解释 time_list.append(end_time - start_time)

时间: 2023-09-05 16:11:05 浏览: 53
`time_list.append(end_time - start_time)` 这行代码的作用是将当前请求的响应时间（即结束时间减去开始时间）添加到一个列表 `time_list` 中，以便后续进行分析和统计。这个列表中每个元素都是一个浮点数，表示每次请求的响应时间。由于这个列表是在代码外部定义的，所以可以在代码的其他部分访问和使用这个列表。在这个具体的代码段中，这个列表的作用是记录每个请求的响应时间，以便后续进行性能分析和优化。
相关问题

解释代码 time_list.append(end_time - start_time)

这段代码是将某个任务的运行时间记录到一个列表中，time_list是一个用于存储运行时间的列表，end_time是任务运行结束时间，start_time是任务运行开始时间，end_time - start_time得到的是任务运行的时间差，即该任务的运行时间。通过调用append函数将该运行时间添加到time_list列表中进行存储。

解释代码 并讲解上下文含义 time_list.append(end_time - start_time)

`time_list.append(end_time - start_time)` 这行代码的作用是将当前请求的响应时间（即结束时间减去开始时间）添加到一个列表 `time_list` 中，以便后续进行分析和统计。这个列表中每个元素都是一个浮点数，表示每次请求的响应时间。由于这个列表是在代码外部定义的，所以可以在代码的其他部分访问和使用这个列表。在这个具体的代码段中，这个列表的作用是记录每个请求的响应时间，以便后续进行性能分析和优化。

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7. **列表切片（Slice）**：通过[start:end]获取列表的一部分，不包括end位置的元素。例如，my_list[1:3]获取第二和第三个元素。 8. **列表操作符**： - not in：检查元素是否不在列表中。 - count()：...
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列表还支持切片操作，例如lst[start:end:step]，可以获取列表的一部分，start是起始索引，end是结束索引（不包括），step是步长。例如，lst[1:4:2]将返回从索引1开始，每隔一个元素取到索引4之前的一个子...
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* slice 字符串切片：标准格式：[起始偏移量:start:终止偏移量:end:步长:step] * split() 分割：可以基于指定分隔符将字符串分隔成多个子字符串（存储到列表中） * join() 合并：将一系列子字符串 * 常用...

解释代码 并讲解上下文含义 start_time = time.time() suss_flag, http_status_code, res, use_time = vpstest.send_json() end_time = time.time() if http_status_code == 200 and json.loads(res)['err_no'] == 0: time_list.append(end_time - start_time) else: print("error occurs with image: " + vpstest.file_list[img_path]) time_list.append(-1) return time_list

- time_list.append(end_time - start_time)：将请求的响应时间（结束时间-开始时间）添加到一个列表中。 - else:：如果请求出现错误，则打印错误信息。 - print("error occurs with image: " + vpstest.file_...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

time_new_list = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='15min') 最后，可以使用 pandas 库提供的函数 fillna() 进行缺失值处理，而无需使用循环语句。 优化后的代码如下： def data_...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

time_new_list.append(current_time) current_time += delta code_list = [i for i, date in enumerate(date_history) if date not in time_new_list] for i in code_list: data_history = np.insert(data_...

我的程序中执行到这里时 while (time.time() - start_time <= 40): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode())我的QTimer()停止了直到while执行完，怎么让这个while不影响我的QTimer

start_time = time.time() while (time.time() - start_time ): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) # 在主线程中启动一...

降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

def split_list(demand_id_list, node_id_list, split_start, split_end): new_c1_f = [] new_c1_m = node_id_list[split_start:split_end+1] new_c1_b = [] for index in range(len(demand_id_list)): if len...

data 是datafame格式，def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

可以优化的部分如下： 1. 将 date_history 和 data_history 的赋值语句合并为一行，即 date_history, data_history = data.iloc[:, :2].values.T。 2. 不需要将 date_history 转换为 numpy array，因为 iloc 输出...

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list....

import tushare as ts import datetime # 设置 token，用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

df = get_price('000001.XSHE', start_date='2018-07-01', end_date='2018-07-18', fields=['open', 'close']) def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df.index.unique(): temp_df = df[df.index =...

请问pandas中有什么可以代替这个函数：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series

你可以使用pandas中的date_range函数代替该函数。它可以生成一个时间序列，可以指定开始时间、结束时间以及...time_series = pd.date_range(start=start, end=end, freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() print(time_series)

import pretty_midi # 读取MIDI文件 midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI('output18.mid') # 提取音符信息 note_list = [] for instrument in midi_data.instruments: for note in instrument.notes: note_list.append((note.start, note.end, note.pitch)) # 将音符信息保存到文件中 with open('music.notes', 'w') as f: for note in note_list: f.write(f'{note[0]},{note[1]},{note[2]}\n') f.close() # 读取文件中的所有音符 note_list = [] with open('music.notes', 'r') as f: for line in f: start, end, pitch = [float(x) for x in line.strip().split(',')] note_list.append((start, end, pitch)) f.close() # 打印读取的音符列表 print(note_list) if len(note_list) == 0: print("note_list is empty") else: for note in note_list: if len(note) != 3: print("Invalid note format:", note) print("note_list contents:", note_list)

note_list.append((note.start, note.end, note.pitch)) # 将音符信息保存到文件中 with open('music.notes', 'w') as f: for note in note_list: f.write(f'{note[0]},{note[1]},{note[2]}\n') # 读取文件中的...

from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") # 定义开始日期和结束日期的列名 start_date_col = test['合同开始日期'] end_date_col = test['合同截止日期'] # 定义新列名 new_col = '日期' # 遍历每一行数据 for index, row in test.iterrows(): start_date = row[start_date_col] end_date = row[end_date_col] date_list = [] # 判断开始日期在每月15号之前还是之后 if start_date.day <= 15: # 开始日期在每月15号之前，直接逐月累加 while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) # 在原表后追加新列 test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) # 输出结果 print(test)以上这段代码报错AttributeError: 'Series' object has no attribute 'day'，如何修改

date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= ...

我想在接收串口数据并写入数据这个方法里，同时进行折线图绘制串口数据，方法为： def writ_excel(self, TIME): uart_r = self.uart_r received_bytes_list = [] start_time = time.time() while (time.time() - start_time <= 40): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) if len(received_bytes_list) == 0: print("Warning: timeout!") else: print("Received data successfully!") # Save to Excel file received_bytes = ''.join(received_bytes_list) received_data = received_bytes.split() received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)] df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) for i, str in enumerate(received_data_8): print("Write to excel line:", i, str) if (len(str) < 8): print("Populate data.") str += [0] * (8 - len(str)) df.loc[i] = str df.to_excel('%s.xlsx' % TIME)

start_time = time.time() # 创建Matplotlib图形窗口和坐标轴对象 fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot([], []) ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 1024) ax.set_title('Real-time data') xdata,...

解释下这段代码record_list = [] screen_width = 1024 screen_height = 768 interest_time_start_offset = 1200 interest_time_duration = 3000 while row_index <= fix_record.max_row: row_start = fix_record[row_index][0].value if row_start is None: break if row_start.startswith("trail"): record_list.clear() record_list.append(fix_record[row_index][0].value) record_list.append(images_info[image_index + 1][0].value) img_width = float(images_info[image_index + 1][1].value) img_height = float(images_info[image_index + 1][2].value) object1_xmin = float(images_info[image_index + 1][3].value) / img_width * screen_width object1_ymin = float(images_info[image_index + 1][4].value) / img_height * screen_height object1_xmax = float(images_info[image_index + 1][5].value) / img_width * screen_width object1_ymax = float(images_info[image_index + 1][6].value) / img_height * screen_height if images_info[image_index + 1][7].value is None: object2_xmin = -1.0 object2_ymin = -1.0 object2_xmax = -1.0 object2_ymax = -1.0 else: object2_xmin = float(images_info[image_index + 1][7].value) / img_width * screen_width object2_ymin = float(images_info[image_index + 1][8].value) / img_height * screen_height object2_xmax = float(images_info[image_index + 1][9].value) / img_width * screen_width object2_ymax = float(images_info[image_index + 1][10].value) / img_height * screen_height image_index += 1 row_index += 1 start_time = -1 end_time = -1 interest_duration_start = -1 interest_duration_end = -1 object1_attention_time = -1 object2_attention_time = -1 object1_times = 0 object2_times = 0

变量包括一个空列表 record_list，屏幕宽度和高度，以及一些时间偏移值和持续时间。while 循环的作用是遍历一个名为 fix_record 的数据集，如果该数据集中的某一行以 "trail" 开头，则将该行的信息存储在 record_...

想要吧接收标志位‘S'和结束标志位’E'去掉，开始结束换成40秒的时间 uart_r = serial.Serial("COM8", 115200) # Wait the beging flag print("Please send char S to start receiving:") uart_r.timeout = None read_byte = uart_r.read(1) print("received: ", read_byte) while (b'S' != read_byte): read_byte = uart_r.read(1) print("received: ", read_byte) print("Receiving data: ") received_bytes_list = [] uart_r.timeout = 60 read_byte = uart_r.read(1) while (None != read_byte) and (b'E' != read_byte): print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) read_byte = uart_r.read(1) if (None == read_byte): print("Warning: timeout!") if (b'E' == read_byte): print("Received endflag!") # Save to Excel file # print('received_bytes_list: ', received_bytes_list) received_bytes = ''.join(received_bytes_list) # print('received_bytes: ', received_bytes) received_data = received_bytes.split() # print('received_data:', received_data) received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)] # print('received_data_8:', received_data_8) df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) for i, str in enumerate(received_data_8): print("Write to excel line :", i, str) if (len(str) < 8): print("Populate data.") str += [0] * (8 - len(str)) df.loc[i] = str # .insert(0, 'none') df.to_excel('%s.xlsx' % TIME) uart_r.close()

start_time = time.time() while (time.time() - start_time ): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) if len(received_...

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"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理，这在现代数字化社会中至关重要，尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题，特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比，小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好，其变换系数主要集中在低频部分，但对于宽带图像，DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广，压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩，能够更精确地捕捉图像的局部特征，因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号，而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号，这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息，而傅里叶变换只提供频率域信息，却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中，小波变换常常采用八带分解等子带编码方法，将低频部分细化，高频部分则根据需要进行不同程度的分解，以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放，可以获取不同分辨率的图像，从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术，特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态，如山脉、云彩和生物组织，它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码，可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示，从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性，将其转化为分形块，然后进行编码，这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段，它们分别以不同的方式处理图像数据，旨在减少存储和传输的需求，同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准（如JPEG2000）中都有广泛应用。
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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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![【进阶】Python高级加密库cryptography](https://img-blog.csdnimg.cn/20191105183454149.jpg) # 2.1 AES加密算法 ### 2.1.1 AES加密原理 AES（高级加密标准）是一种对称块密码，由美国国家标准与技术研究院（NIST）于2001年发布。它是一种分组密码，这意味着它一次处理固定大小的数据块（通常为128位）。AES使用密钥长度为128、192或256位的迭代密码，称为Rijndael密码。 Rijndael密码基于以下基本操作： - 字节替换：将每个字节替换为S盒中的另一个字节。 - 行移位：将每一行
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Linux中的jar包通常指的是Java Archive（Java归档文件），它是一个包含Java类、资源和其他相关文件的压缩文件。启动一个Java应用的jar包通常涉及到使用Java的Runtime或JVM（Java虚拟机）。 一个简单的Linux启动jar包的脚本（例如用bash编写）可能会类似于这样： ```bash #!/bin/bash # Java启动脚本 # 设置JAVA_HOME环境变量，指向Java安装路径 export JAVA_HOME=/path/to/your/java/jdk # jar包的路径 JAR_FILE=/path/to/your/applicat