int page_count = counts % PageBean.PAGE_IETM == 0 ? counts / PageBean.PAGE_IETM : counts / PageBean.PAGE_IETM + 1;

时间: 2024-05-23 14:12:35 浏览: 96
RAR

pageBean分页

star5星 · 资源好评率100%
这段代码的作用是计算分页的总页数。其中counts表示总记录数，PageBean.PAGE_IETM表示每页显示的记录数。具体实现是：如果总记录数能够整除每页显示的记录数，则总页数等于总记录数除以每页显示的记录数；否则总页数等于总记录数除以每页显示的记录数再加1。最后将计算结果赋值给page_count。
阅读全文

相关推荐

rar

echats地图资源 来源于https://www.isqqw.com/

echats地图资源 来源于https://www.isqqw.com/

counts = o['销售金额区间'].value_counts() group_names = counts.index.tolist() group_counts = counts.tolist() group_counts

不过根据上下文推测，应该是想要得到一个 Series 类型的列 '销售金额区间' 中各个取值的计数统计结果，然后将其分别存储在两个列表 group_names 和 group_counts 中。可以将代码修改为： counts = o['销售金额...

帮我解释以下代码：from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]] def plot_dendrogram(model, **kwargs): counts = np.zeros(model.children_.shape[0]) n_samples = len(model.labels_) for i, merge in enumerate(model.children_): current_count = 0 for child_idx in merge: if child_idx < n_samples: current_count += 1 else: current_count += counts[child_idx - n_samples] counts[i] = current_count linkage_matrix = np.column_stack( [model.children_, model.distances_, counts] ).astype(float) dendrogram(linkage_matrix, **kwargs) model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0, linkage='average') model.fit(X) plot_dendrogram(model) plt.show()

其中n_clusters=None表示不指定聚类的个数，distance_threshold=0表示聚类时不考虑距离阈值，linkage='average'表示使用平均链接法进行聚类。 最后，调用plot_dendrogram函数，传入已经训练好的聚类模型，即可绘制...

df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()

这是一个对DataFrame中的一个列进行统计的操作。...最终的结果是一个新的DataFrame df_count_city，其中包含两列：index列和city列，index列存储每个城市的名称，city列存储对应城市出现的次数。

# 按照 category1 和 category2 分组，并统计个数 counts = data.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count') # 按照 category1 分组，统计总数 total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() # 合并两个数据框，计算百分比 merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 将结果进行透视，按照 category2 作为列，category1 作为行，percent 作为值 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) # 将结果转换为数据框格式 results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records()) results numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.map(lambda y: '{:.2f}%'.format(y * 100))) results将结果转变为以职业为索引的一个列表

merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 透视表格 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) #...

word_counts = collections.Counter(object_list) word_counts_top = word_counts.most_common(100)如何画出柱状图

words = [item[0] for item in word_counts_top] counts = [item[1] for item in word_counts_top] # 画柱状图 plt.bar(words, counts) # 设置x轴和y轴标签 plt.xlabel('Word') plt.ylabel('Count') # 显示图形 ...

import random import numpy as np import math from sklearn.cluster import KMeans #定义状态空间，每个时间片是一个决策阶段，时间片结束点的时刻为决策点 # 划分时间片，划分成了从0-100min的10个决策片，也就是我们整个过程的决策点，在每个时间片的右区间做出决策 scene = [] time_slices = np.linspace(0, 100, 11) # def calculate_distance(p1, p2): # # 计算两点之间的欧几里得距离 # return ((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2) ** 0.5 # 生成随机场景 for i in range(len(time_slices) - 1): start_time, end_time = time_slices[i], time_slices[i + 1] order_counts = np.random.poisson(4) # 每个时间段平均有4个订单 driver_counts = np.random.poisson(2) # 每个时间段平均有2个司机 decision_id = i + 1 decision_time = time_slices[i + 1] for j in range(order_counts): order_id =j+1 #order_time = int(random.uniform(start_time, end_time)) order_x, order_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) order_state = 1 for m in range(driver_counts): driver1_id = m + 1 # driver1_time = int(random.uniform(start_time, end_time)) driver1_x, driver1_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) driver1_deadline = 100 scene.append({"决策阶段":decision_id,"决策时间":decision_time,"订单编号":order_id,"坐标":(order_x, order_y),"订单状态":order_state},"司机编号":driver1_id,"司机目的地":(driver1_x, driver1_y),"初始路径":[(0,0),(driver1_x, driver1_y)],"最晚可用时间":driver1_deadline})

order_x, order_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) order_state = 1 for m in range(driver_counts): driver1_id = m + 1 # driver1_time = int(random.uniform(start_time, end_...

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_total_count(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') total_count = soup.find('h2', class_='total fl').find('span').get_text() return int(total_count) def crawl_lianjia(): districts = ['wanzhou', 'yubei', 'jiangbei', 'shapingba', 'jiulongpo'] base_url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}' total_counts = {} for district in districts: count = 0 for page in range(1, 10): url = base_url.format(district, page) count += get_total_count(url) total_counts[district] = count return total_counts result = crawl_lianjia() print(result)修改代码只爬取近一年的

return int(total_count) def crawl_lianjia(): districts = ['wanzhou', 'yubei', 'jiangbei', 'shapingba', 'jiulongpo'] base_url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}' total_counts = {} for ...

解释这段代码import os import multiprocessing as mp def count_letters(file_path, letter_counts): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: for letter in line: if letter.isalpha(): letter_counts[letter.lower()] += 1 def process_folder(folder_path, letter_counts): for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for name in files: if name.endswith('.txt'): file_path = os.path.join(root, name) count_letters(file_path, letter_counts) if __name__ == '__main__': folder_path = 'D:\\pachong\\并行\\blogs\\blogs' num_processes = mp.cpu_count() # 使用所有可用的 CPU 核心数 letter_counts = mp.Manager().dict({letter: 0 for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}) processes = [] for i in range(num_processes): p = mp.Process(target=process_folder, args=(folder_path, letter_counts)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() with open('letter_counts.txt', 'w') as f: for letter, count in letter_counts.items(): f.write(f'{letter}: {count}\n')

- count_letters(file_path, letter_counts)：用于统计文件中每个字母出现的次数，其中 file_path 是文件路径，letter_counts 是一个字典，用于记录每个字母的出现次数。 - process_folder(folder_path, letter_...

pie_data = df['工作经验'] # 统计每个值的数量 value_counts = pie_data.value_counts() # 绘制饼图 plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') plt.title("工作经验要求饼图") plt.savefig('工作经验.png') # 显示图形 plt.show()

2. value_counts = pie_data.value_counts() 统计 pie_data 中每个值出现的次数，并将结果赋值给 value_counts 变量。 3. plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%') 绘制饼图。...

customer_type_counts = purchase_counts.groupby('customer_id').size().reset_index(name='type_count')

reset_index() 方法将索引列转化为普通列，name='type_count' 则为新生成的列命名为 type_count。因此，customer_type_counts 是一个包含每个用户ID和该用户购买次数的 DataFrame 对象。这个 DataFrame 可以...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count total_count =sum(count_dict.values()) print(total_count) counts =[count_dict.values()] print(counts) freq =[ct / total_count for ct in counts]针对这段代码用字典的值除以total_count

在计算频率时，使用了字典的值除以total_count的方法。具体来说，代码中的count_dict是一个字典，它的键是子结构的SMILES字符串，值是该子结构在分子库中出现的次数。total_count是所有子结构在分子库中出现的总次数...

import pandas as pd # 读取Excel表格数据 order_data = pd.read_excel("order_data.xlsx", sheet_name="Order Quantity", header=None) supply_data = pd.read_excel("supply_data.xlsx", sheet_name="Supply Quantity", header=None) # 定义判断供货量是否满足要求的函数 def is_supply_satisfied(order, supply): if supply >= 0.8 * order and supply <= 1.2 * order: return 1 else: return 0 # 统计每家公司供货量满足要求的个数 company_counts = [] for i in range(order_data.shape[0]): order_row = order_data.iloc[i, :] supply_row = supply_data.iloc[i, :] count = sum([is_supply_satisfied(order, supply) for order, supply in zip(order_row, supply_row)]) company_counts.append(count) # 创建结果数据表格 result_data = pd.DataFrame({'Company': range(1, order_data.shape[0]+1), 'Count': company_counts}) # 将结果保存为Excel表格 result_data.to_excel("satisfied_counts.xlsx", index=False)

根据给定的订单量order和供货量supply，如果供货量在0.8倍到1.2倍之间，则返回1，否则返回0。 4. 创建一个空列表company_counts，用于存储每家公司满足要求的供货量个数。 5. 使用循环遍历每一家公司的订货量...

解释一下这段代码，并每一句给出注释：def db_scan_new(mkpts, min_samples=5, max_dst=40): # min_samples = 6 # round(len(mkpt1) * 0.8) # max_dst = 40 # maximum distance between two samples db = DBSCAN(eps=max_dst, min_samples=min_samples).fit(mkpts) labels = db.labels_ # Number of clusters in labels, ignoring noise if present. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) if n_clusters_ < 1: return None filtered_labels = [x for x in labels if x != -1] unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True) T = 0.2 all_idxs = [] for lbl_idx in np.argsort(counts)[::-1]: if counts[lbl_idx] / counts.max() >= T: idxs = np.argwhere(filtered_labels == lbl_idx).flatten() all_idxs.extend(idxs) all_idxs = np.array(sorted(all_idxs)) dense_mkpts = mkpts[all_idxs] return dense_mkpts

n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 获取聚类数量，但会忽略噪声点（标签为 -1）。 n_noise_ = list(labels).count(-1) # 获取噪声点数量。 if n_clusters_ < 1: return None ...

train_df = pd.read_csv('./data/train.csv', index_col = 0) test_df = pd.read_csv('./data/test.csv', index_col = 0) print("Number of rows: ", train_df.shape[0]) print("Number of columns: ", train_df.shape[1]) display(train_df) train_df.info() print("Number of rows: ", test_df.shape[0]) print("Number of columns: ", test_df.shape[1]) display(test_df) test_df.info() train_df.describe() # Check for NaN values and the number of unique values print("Are there any NaN values: ", train_df.isnull().values.any()) print(train_df.nunique()) # Count NaN values in each column nan_counts = train_df.isna().sum() # Print the counts print(nan_counts)

这段代码是用来读取两个csv文件，并对它们进行一些数据分析的。具体来说，它首先读取了一个名为train.csv的文件和一个名为test.csv的文件，并打印了它们的行数和列数。然后，它显示了train_df和test_df的内容和信息...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count counts =[count_dict.values()] total_count =sum(count_dict.values()) freq =[num / total_count for num in counts]针对这段代码分别将列表的值除以其总和

total_count = sum(counts) freq = [num / total_count for num in counts] 这里首先将字典中的值（即出现次数）提取出来，存储在列表 counts 中。然后使用 sum() 函数计算出列表中所有元素的总和。接着，...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] counts =[] for submol in submols: matches = [mol.GetSubstructMatches(submol) for mol in mols] counts.append(len(matches)) total_count = sum(counts) frequencies = [count / total_count for count in counts] for fragment, frequency in zip(smi_list, frequencies): print(f"{fragment}: {frequency}")这段代码如何将输出结果保存到excel

frequencies = [count / total_count for count in counts] results = [] for fragment, frequency in zip(smi_list, frequencies): results.append([fragment, frequency]) df_results = pd.DataFrame(results, ...
zip

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频.zip

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频
zip

基于net的超市管理系统源代码（完整前后端+sqlserver+说明文档+LW）.zip

功能说明： 环境说明： 开发软件：VS 2017 （版本2017以上即可，不能低于2017） 数据库：SqlServer2008r2（数据库版本无限制，都可以导入） 开发模式：mvc。。。

最新推荐

recommend-type

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频.zip

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频
recommend-type

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
recommend-type

修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
recommend-type

Python机器学习基础入门与项目实践

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。
recommend-type

"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
recommend-type

【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
recommend-type

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
recommend-type

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。