def stopchineseword(segResult): if segResult!=None: segResult=segResult.split() if len(segResult)!=0: segResult=[word_item.split('/')[0] for word_item in segResult] file = open("stopwords.txt","r",encoding='utf-8') data = [] new_segResult=[] for i in file.readlines(): #从文件中读取数据并将其添加到列表中 data.append(i.strip()) for i in segResult: if i in data: #比较是否为停用词 continue else: new_segResult.append(i) return ' '.join(new_segResult) else: return " " else: return ' '

时间: 2023-06-16 13:08:13 浏览: 109
这是一个用于过滤中文停用词的函数,其输入参数为经过分词后的句子,输出为去除停用词后的句子。具体实现步骤如下: 1. 将分词结果按空格分割为单个词语; 2. 读取停用词表,将其中的词语添加到一个列表中; 3. 遍历分词结果中的每一个词语,如果该词语为停用词,则跳过该词语,否则将其添加到一个新的列表中; 4. 将新的列表中的词语用空格连接成一个字符串,并返回。 需要注意的是,该函数中的停用词表文件名为 "stopwords.txt",需要提前准备好该文件并放置在与该函数脚本相同的目录下,而且该文件必须使用 UTF-8 编码。
相关问题

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

改错如下: ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkList: def __init__(self): self.head = None self.tail = None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n += 1 return n def addhead(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t = self.head n = 1 l = self.length() while n < l: n += 1 t = t.next t.next = node node.next = self.head self.tail = node def delete(self, index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n += 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index: t = t.next n += 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self, data, index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index: t = t.next n += 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self, a): t = self.head for i in range(a): t = t.next return t.data def form(self, datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1, len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.next n, p = map(int, input().split(' ')) data = [i for i in range(1, n+1)] print(data) datalist = [] for i in range(len(data)): datalist.append(data[i]) link = LinkList() link.form(datalist) a = p-1 b = [] while link.length() > 0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a += p-1 while a >= link.length(): a -= link.length() print(b) ```

优化提升下列代码效率:class User: def init(self): self.id = 0 self.perfect = 0 self.rank = 0 self.mk = -1 self.grade = [0, -1, -1, -1, -1, -1] def lt(self, other): if self.grade[0] != other.grade[0]: return self.grade[0] > other.grade[0] elif self.perfect != other.perfect: return self.perfect > other.perfect else: return self.id < other.id if name == "main": N, K, M = map(int, input().split()) p = [0] + list(map(int, input().split())) u = [None] * (N + 1) idx = [] for i in range(M): tmp, pid, tmpgrade = map(int, input().split()) if not u[tmp]: u[tmp] = User() u[tmp].id = tmp if tmpgrade != -1: u[tmp].mk = 1 else: tmpgrade = 0 if tmpgrade > u[tmp].grade[pid]: u[tmp].grade[pid] = tmpgrade if not idx.contains(tmp): idx.append(tmp) for i in range(len(idx)): for j in range(1, K + 1): if u[idx[i]].grade[j] >= 0: u[idx[i]].grade[0] += u[idx[i]].grade[j] if u[idx[i]].grade[j] == p[j]: u[idx[i]].perfect += 1 al = sorted([u[i] for i in idx if u[i].mk > 0]) for i in range(len(al)): if i == 0: al[i].rank = 1 else: if al[i].grade[0] == al[i - 1].grade[0]: al[i].rank = al[i - 1].rank else: al[i].rank = i + 1 for i in range(len(al)): print("{} {:05d}".format(al[i].rank, al[i].id), end="") for j in range(K + 1): if al[i].grade[j] >= 0: print(" {:d}".format(al[i].grade[j]), end="") else: print(" -", end="") if i != len(al) - 1: print()

首先,可以使用 set() 代替 idx 列表,因为我们只需要判断一个元素是否在集合中。这样可以减少重复的判断。 其次,在 User 类的初始化函数中,可以直接将属性设置为默认值,而不是在每个属性上进行赋值。 另外,在循环中,可以使用 enumerate() 函数代替 range() 函数和下标变量,这样可以避免手动维护下标变量。 最后,在计算排名时,可以使用 itertools.groupby() 函数实现,这样可以避免手动维护排名和比较。 下面是优化后的代码: ```python import itertools class User: def __init__(self): self.id = 0 self.perfect = 0 self.rank = 0 self.mk = -1 self.grade = [0, -1, -1, -1, -1, -1] def lt(self, other): if self.grade[0] != other.grade[0]: return self.grade[0] > other.grade[0] elif self.perfect != other.perfect: return self.perfect > other.perfect else: return self.id < other.id if __name__ == "__main__": N, K, M = map(int, input().split()) p = [0] + list(map(int, input().split())) u = [None] * (N + 1) idx = set() for i in range(M): tmp, pid, tmpgrade = map(int, input().split()) if not u[tmp]: u[tmp] = User() u[tmp].id = tmp if tmpgrade != -1: u[tmp].mk = 1 else: tmpgrade = 0 if tmpgrade > u[tmp].grade[pid]: u[tmp].grade[pid] = tmpgrade idx.add(tmp) for i, user in enumerate(u): if user and user.mk > 0: user.grade[0] = sum(user.grade[j] for j in range(1, K + 1) if user.grade[j] >= 0) user.perfect = sum(user.grade[j] == p[j] for j in range(1, K + 1)) al = sorted([user for user in u if user and user.mk > 0], key=lambda x: (-x.grade[0], -x.perfect, x.id)) for rank, group in itertools.groupby(al, key=lambda x: (x.grade[0], x.perfect)): for user in group: user.rank = rank for user in sorted(list(group), key=lambda x: x.id): print("{:d} {:05d}".format(user.rank, user.id), end="") for j in range(1, K + 1): if user.grade[j] >= 0: print(" {:d}".format(user.grade[j]), end="") else: print(" -", end="") print() ```
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import time class Node: def __init__(self, name, need_time, privilege, state): self.name = name self.need_time = need_time self.privilege = privilege self.state = state class LNode: def __init__(self, data=None, link=None): self.data = data self.link = link def delay(i): while i > 0: x = 0 while x < 10000: y = 0 while y < 40000: y += 1 x += 1 i -= 1 def len_queue(hpt, x): q = hpt r = hpt p = LNode(x) if hpt is None: hpt = p else: while q is not None and p.data.privilege < q.data.privilege: r = q q = q.link if q is None: r.link = p elif r == q: p.link = hpt hpt = p else: r.link = p p.link = q return hpt def lde_queue(hpt, cp): p = hpt cp[0] = hpt.data hpt = hpt.link del p print(f"the elected process's name: {cp[0].name}\n") return hpt def output(hpt): p = hpt print("Name\tNeed_time\tPrivilege\tState") while p is not None: print(f"{p.data.name}\t{p.data.need_time}\t\t{p.data.privilege}\t\t{p.data.state}") p = p.link delay(4) def main(): hpt = None print("The period time is 4s") print("Please input:") print("If need_time = 0, input over") print("Name\tNeed_time\tPrivilege") while True: name, need_time, privilege = input().split() need_time = int(need_time) privilege = int(privilege) if need_time == 0: break state = 'R' temp = Node(name, need_time, privilege, state) hpt = len_queue(hpt, temp) cp = [None] while hpt is not None: output(hpt) hpt = lde_queue(hpt, cp) cp[0].need_time -= 1 cp[0].privilege -= 1 if cp[0].need_time != 0: hpt = len_queue(hpt, cp[0]) if __name__ == "__main__": main()

定义二叉搜索树节点类 class TreeNode: def init(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None # 插入节点 def insert(root, val): if not root: return TreeNode(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root # 顺序遍历二叉搜索树 def inorderTraversal(root): res = [] if not root: return res res += inorderTraversal(root.left) res.append(root.val) res += inorderTraversal(root.right) return res # 将二叉搜索树转换为双向循环链表 def treeToDoublyList(root): if not root: return None inorder = inorderTraversal(root) head = cur = TreeNode(None) for val in inorder: cur.right = TreeNode(val) cur.right.left = cur cur = cur.right head.right.left = cur cur.right = head.right return head.right # 打印二叉搜索树 def printTree(root, space): if not root: return space += 5 printTree(root.right, space) print(' ' * space, root.val) printTree(root.left, space) # 打印双向循环链表 def printList(head): if not head: return print(head.val, end=' <--> ') cur = head.right while cur != head and cur.right != head: print(cur.val, end=' <--> ') cur = cur.right if cur.right == head: print(cur.val) cur = cur.right length = 7 * len(values) - 7 print('^' + ' '*length + '^') print('|' + ' '*length + '|') print('\' + '-'*length + '/') print() # 测试 if name == 'main': root = None values = input('请输入要插入的节点值,以空格分隔:').split() for val in values: root = insert(root, val) bstree = root print('Binary Search Tree:') printTree(bstree, 0) dllist = treeToDoublyList(bstree) print('Doubly Linked List:') printList(dllist) print('------------------------menu--------------------------- \n' '|0.escape \n' '|1.input the BSTree elements \n' '|2.traverse the BSTree \n' '|3.print the LinkedList \n' '|4.output all the elements by forward and backward order\n')将menu函数的作用融入代码中

class Node: def init(self, value=None, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right class Stack: def init(self): self.items = [] def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): return self.items.pop() def peek(self): return self.items[-1] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def infix_to_postfix(infix): precedence = {'(': 0, 'AND': 1, 'OR': 1, 'NOT': 2} # 运算符优先级 postfix = [] stack = Stack() tokens = infix.split() for token in tokens: if token.isalnum(): postfix.append(token) elif token == '(': stack.push(token) elif token == ')': while stack.peek() != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while not stack.is_empty() and precedence[stack.peek()] >= precedence[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.push(token) while not stack.is_empty(): postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = Stack() for token in postfix: if token.isalnum(): stack.push(Node(token)) else: right = stack.pop() left = stack.pop() stack.push(Node(token, left, right)) return stack.pop() def evaluate(node, values): if node.value.isalnum(): return values[node.value] else: left_value = evaluate(node.left, values) right_value = evaluate(node.right, values) if node.value == 'AND': return left_value and right_value elif node.value == 'OR': return left_value or right_value else: return not right_value def print_tree(node, indent=0): if node: print(' ' * indent + node.value) print_tree(node.left, indent + 2) print_tree(node.right, indent + 2) infix = 'A AND (B OR C) AND NOT D' postfix = infix_to_postfix(infix) print('Infix:', infix) print('Postfix:', postfix) tree = build_tree(postfix) print('Tree:') print_tree(tree) values = {'A': True, 'B': False, 'C': True, 'D': True} result = evaluate(tree, values) print('Result:', result)一句一句解释这段代码

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率

class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式:').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式:', postfix) print('二叉树构造过程:') print_tree(root) print('真值表:') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

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6.4 参数定义 CBB 是需要综合到我们的 CIS 数据库中去的。以便用户在应用电路中通过 CIS 客户端直 接检索与调用。因此。需要跟我们的 CIS 数据库同步。要根据 CIS 数据库的格式来定义所需字 段参数。 6.4.1 number 定义 对应 K3 编码库,number 字段对应的是“物料编码”字段。一般封装 CBB 有两种。一种 是基于某一特定器件来封装。还有一种是基于某个特定功能,譬如告警、音频处理等,这种电
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IEC-CISPR16-1-1-2006 & IEC-CISPR22.pdf

包含 INTERNATIONAL ELECTROTECHNICAL COMMISSION IEC-CISPR16-1-1-2006 IEC-CISPR22.pdf IEC-CISPR25.pdf 三份协议文档 CE EMC 认证必须
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迈瑞Benevision中心监护系统 Central Monitoring System

迈瑞Benevision中心监护系统 Central Monitoring System用户手册 有需要的可以在这里下载
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asltbx中文手册

使用手册本手册是一个关于动脉自旋标记灌注磁共振成像数据处理工具箱(ASLtbx)的简短的使用指南1。 该工具 箱是基于 MATLAB 和 SPM 来处理 ASL 数据,包括脉冲 ASL 数据,连续 ASL 数据以及伪连续 ASL 数据的工 具包2。所有学术用户都可以免费使用, 在 http://cfn.upenn.edu/~zewang/ 可以下载获得(包含 GPL 许可证)。 每一个改进的版本都包含了原始的 GPL 许可证以及头文件。 同样可以下载得到的还有样本数据,包括静息态 ASL 数据和用户自定义的功能 ASL 数据。 没有宾夕法尼亚大学的正式许可, ASLTBX 以及样本数据都严禁商 用。 基于本数据包做成的产品,我们(包括作者和宾夕法尼亚大学,下同)不承担任何责任。 网站上提供的样 本数据, 不提供图像的参考或标准,血流量的测量以及任何方面的结果。 而那些使用本数据处理工具包得到的 结果以及对数据的解释我们也不承担任何责任。

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Windows下操作Linux图形界面的VNC工具

在信息技术领域,能够实现操作系统之间便捷的远程访问是非常重要的。尤其在实际工作中,当需要从Windows系统连接到远程的Linux服务器时,使用图形界面工具将极大地提高工作效率和便捷性。本文将详细介绍Windows连接Linux的图形界面工具的相关知识点。 首先,从标题可以看出,我们讨论的是一种能够让Windows用户通过图形界面访问Linux系统的方法。这里的图形界面工具是指能够让用户在Windows环境中,通过图形界面远程操控Linux服务器的软件。 描述部分重复强调了工具的用途,即在Windows平台上通过图形界面访问Linux系统的图形用户界面。这种方式使得用户无需直接操作Linux系统,即可完成管理任务。 标签部分提到了两个关键词:“Windows”和“连接”,以及“Linux的图形界面工具”,这进一步明确了我们讨论的是Windows环境下使用的远程连接Linux图形界面的工具。 在文件的名称列表中,我们看到了一个名为“vncview.exe”的文件。这是VNC Viewer的可执行文件,VNC(Virtual Network Computing)是一种远程显示系统,可以让用户通过网络控制另一台计算机的桌面。VNC Viewer是一个客户端软件,它允许用户连接到VNC服务器上,访问远程计算机的桌面环境。 VNC的工作原理如下: 1. 服务端设置:首先需要在Linux系统上安装并启动VNC服务器。VNC服务器监听特定端口,等待来自客户端的连接请求。在Linux系统上,常用的VNC服务器有VNC Server、Xvnc等。 2. 客户端连接:用户在Windows操作系统上使用VNC Viewer(如vncview.exe)来连接Linux系统上的VNC服务器。连接过程中,用户需要输入远程服务器的IP地址以及VNC服务器监听的端口号。 3. 认证过程:为了保证安全性,VNC在连接时可能会要求输入密码。密码是在Linux系统上设置VNC服务器时配置的,用于验证用户的身份。 4. 图形界面共享:一旦认证成功,VNC Viewer将显示远程Linux系统的桌面环境。用户可以通过VNC Viewer进行操作,如同操作本地计算机一样。 使用VNC连接Linux图形界面工具的好处包括: - 与Linux系统的图形用户界面进行交互,便于进行图形化操作。 - 方便的远程桌面管理,尤其适用于需要通过图形界面来安装软件、编辑配置文件、监控系统状态等场景。 - 跨平台操作,允许Windows用户在不离开他们熟悉的操作系统环境下访问Linux服务器。 除了VNC之外,还有一些其他的图形界面远程访问工具,例如: - RDP(Remote Desktop Protocol):通常与Windows远程桌面连接使用,但在Linux中也有相应的实现(如FreeRDP)。 - TeamViewer、AnyDesk等:这些工具提供了跨平台的远程桌面访问能力,虽然它们不是专为Linux设计,但它们都能很好地支持Linux系统。 在使用这些工具时,用户应该注意以下几点: - 安全性:确保使用强密码以及加密连接,防止未经授权的访问。 - 网络环境:需要保证网络的稳定性和带宽,以获得良好的远程桌面体验。 - 更新与维护:定期更新客户端和服务器端软件,确保安全性以及新功能的使用。 总结以上内容,Windows连接Linux图形界面的工具是实现跨平台远程管理的有效手段,特别是对于需要图形化操作的场景。VNC Viewer是一个应用广泛且成熟的工具,但选择适合自身需求的远程桌面工具对于提高工作效率与安全性至关重要。
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【SketchUp Ruby API:从入门到精通】

# 摘要 本论文深入介绍了SketchUp Ruby API的使用与开发,为用户提供了一套从基础到进阶再到高级特性的完整学习路径。文章首先介绍了SketchUp Ruby API的基本概念、结构以及如何编写基础插件,并通过实例演示了3D模型的创建和编辑、用户界面定制等进阶应用。接着,探讨了高级特性,例如材质渲染、网络功能以及AP
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VMware虚拟机打开虚拟网络编辑器出现由于找不到vnetlib.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决问题

<think>好的,我需要帮助用户解决VMware虚拟机中缺少vnetlib.dll导致无法打开虚拟网络编辑器的问题。用户提到已经尝试过重新安装程序,但可能没有彻底卸载之前的残留文件。根据提供的引用资料,特别是引用[2]、[3]、[4]、[5],问题通常是由于VMware卸载不干净导致的。 首先,我应该列出彻底卸载VMware的步骤,包括关闭相关服务、使用卸载工具、清理注册表和文件残留,以及删除虚拟网卡。然后,建议重新安装最新版本的VMware。可能还需要提醒用户在安装后检查网络适配器设置,确保虚拟网卡正确安装。同时,用户可能需要手动恢复vnetlib.dll文件,但更安全的方法是通过官方安
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基于Preact的高性能PWA实现定期天气信息更新

### 知识点详解 #### 1. React框架基础 React是由Facebook开发和维护的JavaScript库,专门用于构建用户界面。它是基于组件的,使得开发者能够创建大型的、动态的、数据驱动的Web应用。React的虚拟DOM(Virtual DOM)机制能够高效地更新和渲染界面,这是因为它仅对需要更新的部分进行操作,减少了与真实DOM的交互,从而提高了性能。 #### 2. Preact简介 Preact是一个与React功能相似的轻量级JavaScript库,它提供了React的核心功能,但体积更小,性能更高。Preact非常适合于需要快速加载和高效执行的场景,比如渐进式Web应用(Progressive Web Apps, PWA)。由于Preact的API与React非常接近,开发者可以在不牺牲太多现有React知识的情况下,享受到更轻量级的库带来的性能提升。 #### 3. 渐进式Web应用(PWA) PWA是一种设计理念,它通过一系列的Web技术使得Web应用能够提供类似原生应用的体验。PWA的特点包括离线能力、可安装性、即时加载、后台同步等。通过PWA,开发者能够为用户提供更快、更可靠、更互动的网页应用体验。PWA依赖于Service Workers、Manifest文件等技术来实现这些特性。 #### 4. Service Workers Service Workers是浏览器的一个额外的JavaScript线程,它可以拦截和处理网络请求,管理缓存,从而让Web应用可以离线工作。Service Workers运行在浏览器后台,不会影响Web页面的性能,为PWA的离线功能提供了技术基础。 #### 5. Web应用的Manifest文件 Manifest文件是PWA的核心组成部分之一,它是一个简单的JSON文件,为Web应用提供了名称、图标、启动画面、显示方式等配置信息。通过配置Manifest文件,可以定义PWA在用户设备上的安装方式以及应用的外观和行为。 #### 6. 天气信息数据获取 为了提供定期的天气信息,该应用需要接入一个天气信息API服务。开发者可以使用各种公共的或私有的天气API来获取实时天气数据。获取数据后,应用会解析这些数据并将其展示给用户。 #### 7. Web应用的性能优化 在开发过程中,性能优化是确保Web应用反应迅速和资源高效使用的关键环节。常见的优化技术包括但不限于减少HTTP请求、代码分割(code splitting)、懒加载(lazy loading)、优化渲染路径以及使用Preact这样的轻量级库。 #### 8. 压缩包子文件技术 “压缩包子文件”的命名暗示了该应用可能使用了某种形式的文件压缩技术。在Web开发中,这可能指将多个文件打包成一个或几个体积更小的文件,以便更快地加载。常用的工具有Webpack、Rollup等,这些工具可以将JavaScript、CSS、图片等资源进行压缩、合并和优化,从而减少网络请求,提升页面加载速度。 综上所述,本文件描述了一个基于Preact构建的高性能渐进式Web应用,它能够提供定期天气信息。该应用利用了Preact的轻量级特性和PWA技术,以实现快速响应和离线工作的能力。开发者需要了解React框架、Preact的优势、Service Workers、Manifest文件配置、天气数据获取和Web应用性能优化等关键知识点。通过这些技术,可以为用户提供一个加载速度快、交互流畅且具有离线功能的应用体验。
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从停机到上线,EMC VNX5100控制器SP更换的实战演练

# 摘要 本文详细介绍了EMC VNX5100控制器的更换流程、故障诊断、停机保护、系统恢复以及长期监控与预防性维护策略。通过细致的准备工作、详尽的风险评估以及备份策略的制定,确保控制器更换过程的安全性与数据的完整性。文中还阐述了硬件故障诊断方法、系统停机计划的制定以及数据保护步骤。更换操作指南和系统重启初始化配置得到了详尽说明,以确保系统功能的正常恢复与性能优化。最后,文章强调了性能测试
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ubuntu labelme中文版安装

### LabelMe 中文版在 Ubuntu 上的安装 对于希望在 Ubuntu 系统上安装 LabelMe 并使用其中文界面的用户来说,可以按照如下方式进行操作: #### 安装依赖库 为了确保 LabelMe 能够正常运行,在开始之前需确认已安装必要的 Python 库以及 PyQt5 和 Pillow。 如果尚未安装 `pyqt5` 可通过以下命令完成安装: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pyqt5 ``` 同样地,如果没有安装 `Pillow` 图像处理库,则可以通过 pip 工具来安装
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全新免费HTML5商业网站模板发布

根据提供的文件信息,我们可以提炼出以下IT相关知识点: ### HTML5 和 CSS3 标准 HTML5是最新版本的超文本标记语言(HTML),它为网页提供了更多的元素和属性,增强了网页的表现力和功能。HTML5支持更丰富的多媒体内容,例如音视频,并引入了离线存储、地理定位等新功能。它还定义了与浏览器的交互方式,使得开发者可以更轻松地创建交互式网页应用。 CSS3是层叠样式表(CSS)的最新版本,它在之前的版本基础上,增加了许多新的选择器、属性和功能,例如圆角、阴影、渐变等视觉效果。CSS3使得网页设计师可以更方便地实现复杂的动画和布局,同时还能保持网站的响应式设计和高性能。 ### W3C 标准 W3C(World Wide Web Consortium)是一个制定国际互联网标准的组织,其目的是保证网络的长期发展和应用。W3C制定的标准包括HTML、CSS、SVG等,确保网页内容可以在不同的浏览器上以一致的方式呈现,无论是在电脑、手机还是其他设备上。W3C还对网页的可访问性、国际化和辅助功能提出了明确的要求。 ### 跨浏览器支持 跨浏览器支持是指网页在不同的浏览器(如Chrome、Firefox、Safari、Internet Explorer等)上都能正常工作,具有相同的视觉效果和功能。在网页设计时,考虑到浏览器的兼容性问题是非常重要的,因为不同的浏览器可能会以不同的方式解析HTML和CSS代码。为了解决这些问题,开发者通常会使用一些技巧来确保网页的兼容性,例如使用条件注释、浏览器检测、polyfills等。 ### 视频整合 随着网络技术的发展,现代网页越来越多地整合视频内容。HTML5中引入了`<video>`标签,使得网页可以直接嵌入视频,而不需要额外的插件。与YouTube和Vimeo等视频服务的整合,允许网站从这些平台嵌入视频或创建视频播放器,从而为用户提供更加丰富的内容体验。 ### 网站模板和官网模板 网站模板是一种预先设计好的网页布局,它包括了网页的HTML结构和CSS样式。使用网站模板可以快速地搭建起一个功能完整的网站,而无需从头开始编写代码。这对于非专业的网站开发人员或需要快速上线的商业项目来说,是一个非常实用的工具。 官网模板特指那些为公司或个人的官方网站设计的模板,它通常会有一个更为专业和一致的品牌形象,包含多个页面,如首页、服务页、产品页、关于我们、联系方式等。这类模板不仅外观吸引人,而且考虑到用户体验和SEO(搜索引擎优化)等因素。 ### 网站模板文件结构 在提供的文件名列表中,我们可以看到一个典型的网站模板结构: - **index.html**: 这是网站的首页文件,通常是用户访问网站时看到的第一个页面。 - **services.html**: 此页面可能会列出公司提供的服务或产品功能介绍。 - **products.html**: 这个页面用于展示公司的产品或服务的详细信息。 - **about.html**: 关于页面,介绍公司的背景、团队成员或历史等信息。 - **contacts.html**: 联系页面,提供用户与公司交流的方式,如电子邮件、电话、联系表单等。 - **css**: 这个文件夹包含网站的所有CSS样式文件,控制着网站的布局、颜色和字体等。 - **images**: 此文件夹存放网站中使用的图片资源。 - **js**: 这个文件夹包含所有JavaScript文件,这些文件用于实现网站的交互功能,如动画、表单验证等。 通过上述文件结构,开发者可以快速部署和自定义一个功能齐全的网站。对于技术人员来说,了解这些文件的作用和它们如何协同工作,是构建和维护网站的基础知识。对于非技术人员,了解这些概念有助于更好地与网页开发人员沟通,确保网站的设计和功能符合业务需求。
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EMC VNX5100控制器SP更换全流程指南:新手到高手的必备技能

# 摘要 本文深入探讨了EMC VNX5100控制器的维护和管理。首先,文章介绍了EMC VNX5100控制器的基本概念和维护基础知识,随后详细解析了控制器硬件结构以及软件架构。第二章深入阐述了控制器硬件组件、存储接口及端口类型,以及Unisphere界面和VNX操作系统与固件。此外,本文还探讨了控制器的冗余和故障转移机制,包括主动-被动与主动-主动配置以及故障转移过程与监控。在SP更换方面,第三章详述了准备
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lamada函数

Lambda 函数,也称为匿名函数或内联函数,在 Python 中是一种小型的、仅限于单行表达式的函数。它没有名字,因此被称为“匿名”,通常用于临时性的简单操作场合。语法结构非常紧凑,使得编写简洁代码成为可能。 以下是关于 Lambda 函数的一些关键点: 1. **基本语法**: - 形式:`lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式` - 这里的 `lambda` 关键字标志着这是个 Lambda 函数定义; - 参数是可以接受零个或多个人参变量; - 最后跟随的是一个基于这些输入参数计算结果的表达式。 2. **示例**: 假设我们需要创建一个简单
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快速掌握C++ STL:30秒学会核心功能

C++标准模板库(STL)是C++编程语言中一个非常重要的组成部分,它提供了一套具备通用算法、容器以及迭代器的框架。STL允许开发者实现高效、可重用的代码,并极大地简化了数据结构和算法的实现。在给定文件中提到的30-seconds-of-cpp,显然是一个以教学和快速理解为特色的项目,旨在让开发者在极短的时间内掌握C++ STL的关键特性和用法。 **知识点详述** 1. **STL容器**: - **向量(vector)**: 动态数组,可以在末尾快速添加和删除元素,支持随机访问。 - **无序映射(unordered_map)**: 基于哈希表的关联容器,能够存储键值对,并且不需要元素之间有顺序关系。在STL中,它提供O(1)平均时间复杂度的查找性能。 2. **STL算法**: - **accumulate**: 对指定范围内的元素进行累加操作。 - **adjacent_difference**: 计算相邻元素之间的差异。 - **adjacent_find**: 在序列中寻找相临的重复元素。 - **all_of**: 检查给定条件是否对所有元素都为真。 - **any_of**: 检查是否至少有一个元素满足给定条件。 - **binary_search**: 在已排序的序列中执行二分查找。 - **clamp**: 将一个值限制在一个范围内。 - **copy**: 复制一个范围内的元素到另一个位置。 - **copy_backward**: 从后向前复制一个范围内的元素。 - **copy_if**: 根据条件复制元素。 - **copy_n**: 复制指定数量的元素。 - **count**: 计算范围内满足条件的元素个数。 - **count_if**: 计算满足特定条件的元素个数。 - **equal**: 检查两个范围是否相等。 - **equal_range**: 查找一个元素的等值范围。 - **fill**: 使用指定的值填充一段范围。 - **fill_n**: 使用指定的值填充指定数量的元素。 - **find**: 在一段范围内查找特定的元素。 - **find_first_of**: 查找任一范围内的元素在另一范围内的第一个匹配项。 - **find_if**: 查找满足特定条件的第一个元素。 - **find_if_not**: 查找不满足特定条件的第一个元素。 - **for_each**: 对指定范围内的每个元素执行指定的操作。 - **for_each_n**: 对指定范围的前N个元素执行指定的操作。 - **generate**: 使用生成函数填充序列。 - **includes**: 检查一个序列是否为另一个序列的子集。 - **iota**: 在序列中填充连续的值。 - **is_heap**: 检查给定范围内的序列是否为堆。 - **is_sorted**: 检查序列是否已排序。 3. **头文件**: - STL中的函数和容器都是在特定的头文件中定义的。例如,向量和算法可以在`<vector>`和`<algorithm>`头文件中找到。 4. **C++版本**: - 文档提及的`cpp11`, `cpp14`, `cpp17`分别指代C++的三个版本(C++11, C++14, C++17),这些版本中引入了新的特性和改进。例如,C++11引入了`auto`关键字、`std::unique_ptr`智能指针等特性,C++14和C++17则对C++11进行了补充,添加了更多的特性。 5. **项目标签**: - 标签中包含的`queue algorithms vector cpp14 stl cpp11 standard-template-library stl-container cpp17 stl-containers stl-vector hacktoberfest stl-algorithms 30-seconds-of-code 30-seconds-of-cpp C++`,这些标签涵盖了与STL相关的关键词,如容器、算法、C++版本等,以及与项目相关的信息如30秒代码片段和Hacktoberfest(一个为开源项目贡献代码的活动)。 **总结** 本项目“30-seconds-of-cpp”聚焦于C++ STL的易学性和实用性,旨在通过30秒左右的时间让程序员快速学习并掌握STL的核心功能。从提供的知识点中可以看出,STL确实为C++开发者提供了一个强大的工具集合,无论是对容器的操作还是对算法的应用,STL都提供了简便和高效的方式。此外,STL的不断进化与更新(如C++11到C++17版本的更新),也在不断丰富着这个工具库,使C++编程变得更加高效和现代。对于初学者而言,这是一个很好的切入点;对于有经验的开发者来说,这是温故知新的绝佳机会。通过学习和实践STL,开发者可以在C++中快速实现复杂的数据结构和算法,提升编程效率。