# 输入数据 locations = [[125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306]] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) #创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1]['weight'])检查错误并修改

时间: 2023-11-28 14:49:51 浏览: 68
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Python 人脸识别技术.zip

代码中有一处缩进错误，需要将第17到20行缩进两次，即： ``` for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1]['weight']) ``` 另外，建议在代码的开头加入必要的库导入，如： ``` import networkx as nx ```
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# generate locations and scores n = 20 np.random.seed(0) loc_x = np.random.randint(0, 100, n) loc_y = np.random.randint(0, 100, n) s = np.random.randint(1, 10, n) # calculate travel time c = {(i,j):...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 locations = [[125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306]] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) #创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']G[len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1]['weight'])找出错误

path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len...

import pandas as pd import requests import xml.etree.ElementTree as ET # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('coordinates.csv') # 构造请求 URL COORDS = ';'.join([f"{row['latitude']},{row['longitude']}" for index, row in df.iterrows()]) URL = f"http://dev.virtualearth.net/REST/v1/Locations/{COORDS}?o=xml&key=YOUR_BING_MAPS_KEY" # 发送请求 response = requests.get(URL) # 解析响应 root = ET.fromstring(response.content) for location in root.findall(".//{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Location"): address = location.find("{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Address") latitude = location.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Point/{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Latitude') longitude = location.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Point/{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Longitude') formatted_address = address.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}FormattedAddress') print(f"{latitude}, {longitude}: {formatted_address}")修改以上代码，将经纬度以及输出结果都以csv格式保存到桌面

URL = f"http://dev.virtualearth.net/REST/v1/Locations/{COORDS}?o=xml&key=YOUR_BING_MAPS_KEY" # 发送请求 response = requests.get(URL) # 解析响应 root = ET.fromstring(response.content) results = ...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 locations = [ [125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306] ] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) # 创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1][len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1]['weight']) # 添加航班时间的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+((f+1)%num_flights)len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']) # 求解最短路径 path = nx.bellman_ford_path(path_model, source=start_node, target=end_node, weight='weight') # 绘制路径图 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=50, node_color='w') nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=G.edges(), width=0.5) for f in range(num_flights): start = len(locations[0])+flen(locations[0])+1 end = len(locations[0])+(f+1)*len(locations[0])+1 nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=path[start:end], edge_color='r', width=2.0, alpha=0.7) plt.axis('off') plt.show()找出错误并改正

[125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125...

import cv2 import pyautogui # 加载红色人物的模板图像 template = cv2.imread('template.png') # 设置阈值，将图像转换为二值图像 threshold = 0.8 # 设置鼠标移动的速度 speed = 0.5 while True: # 截取屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 将截图转换为OpenCV格式 screenshot = cv2.cvtColor(numpy.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 在截图中搜索红色人物 result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) locations = numpy.where(result >= threshold) locations = list(zip(*locations[::-1])) # 如果找到了红色人物，则将鼠标移动到其上方 if locations: x, y = locations[0] pyautogui.moveTo(x + template.shape[1] / 2, y + template.shape[0] / 2, duration=speed)

这段代码使用了Python的OpenCV库和PyAutoGUI库，实现了一个自动寻找屏幕中指定图像并将鼠标移动到其上方的功能。具体来说，它通过读取一张名为template.png的模板图像，并使用OpenCV的matchTemplate函数在屏幕截图中...

if self._first_file_dialog: self._first_file_dialog = False locations = QStandardPaths.standardLocations(QStandardPaths.PicturesLocation) directory = locations[-1] if locations else QDir.currentPath() dialog.setDirectory(directory) mime_types = [m.data().decode('utf-8') for m in QImageWriter.supportedMimeTypes()] mime_types.sort() dialog.setMimeTypeFilters(mime_types) dialog.selectMimeTypeFilter("image/jpeg") dialog.setAcceptMode(acceptMode) if acceptMode == QFileDialog.AcceptSave: dialog.setDefaultSuffix("jpg")

这段代码是 QFileDialog 对话框的一部分，它用于设置文件对话框的属性和过滤器。 首先，我们检查 _first_file_dialog 变量的值。如果它为 True，则说明这是第一次打开文件对话框，我们需要设置对话框的默认目录...

spring.application.name=Kcsj mybatis.mapper-locations=classpath:mappers/*xml mybatis.type-aliases-package=com.example.Kcsj.mybatis.entity spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

这个配置文件中也是典型的Spring Boot应用程序的配置，其中包括应用程序的名称、MyBatis mapper文件的路径、MyBatis实体类的包名以及使用的数据库驱动等信息。...同时，也指定了MyBatis的Mapper文件所在的路径，一般都...

self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True self.names = locals() self.get_userinfo_fromapifile() self.sign_between = 16 self.rectimes = 1 self.tolerance = 0.39 self.avatar_between = 3 self.facefx = self.facefy = 0.5 self.facescale = 2

其中包括了一些变量的初始化，如labels、person、face_locations等用于存储人脸识别结果的信息；process_this_frame表示是否要处理当前帧的图像；onoff_face表示是否开启人脸识别功能；names用于存储人脸识别结果中...

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/debook?characterEncoding=utf-8 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.tomcat.initial-size=10 spring.datasource.tomcat.max-active=50 spring.datasource.tomcat.max-idle=30 spring.datasource.tomcat.min-idle=10 spring.freemarker.template-loader-path=classpath:/templates/ spring.freemarker.charset=utf-8 spring.freemarker.cache=false spring.freemarker.expose-request-attributes=true spring.freemarker.expose-session-attributes=true spring.freemarker.expose-spring-macro-helpers=true spring.freemarker.suffix=.ftl spring.jackson.date-format=yyyy-MM-dd spring.jackson.time-zone=GMT+8 mybatis.type-aliases-package=com.de.debook.entity mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml debug=true logging.level.com.de.debook.mapper=debug

这是一个 Spring Boot 应用程序的配置文件，其中包含了一些关于数据库连接、Freemarker 模板引擎的配置以及 MyBatis 的配置。 ... - Freemarker 模板引擎：指定了模板文件的路径、字符编码、是否缓存等信息。...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 50, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow('frame', frame) # cv2.imshow('hsv', hsv) # cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) match_pattern('frame', 'ring.png') if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

你的代码看起来是一个实时的图像模式匹配示例，使用OpenCV库进行模式匹配，并在摄像头捕获的视频帧中寻找匹配的模式。代码中使用了模板匹配算法和颜色过滤，以及对视频帧的处理和显示。 具体来说，代码首先创建了一...

这里的连接类型：spring.application.name=Kcsj mybatis.mapper-locations=classpath:mappers/*xml mybatis.type-aliases-package=com.example.Kcsj.mybatis.entity spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.name=defaultDataSource spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456

- mybatis.mapper-locations=classpath:mappers/*xml：MyBatis映射文件的位置在classpath的mappers目录下，文件格式为XML。 - mybatis.type-aliases-package=com.example.Kcsj.mybatis.entity：MyBatis实体类的...

改进函数var rdb *redis.Client func initClient() (err error) { rdb = redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "127.0.0.1:6379", Password: "123456", // 密码 DB: 0, //PoolSize: 100, // 连接池大小 }) _, err = rdb.Ping().Result() return err } func main() { if err := initClient(); err != nil { fmt.Printf("init redis client failed, err:%v\n", err) return } fmt.Println("connect redis success...") locations := []*redis.GeoLocation{ {Name: "Beijing", Longitude: 116.404, Latitude: 39.915}, {Name: "Shanghai", Longitude: 121.473, Latitude: 31.230}, {Name: "Guangzhou", Longitude: 113.264, Latitude: 23.129}, } rdb.GeoAdd("locations", locations...) //设置中心点经纬度 longitude := 118.397128 latitude := 30.916527 //设置半径和单位（单位可以是米、千米、英里等） radius := redis.GeoRadiusQuery{ Radius: 1000, Unit: "km", } //调用GeoRadius函数并获取结果 results, err := rdb.GeoRadius("locations", longitude, latitude, &radius).Result() if err != nil { fmt.Println("GeoRadius error", err) return } //遍历结果并输出 for _, result := range results { locationName := result.Name locationDist := result.Dist locationCoord := result.GeoHash fmt.Println(locationName, locationDist, locationCoord) } // 释放相关资源 defer rdb.Close() }

你的改进函数中，将 Redis 客户端对象 rdb 定义为全局变量，并在 initClient() 函数中初始化，这样可以避免频繁地创建和销毁 Redis 客户端对象，从而提高程序的运行效率。此外，你还将 Redis 连接的信息（如 ...

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/sell?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8 !--spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/javaee_2020_1 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver !-spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver server.port=8080 logging.level..com.dao=debug mybatis.mapper-locations=classpath:mapping/*.xml !--entityÊÇ°üĿ¼¡£ mybatis.type-aliases-package=com.lizhuotian.inmbakery.entity logging.level.com.mall.mapper=debug

这是一个 Spring Boot 应用程序的配置文件，其中包含了应用程序连接 MySQL 数据库的相关配置，以及...'mybatis.mapper-locations' 是 MyBatis 的 XML 映射文件路径，'mybatis.type-aliases-package' 是实体类的包路径。

怎么根据下面的信息，配置mysql数据库：spring.application.name=Kcsj mybatis.mapper-locations=classpath:mappers/*xml mybatis.type-aliases-package=com.example.Kcsj.mybatis.entity spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.name=defaultDataSource spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456

4. 在你的 Spring Boot 项目中的 application.properties 或 application.yml 文件中，添加以上提到的数据源配置信息。具体内容如下： spring.application.name=Kcsj mybatis.mapper-locations=classpath:...

怎么在IDEA配置mysql数据库，具体代码如下：spring.application.name=Kcsj mybatis.mapper-locations=classpath:mappers/*xml mybatis.type-aliases-package=com.example.Kcsj.mybatis.entity spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.name=defaultDataSource spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456

mybatis.mapper-locations=classpath:mappers/*xml mybatis.type-aliases-package=com.example.Kcsj.mybatis.entity spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.name=...

public String evaluate(String s, String type) { int index = locationIndex(locations, s); Location location =null; if (index > 0) { location = locations.get(index); } String province = null; String city = null; if (location != null) { province = location.getProvince(); city = location.getCity(); } String res = UNKNOWN_MARK; if (type.equals("city")) { res = cityIdNameMap.getOrDefault(city, UNKNOWN_MARK); } else if (type.equals("province")) { res = provinceIdNameMap.getOrDefault(province, UNKNOWN_MARK); } return res; }

它首先调用 locationIndex 方法来查找在 locations 列表中匹配输入字符串的索引值，并将结果赋值给 index 变量。 然后，它通过判断 index 是否大于0来确定是否找到了对应的地理位置信息。如果找到了，它将...
rar

aiohttp-3.7.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

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