DEL_OTHERS_VISITED_VIEWS: (state, view) => { state.visitedViews = state.visitedViews.filter((v) => { return v.meta.affix || v.path === view.path; }); },

时间: 2024-04-07 07:29:48 浏览: 89
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qishiyouli.zip_c++骑士游历_site:www.pudn.com_骑士游历C++

这是一个 Vuex store 中的 mutation，用于删除除了当前路由和固定在标签页中的路由之外的其他路由记录。具体来说，它会从 `state.visitedViews` 数组中过滤出所有固定在标签页中的路由和当前路由，然后将结果赋值给 `state.visitedViews`。这个 mutation 可以用于实现标签页式导航的页面切换功能。
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bfs.rar_BFS c++_bfs

start->visited = true; while (!q.empty()) { Node* current = q.front(); q.pop(); // 处理当前节点，例如打印或检查是否为目标节点 if (current == target) { std::cout ...
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bfs-dfs.rar_BFS algoritm_BFS+c++

void dfsStack(vector<vector<int>>& graph, int start, vector<bool>& visited) { stack<int> s; s.push(start); visited[start] = true; while (!s.empty()) { int current = s.top(); s.pop(); // ...

ADD_VISITED_VIEW: (state, view) => { if (state.visitedViews.some((v) => v.path === view.path)) return; state.visitedViews.push( Object.assign({}, view, { title: view.meta.title || 'no-name', }), ); },

这段代码是 Vuex 中 mutations 对象中的一个方法，它的作用是向 visitedViews 数组中添加一个...最终，添加到 visitedViews 数组中的标签对象是一个通过 Object.assign() 方法克隆 view 对象，并添加了一些属性的对象。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序，使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量，请用代码表示

可以在 solution() 方法中添加一个变量来记录已经探索过的目标点数量，然后在每次更新 visited_points 后更新这个变量。下面是修改后的代码： class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: ...

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res完善代码并写出主程序

好的，根据您提供的代码，我来完善一下。 python from collections import deque class QNode: def __init__(self, p, pre...输出结果为 [0, 1, 2, 4]，表示从节点 0 到节点 4 的最短路径为 0 -> 1 -> 2 -> 4。

class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1 return None完善代码并写出主程序

while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno...

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码并写出出主程序有向图无权重

以下是完整的代码，包括主程序和测试数据： from collections import deque class EdgeNode: def __init__(self, adjvex, weight=...输出结果为 [0, 3, 5]，即从节点 0 到节点 5 的最短路径为 0 -> 3 -> 5。

import requests import random import parsel visited_urls = set() # 保存已经访问过的链接 page = 1 while True: # 循环爬取 url = f'https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm?page={page}&order=hot_heat' html_data = requests.get(url).text selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() # 遍历当前页面中的所有链接 for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li if detail_url in visited_urls: # 如果链接已经访问过，则跳过 continue visited_urls.add(detail_url) # 将链接加入集合中 detail_html = requests.get(detail_url).text time.sleep(random.randint(3, 5)) detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 判断是否需要继续爬取 if len(lis) == 0 or page >= 20: break page += 1这段代码怎么将爬取出来的所有数据保存到csv文件

play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() # 将当前页面的数据添加到列表中 data_list.append([title, comment, view_...

class QNode: def init(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码并写出出主程序有向图无权重给出图例

0 -> 1 -> 2 -> 4 | | / v v v 3 5 其中，数字表示节点的编号，箭头表示有向边的方向，没有数字的边表示权重为 1。经过测试，代码能够正确输出从节点 0 到节点 5 的最短路径 [0, 3, 5]。

class QNode: def init(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1 return None完善代码并写出主程序有向图并·给出图例

V | V V V | (3)------>(4) 60 100 其中，数字表示边的权重，箭头表示有向边的方向。例如，从节点 0 到节点 1 有一条权重为 10 的有向边，从节点 1 到节点 2 有一条权重为 50 的有向边，等等。

请帮我把这段代码转换为c++INF = float('inf')while True: try: n, e = map(int, input().split()) edges = [[INF] * n for _ in range(n)] for _ in range(e): a, b, c = map(int, input().split()) edges[a][b] = edges[b][a] = c # Prim algorithm dist = [INF] * n dist[0] = 0 visited = [False] * n for _ in range(n): # find the vertex with minimum distance u = -1 for v in range(n): if not visited[v] and (u == -1 or dist[v] < dist[u]): u = v visited[u] = True # update distance for v in range(n): if not visited[v]: dist[v] = min(dist[v], edges[u][v]) ans = 0 min_sum = INF for i in range(n): sum_dist = sum(edges[i]) if sum_dist < min_sum: min_sum = sum_dist ans = i print(ans) except EOFError: break

cin >> a >> b >> c; edges[a][b] = edges[b][a] = c; } // Prim algorithm vector<float> dist(n, INF); dist[0] = 0; vector<bool> visited(n, false); for (int i = 0; i ; ++i) { // find the vertex ...

while (!potential_tracks.empty()) { int current_track = potential_tracksv[potential_tracksv.size() - 1]; potential_tracksv.pop_back(); // std::cout<<"current_track "<<current_track<<std::endl; potential_tracks.erase(current_track); for (int j = 0; j < cost_matrix.rows; ++j) { if (cost_matrix.at<int>(j, current_track) == 1) { // std::cout<<"visited_detections#### "<<j<<std::endl; setupdate(visited_detections, j); } } visited_tracks.insert(current_track); for (auto &det : visited_detections) { std::vector<int> connected_tracks; for (int j = 1; j < cost_matrix.cols; ++j) { if (cost_matrix.at<int>(det, j) == 1) { connected_tracks.push_back(j); } } for (auto tr : connected_tracks) { if (visited_tracks.count(tr) || potential_tracks.count(tr)) { continue; } potential_tracks.insert(tr); potential_tracksv.push_back(tr); } } }

这是一个 while 循环，其中 potential_tracks 是一个 std::set<int> 类型的容器，表示待处理的轨迹集合。在每一次循环迭代中，取出 potential_tracks 容器中的最后一个元素 current_track，并将其从 potential_...

if (visited.find(next_state) == visited.end()) { found = dfs(next_state, path, visited); }

如果当前状态next_state没有被visited访问过，那么就可以继续对next_state进行深度优先搜索。如果已经访问过，就直接返回false，表示该状态已经被搜索过了。这样可以保证搜索过程不会陷入死循环，同时也避免了重复...
png

u=3083571013,2480410743&fm=26&gp=0.jpg.png

<li><a href="#">电影排行榜</a></li> </ul> </li> <li><a href="#">音乐</a> <ul> <li><a href="#">新歌首播</a></li> <li><a href="#">华语</a></li> <li><a href="#">欧美</a></li> <li><a href="#">...

typedef struct{ int v; int parent; }QUEUE1; int BFSA(AdjGraph *G,int u,int v) { ArcNode *p; SqQueue *qu; InitQueue(qu); int visited[MAXV]; for(int i=0;i<G->n;i++){ visited[i]=0; } QUEUE1 elem; elem.v=u; elem.parent=-1; visited[u]=1; enQueue(qu,v); while(!QueueEmpty(qu)){ deQueue(qu,&v); if(elem.v==v){ while(!QueueEmpty(qu)){ deQueue(qu,&v); } break; p=G->adjlist[elem.v].firstarc; while(p!=NULL){ int w=p->adjvex; if(visited[w]==0){ visited[w]=1; QUEUE1 new_v; new_v.v=w; new_v.parent=elem.v; enQueue(qu,w); } p=p->nextarc; } } if(elem.v!=v){ printf("不存在从%d到%d的路径\n",u,v); return -1; }else{ int len=0; while(elem.parent!=-1){ len++; v=getQueueElem(qu,new_v.parent); } printf("从%d到%d的最短路径长度为:%d\n",u,v,len); return len; } } 修改上述代码，使得满足用BFS求从u到v的最短路径，需要修改队列的元素类型，每个元素记录下它的前驱结点（parent指针指示），而不是用dist记录长度的方式实现

p = G->adjlist[elem.v].firstarc; while(p != NULL) { int w = p->adjvex; if(visited[w] == 0) { visited[w] = 1; QUEUE1 new_v; new_v.v = w; new_v.parent = elem.v; enQueue(qu, new_v); } p = p->...

import matplotlib.pyplot as plt from queue import Queue s = (0, 0, 0) # (人所在位置, 距起点距离, 已经走的步数) t = (4, 4, -1) # 终点为平台（4，4） movable = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)] step = 6 lake = [[1,1,1,1,1,1], [1,0,0,0,0,1], [1,0,1,1,0,1], [1,0,0,1,0,1], [1,0,1,0,0,1], [1,1,1,1,1,1]] def bfs(start, end): queue = Queue() queue.put(start) visited = set() visited.add(start) while not queue.empty(): curr = queue.get() if curr == end: return curr for i, j in movable: x0, y0, z0 = curr x, y = x0 + i, y0 + j if 0 <= x < 6 and 0 <= y < 6 and lake[x][y] == 0: if z0 + 1 <= step: next_state = (x, y, z0 + 1) if next_state not in visited: visited.add(next_state) queue.put(next_state) parent[next_state] = curr return None def find_path(parent, end): path = [] while end: path.append(end) end = parent.get(end) path.reverse() return path parent = {} end_state = bfs(s, t) if end_state: path = find_path(parent, end_state) for x, y, _ in path: lake[x][y] = 2 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) for row in range(6): for col in range(6): if lake[row][col] == 0: ax.plot(row, col, '.', color='white', markersize=35) elif lake[row][col] == 1: ax.plot(row, col, '#', color='brown', markersize=35) elif lake[row][col] == 2: ax.plot(row, col, '*', color='blue', markersize=35) ax.plot(row, col, color='black', linestyle='-', linewidth=2) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_xlim([-0.5, 5.5]) ax.set_ylim([-0.5, 5.5]) plt.show()修正这个代码

visited.add(next_state) queue.put(next_state) parent[next_state] = curr return None def find_path(parent, end): path = [] while end: path.append(end) end = parent.get(end) path.reverse() ...

typedef struct{ int v; int parent; }QUEUE1; int BFSA(AdjGraph *G,int u,int v){ ArcNode *p; SqQueue *qu; InitQueue(qu); int visited[MAXV]; for(int i=0;i<G->n;i++){ visited[i]=0; } QUEUE1 elem; elem.v=u; elem.parent=-1; enQueue(qu,elem); while(!QueueEmpty(qu)){ deQueue(qu,&elem); if(elem.v==v){ while(!QueueEmpty(qu)){ deQueue(qu,&elem); } break; } p=G->adjlist[elem.v].firstarc; while(p!=NULL){ int w=p->adjvex; if(visited[w]==0){ visited[w]=1; QUEUE1 new_v; new_v.v=w; new_v.parent=elem.v; enQueue(qu,new_v); } p=p->nextarc; } } if(elem.v!=v){ printf("不存在从%d到%d的路径\n",u,v); return -1; }else{ int len=0; while(elem.parent!=-1){ len++; elem=getQueueElem(qu,elem.parent); } printf("从%d到%d的最短路径长度为：%d\n",u,v,len); return len; } }修改上述代码

p = G->adjlist[elem.v].firstarc; 7. 将函数中的无用代码去掉，如下所示： c++ while (!QueueEmpty(qu)) { deQueue(qu, &elem); } 综上所述，修改后的代码如下所示： c++ int BFSA(AdjGraph *G,...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大顶点数 #define FALSE 0 #define TRUE 1 // 邻接表结构体 typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ int data; ArcNode *firstarc; }VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum, arcnum; // 顶点数和边数 }ALGraph; // 初始化邻接表 void InitALGraph(ALGraph *G) { int i; G->vexnum = G->arcnum = 0; for(i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++){ G->vertices[i].firstarc = NULL; } } // 添加顶点 void AddVertex(ALGraph *G, int v) { if(G->vexnum == MAX_VERTEX_NUM){ printf("Error: Vertex number exceeds maximum.\n"); return; } G->vertices[G->vexnum].data = v; G->vexnum++; } // 添加边 void AddArc(ALGraph *G, int v1, int v2) { if(G->arcnum >= MAX_VERTEX_NUM * (MAX_VERTEX_NUM - 1) / 2){ printf("Error: Arc number exceeds maximum.\n"); return; } ArcNode *p = (ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); p->adjvex = v2; p->nextarc = G->vertices[v1].firstarc; G->vertices[v1].firstarc = p; G->arcnum++; } // DFS遍历 void DFS(ALGraph *G, int v, int *visited) { printf("%d ", G->vertices[v].data); visited[v] = TRUE; ArcNode *p = G->vertices[v].firstarc; while(p != NULL){ int w = p->adjvex; if(!visited[w]){ DFS(G, w, visited); } p = p->nextarc; } } // BFS遍历 void BFS(ALGraph *G, int v, int *visited) { int queue[MAX_VERTEX_NUM]; int front = -1, rear = -1; printf("%d ", G->vertices[v].data); visited[v] = TRUE; queue[++rear] = v; while(front != rear){ int w = queue[++front]; ArcNode *p = G->vertices[w].firstarc; while(p != NULL){ int u = p->adjvex; if(!visited[u]){ printf("%d ", G->vertices[u].data); visited[u] = TRUE; queue[++rear] = u; } p = p->nextarc; } } } int main() { ALGraph G; InitALGraph(&G); // 添加顶点 AddVertex(&G, 1); AddVertex(&G, 2); AddVertex(&G, 3); AddVertex(&G, 4); AddVertex(&G, 5); // 添加边 AddArc(&G, 0, 1); AddArc(&G, 0, 2); AddArc(&G, 1, 3); AddArc(&G, 1, 4); AddArc(&G, 2, 4); // 输出深度优先序列 int visited[MAX_VERTEX_NUM] = {FALSE}; printf("DFS: "); DFS(&G, 0, visited); printf("\n"); // 输出广度优先序列 int visited2[MAX_VERTEX_NUM] = {FALSE}; printf("BFS: "); BFS(&G, 0, visited2); printf("\n"); return 0; } 修改代码，使其能输出图的可视化输出图

G->vertices[G->vexnum].data = v; G->vexnum++; } // 添加边 void AddArc(ALGraph *G, int v1, int v2) { if(G->arcnum >= MAX_VERTEX_NUM * (MAX_VERTEX_NUM - 1) / 2){ printf("Error: Arc number exceeds ...

import heapqclass Graph: def __init__(self, vertices): self.vertices = vertices self.adjacency_list = {v: [] for v in vertices} def add_edge(self, u, v, weight): self.adjacency_list[u].append((v, weight)) self.adjacency_list[v].append((u, weight)) def dijkstra(self, source): heap = [(0, source)] visited = set() shortest_distances = {v: float('inf') for v in self.vertices} shortest_distances[source] = 0 while heap: (dist, current_vertex) = heapq.heappop(heap) if current_vertex in visited: continue visited.add(current_vertex) for (neighbor, weight) in self.adjacency_list[current_vertex]: distance = dist + weight if distance < shortest_distances[neighbor]: shortest_distances[neighbor] = distance heapq.heappush(heap, (distance, neighbor)) for v in self.vertices: print(f"{source}->{v}的最短路径为：{v} 长度：{shortest_distances[v]}")# 测试代码vertices = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']graph = Graph(vertices)graph.add_edge('A', 'B', 6)graph.add_edge('A', 'D', 1)graph.add_edge('B', 'C', 5)graph.add_edge('B', 'D', 2)graph.add_edge('B', 'E', 2)graph.add_edge('C', 'E', 5)graph.add_edge('D', 'E', 1)graph.dijkstra('A')

在 dijkstra 方法中，首先将起始顶点放入堆中，然后使用 visited 集合记录已经访问过的顶点。使用字典 shortest_distances 记录每个顶点到起始顶点的最短距离，初始值为正无穷。当从堆中弹出一个顶点时，如果...

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![ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南](https://www.verbolabs.com/wp-content/uploads/2022/11/Benefits-of-Software-Localization-1024x576.png) # 1. ggflags包介绍及国际化问题概述 在当今多元化的互联网世界中，提供一个多语言的应用界面已经成为了国际化软件开发的基础。ggflags包作为Go语言中处理多语言标签的热门工具，不仅简化了国际化流程，还提高了软件的可扩展性和维护性。本章将介绍ggflags包的基础知识，并概述国际化问题的背景与重要性。 ## 1.1
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如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

在电力系统的潮流计算中，MATLAB提供了一个强大的平台来构建节点导纳矩阵和进行阻抗矩阵转换，这对于确保计算的准确性和效率至关重要。首先，节点导纳矩阵是电力系统潮流计算的基础，它表示系统中所有节点之间的电气关系。在MATLAB中，可以通过定义各支路的导纳值并将它们组合成矩阵来构建节点导纳矩阵。具体操作包括建立各节点的自导纳和互导纳，以及考虑变压器分接头和线路的参数等因素。 参考资源链接：[电力系统潮流计算：MATLAB程序设计解析](https://wenku.csdn.net/doc/89x0jbvyav?spm=1055.2569.3001.10343) 接下来，阻抗矩阵转换是
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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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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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。