取值，值为对应年份...

data_gender = mum_baby_trade_history_c[mum_baby_trade_history_c['gender'].notnull()] gender_mount = data_gender.groupby('gender')['buy_mount'].mean() gender_mount bar_two = Bar() bar_two.add_xaxis(['男','女']) bar_two.add_yaxis('',gender_mount.tolist(),label_opts=['is_show'==False]) bar_two.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='不同性别购买的数据差异')) bar_two.render(path="bar_two.html")

这是一段Python代码，看起来像是对购买历史数据中不同性别的用户购买金额进行了分组统计，并用图表的形式展示了不同性别购买金额的平均值差异。具体来说，这段代码使用了Pandas库中的groupby()方法对gender列进行...

age_data = mum_baby_trade_history_c[mum_baby_trade_history_c['birthday'].notnull()].copy() age_data['age']=round((age_data['day']-age_data['birthday']).dt.days/365,2) age_data = age_data[age_data['age']>0] age_data all_cloumns=list(age_data)#获取所有列名 print(

首先，代码从一个名为 mum_baby_trade_history_c 的数据集中选取那些填写了生日信息的用户数据，并通过计算当前日期与生日之间的天数差来计算用户的年龄。然后，代码删除那些年龄小于或等于 0 的数据行，并通过 ...

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print(mum_baby_trade_history_c.to_string()) 这将打印出整个数据集，包括所有列和行。如果你只想打印前几行数据，可以使用 head() 方法，例如： print(mum_baby_trade_history_c.head()) 这将...

category_2_mount = mum_baby_trade_history_c['category_2'].value_counts() category_2_mount #词云图 datawc = [x for x in zip(category_2_mount.index.tolist(),category_2_mount.tolist())] wc = WordCloud() wc.add('',datawc,word_size_range=[10,60]) wc.set_global_o

这是一段代码，包含了对一个 pandas DataFrame 中 category_2 列数据的统计和使用 WordCloud 库生成词云图的代码。具体来说，这段代码首先使用 value_counts() 方法对 category_2 列中的数据进行计数，然后使用 zip...
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5_mum_baby贸易历史记录压缩包解析

资源摘要信息: "5_mum_baby_trade_history.zip" 从给出的文件信息来看，我们有两个主要的数据点：文件的标题和文件描述，以及压缩包子文件的文件名称列表。需要指出的是，标签字段为空，因此我们无法从中提取有用...

data_dir='/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17' for file1 in ${data_dir}/*.fasta; do for file2 in ${data_dir}/*.fasta; do if [ "$file1" != "$file2" ]; then touch snp_indel.end.sh && cat snp_indel.end.sh && \ export PATH=/public/work/Personal/pangshuai/software/conda/miniconda3/bin/:${PATH} && \ nucmer --mum -t 8 -g 1000 -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer $file1 $file2 && \ delta-filter -1 -l 200 ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter && \ dnadiff -d ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer && \ show-coords -rcloT ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.coords && \ show-coords -THrd ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.syri.coords && \ show-snps -ClrTH ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp && \ show-diff ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.inv && \ perl /public/work/Pipline/Structural_Variation/pipeline/2.1.1/bin/filter_the_MUmmer_SNP_file.pl ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.SNPs ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Insertions ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Deletions 10000000 && \ touch snp_indel.end.tmp && \ mv snp_indel.end.tmp snp_indel.end && \ sleep 10 fi done done ,增加一个判断，使/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17路径下以.fasta结尾的文件两两一组不分前后只组合一次，然后再执行touch 后面的代码

nucmer --mum -t 8 -g 1000 -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer $file1 $file2 && \ delta-filter -1 -l 200 ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_...

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码，实现BER绘图，使其分别绘制两幅BER图，分别为有噪声和无噪声时，bits-option三种情况的BER

抱歉，我无法运行代码并生成图表。但是，我可以为您提供一个思路，帮助您实现绘制两幅BER图的功能。 首先，您需要在代码中添加绘图的部分。可以使用MATLAB中的plot函数来绘制BER曲线。在循环中，每次计算出一个SNR...
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up_256753_ProjectSend_mum13u.rar

采用php的源码实现，这是一个用php脚本语言写的影音娱乐,迅雷云点播网页版源码 v1.2,迅雷云点播网页版源码可直接支持的格式如下： ——... ——电驴格式，例如：ed2k开头的网址；...

AttributeError: 'LSTM' object has no attribute 'mum_directions'

AttributeError: 'LSTM' object has no attribute 'num_directions'通常是由于使用了过时的PyTorch API而引起的。在旧版本的PyTorch中，LSTM层仅支持单向传播。在新版本的PyTorch中，LSTM层已被更新以支持双向传播，...

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];解释一下上述代码中构造sq05的原因

在通信系统中，常常需要对信号进行归一化处理，以保证信号的功率被限制在一个合适的范围内，同时可以简化计算。其中，一种常用的归一化方法是将信号除以其均方根值（RMS，即Root Mean Square），也就是信号的标准差...

% 熔融石英的Sellmeier公式参数 B1 = 0.6961663; B2 = 0.4079426; B3 = 0.8974794; C1 = 0.0684043^2; C2 = 0.1162414^2; C3 = 9.896161^2; % 波长范围 wavelength = linspace(0.2, 2, 1000); % 单位为微米 % 计算群速度 n = sqrt(1 + B1*wavelength.^2./(wavelength.^2 - C1) + B2*wavelength.^2./(wavelength.^2 - C2) + B3*wavelength.^2./(wavelength.^2 - C3)); % 计算折射率 v_g = 3e8./n; % 计算群速度 % 计算群速度色散参量D dn_dw = diff(n)./diff(wavelength); % 计算折射率随波长的导数 D = -wavelength(2:end).^2./(2*pi*3e8).*diff(dn_dw)./diff(wavelength); % 计算群速度色散参量 % 绘制图像 figure; plot(wavelength, D); xlabel('波长(\mum)'); ylabel('色散参量 (ps/(nm*km))');为什么运行不成功

xlabel('波长(\mum)'); ylabel('色散参量 (ps/(nm*km))'); 请注意，绘图命令中的wavelength应该是wavelength(2:end)，因为色散参量D的计算需要对折射率n进行求导，而n是由wavelength计算而来的，所以需要从第...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y =Hx; noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+jrandn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'H+sigma2diag (ones(1,2)))H'; K_tilde =Wy; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end矩阵W的作用是什么

矩阵W在这段代码中的作用是对接收信号进行解调和解调器输出符号进行估计，用于后续的译码。具体来说，矩阵W是根据信道估计矩阵H和噪声方差sigma2计算得到的，用于估计发送符号x。在代码中，W的计算公式为： ...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end仔细注释这段代码

这段代码是一个通信系统的仿真代码，用于模拟信道传输和解码过程。...fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); 11. 如果当前 BER 达到目标，则跳出循环。 if BER(i_SMR)<BER_target, break; end

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????，1:??????，2：?????？ hoise_option=1; 8% 0:??????，1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

这段MATLAB代码实现了一个通信系统的模拟。首先设置了一些参数，包括使用的编码方式、噪声选项、帧数、信噪比等。然后进入一个主循环，循环中对于每一帧数据，进行编码、交织、调制、信道传输、解调、反交织、译码等...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:end注释这段matlab代码

这是一段MATLAB代码，用于模拟无线通信系统中的QAM16调制与解调、信道传输、信道估计、信道均衡、解交织和Viterbi译码等功能。其中的变量含义需要结合上下文才能确定，不过可以大致解释一下： ...

#include<iostream> #include<vector> #include<fstream> #include<algorithm> using namespace std; class air_information{//航空信息 public: string flight_num; string staring_station; string terminal;//终点站 string aircraft_model; string flight_date; int member_num;// 成员定额 int remain_ticketnum;//余票量 air_information(string num,string star,string ter,string air,string fli,int mem,int rem):flight_num(num),staring_station(star),terminal(ter),aircraft_model(air),flight_date(fli),member_num(mem),remain_ticketnum(rem) { ; } }; vector<air_information>p; void data_read() { ifstream ios; air_information a1; ios.open("D:\\程序语言练习\\航空管理信息.txt"); for(int i=1;i<4;i++) { ios>>a1.flight_num>>a1.staring_station>>a1.terminal>>a1.aircraft_model>>a1.flight_date>>a1.member_num>>a1.remain_ticketnum; p.push_back(a1) ; } } inquire_terminel()//按飞行终点查询函数 { vector<air_information>::iterator it; cout<<"请输入你要查询的飞行终点"; string terminal; cin>>terminal; for(vector<air_information>::iterator it=p.begin();it!=p.end();++it) { int f; for(int i=0;i<p.size();i++) { if(it=terminal) { cout<<"航班信息如下："<<endl; cout<<flight_num<<' '<<staring_station<<' '<<terminal<<' '<<aircraft_model<<' '<<flight_date<<' '<<member_mum<<' '<<remain_ticketnum<<endl; return f=1; } else if { return f=0; } } if(f==0) { cout<<"没有查询到航班，请重新输入后重试！"; } } } main() { data_read() ; inquire_terminel(); return 0; }

cout<<flight_num<<' '<<staring_station<<' '<<terminal<<' '<<aircraft_model<<' '<<flight_date<<' '<<member_mum<<' '<<remain_ticketnum; 这里的变量名拼写不正确，应该是： cout<<it->flight_num...

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资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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